基于SMCS模型的高强螺栓及节点火灾全过程断裂性能模拟

高强螺栓广泛应用于钢结构节点连接,火灾高温会影响其基本材性和断裂行为,从而影响螺栓节点抗火性能甚至整体结构抗倒塌性能。基于10.9级高强螺栓火灾全过程(升温段、降温段、火灾后)单轴拉伸试验结果,结合有限元模拟,对不同温度历程和应力三轴度对应的螺栓SMCS断裂模型进行校准,并与螺栓材性试验和T-stub节点试验结果对比验证;对T-stub节点火灾全过程断裂行为进行参数分析,研究损伤准则和温度历程对节点失效模式和变形特征的影响。结果表明:校准的SMCS模型能够有效、准确地预测螺栓和节点在火灾全过程和高应力三轴度(0.3~1.2)下的受拉断裂行为,适用预测误差在12%以内;拉伸温度和峰值温度是影响高强螺栓抗断能力的主要因素,螺栓抗断能力随温度升高而提高;不同温度历程下T-stub节点可能发生翼缘板屈服断裂、翼缘板和螺栓同时屈服断裂、螺栓屈服断裂三种失效模式,且节点的变形能力(延性系数)与失效模式有关,确定钢板母材和螺栓的断裂模型是准确预测节点失效模式的关键。

SMC模型在IT分销业的实证研究

SMC模型是1987年提出的、用于预测客户交易行为的一组理论方法。由于数据收集难以及模型复杂,还鲜见该模型的实证分析和决策支持。本文首次以我国IT分销业为行业背景,选取该行业最大的一级分销商———神州数码公司———进行分析,验证了该模型的有效性,并讨论该模型在企业实际决策中的应用。同时,针对不同客户类型提出SMC模型的修正思路。

低压SMC体系的固化动力学及凝胶化理论

运用等温DSC对结晶聚合物(PEG6000-MAH)增稠低压SMC体系进行扫描测试,确定了适用于该体系的自催化经验动力学模型的相关参数和动力学方程。用确定的固化度验证该模型,实验情况与理论结果吻合较好。依据凝胶化时体系黏度变化的特性,通过黏度的测定获得了体系在不同温度的凝胶时间,建立了凝胶化理论模型。固化动力学模型和凝胶化理论模型的建立为低压SMC压制工艺制度的确立提供了理论指导和依据。

基于OBDD的SMC中PRE■操作的改进算法

提出一种基于排序二值判定图(OBDD)的符号模型检测中PRE■操作的改进算法。该算法处理PRE■步骤3(嵌套布尔存在量化)的方法是一次遍历"删除"所有被量化变量的节点,产生表示布尔函数与嵌套存在量化结果等价的不确定排序二值判定图,把不确定排序二值判定图转换成OBDD。实验表明,该算法能有效缩短计算时间,减少中间节点所需空间。

基于SMC-PHDF的部分可分辨的群目标跟踪算法

提出一种基于粒子概率假设密度滤波器(Sequential Monte Carlo probability hypothesis density filter,SMC-PHDF)的部分可分辨的群目标跟踪算法.该算法可直接获得群而非个体的个数和状态估计.这里群的状态包括群的质心状态和形状.为了估计群的个数和状态,该算法利用高斯混合模型(Gaussian mixture models,GMM)拟合SMC-PHDF中经重采样后的粒子分布,这里混合模型的元素个数和参数分别对应于群的个数和状态.期望最大化(Expectation maximum,EM)算法和马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)算法分别被用于估计混合模型的参数.混合模型的元素个数可通过删除、合并及分裂算法得到.100次蒙特卡洛(Monte Carlo,MC)仿真实验表明该算法可有效跟踪部分可分辨的群目标.相比EM算法,MCMC算法能够更好地提取群的个数和状态,但它的计算量要大于EM算法.

SMC模型在客户潜在价值发现的应用实证研究

客户关系管理(Customer Relationship Management,CRM)愈来愈成为企业营销的新观念。客户价值特别是客户潜在价值的发现,在企业获取新客户、保持老客户等方面发挥着基础的作用。本研究结合一零售业的历史交易数据库,分别计算出客户的当前价值和潜在价值,将两者结合起来进行聚类分析,得到客户群集及其特征,以此可以作为开展营销策划的依据。

基于多阶段差别规模效应的SMC供应链调度优化

在对服务大规模定制特征分析及其服务阶段划分及界定基础上,研究了服务定制过程中不同阶段的规模效应特性及差异,探讨了服务成本、服务时间、服务能力以及服务规模效应之间的内在关系。进而,搭建了服务大规模定制模式下供应链调度优化模型及求解算法,并通过算例分析了求解算法的可行性、有效性及适用性。

基于LSTM和SMC的农用履带机器人轨迹跟踪控制

轨迹跟踪是移动机器人控制技术的重要领域之一,拥有广阔的发展前景,而高度非线性的动态特性是控制器设计的主要障碍。提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)和准滑动模态的滑模控制(SMC)方法。给出履带车的运动学模型和动力学模型,并基于动力学模型建立滑模控制系统。设计基于深度学习方法的LSTM网络来对未知干扰项进行控制补偿,降低外部干扰的影响,通过结合LSTM网络和准滑动模态的优势,减弱震颤现象。并给出控制系统的稳定性分析。在不同轨迹上进行长短期记忆网络MATLAB/Simulink仿真实验,并与现有方法进行了比较,证明了其优越性。

利用有益非线性因素的主动式悬架系统饱和PD-SMC跟踪方法

针对具有输入饱和的主动式悬架系统,通过利用所构建的仿生参考模型的非线性刚度和阻尼,设计了一种新颖的饱和PD-滑模控制方法(饱和PD-SMC方法)。所设计的控制方法具有以下几个优点:具有PD控制方法的简单结构;具有SMC方法针对模型不确定性和外部干扰的强鲁棒性;不需要传统SMC方法所要求的精确系统参数;同时充分考虑输入饱和的影响。在所设计的控制方法中,PD部分用于保证主动式悬架系统的稳定,SMC部分用于提供强鲁棒性,并引入饱和函数防止控制输入超过约束范围。利用李雅普诺夫方法保证了相应的稳定性分析。从多个实验结果可以看出,与现有的控制方法相比,所设计的控制方法显著提高了暂态性能,并节省了30.65%的控制能量。

SMC模型求解最优动态客户保持投入的一种方法

客户是资产的观念目前已被普遍接受,而企业如何对这一重要资产进行保持投入就成了亟待解决的问题。借由SMC模型的构建基础,求得个体客户在只发生一次购买行为的情况下未来每年的购买概率,再根据正向决策树构造客户保持率之公式表达,推导出未来各期客户的保持投入。在此推导过程中还可一并得到客户保持率的威布尔模拟的完整形式及各期平均客户收益。

基于Solibri Model Checker的BIM模型质量检查方法探究

BIM模型的正确性与协调一致性是BIM技术应用的基础。本文介绍了关于模型检查工作的基本现状,简述了建筑、结构专业的模型检查的基本内容和方法。主要借助芬兰Solibri公司的模型检查软件Solibri Model Checker(SMC)v8.0对BIM模型质量的检查方法和流程进行了初步探究。

基于ABC-SMC回归算法具有观测噪声的AR(p)模型的参数估计

利用近似贝叶斯序贯蒙特卡洛(ABC-SMC)回归算法给出了具有观测噪声的AR(p)模型的参数估计.首先采用前p阶样本自协方差函数作为统计量,对具有观测噪声的AR(p)模型参数后验分布进行ABC-SMC抽样;然后利用回归模型对抽样进行调整,从而得到参数后验分布的样本;最后通过数值模拟,与ABC算法、ABC-SMC算法进行了比较.模拟结果表明,所提出的ABC-SMC回归算法显著提高了具有观测噪声的AR(p)模型的参数估计精度.

基于模型辨识的SMC滤波技术应用研究

针对组合秤大小料斗开关门扰动与物理参数不准确的实际问题,提出了基于高斯和粒子滤波器的序贯蒙特卡罗(SMC)动态称重数据处理新方法。通过对称重信号的频谱分析,指出了物理建模方法的不足之处,采用负阶跃动态校准实验数据辨识得到对象模型,并利用伽马分布的非对称拖尾特性对大小料斗开关门扰动等低频噪声进行建模得到噪声模型;在此模型的基础上,针对系统非高斯噪声特性,选择了基于高斯和粒子滤波器的SMC方法对信号进行滤波处理。实验及仿真结果表明,高斯和粒子滤波可以有效地滤除开关门扰动,有效地提高动态称重的速度与精度,优于传统的卡尔曼滤波和粒子滤波。

PMSM中滑模控制时的混沌机理分析

在一定参数条件下永磁同步电机会出现非线性混沌行为,主要表现为转矩、转速振荡等,导致系统性能不稳定。为此,在实际电机平台上进行滑模控制SMC(slidemodelcontrol)实验,通过合理的方法处理数据后,绘制相应的系统相图并与无滑模控制作对比,从另一角度验证了混沌现象。在永磁同步电机混沌运动分析模型的基础上,利用稳定性理论和平衡点性质在理论上研究永磁同步电机的混沌动态行为。实验结果与数值仿真一致,验证了混沌现象的存在性及此理论分析的正确性,同时,表明滑模控制对混沌现象具有较优的抑制作用。

机动目标跟踪的交互多模型泊松多伯努利混合滤波

满足共轭先验性质的泊松多伯努利混合(Poisson multi-Bernoulli mixture,PMBM)滤波器将目标状态分为泊松和多伯努利混合两部分,分别对这两部分进行预测和更新,具有较高的跟踪精度和较快的运行速度。在多目标机动场景下,使用单一模型不足以描述目标的运动,将导致跟踪性能的下降。针对这一问题,提出了一种交互多模型(interacting multiple model,IMM)PMBM滤波器,充分利用模型之间的交互信息,可以有效实现多机动目标的跟踪。同时,该算法采用序贯蒙特卡罗(sequential Monte Carlo,SMC)方法实现PMBM滤波,可应用于非线性场景。仿真结果表明,所提的IMM-SMC-PMBM算法可以有效地在非线性环境下跟踪数目变化的多机动目标,与IMM-SMC概率假设密度(probability hypothesis density,PHD)滤波器相比具有更好的跟踪精度和稳定性。

BDS-3 B2b-PPP URA评估精化与播发方法

用户距离精度指数(URAI)作为导航系统定位服务完好性标识,在提供卫星可用性信息的同时,也反映了卫星的轨道钟差精度。本文提出将B2b电文中随轨道改正数播发的URAI信息恢复为用户距离精度(URA),并用于B2bPPP的随机模型构建。对其进行定位性能评估,发现B2b自身播发的URA精度较差。针对该问题,利用分布在中国及周边区域的多个全球卫星导航系统(GNSS)监测站对B2b的URA参数进行重估计。实验结果表明:精化后的URA能显著提升B2b-PPP的服务性能。相比于仅考虑观测噪声和高度角的随机模型,使用精化后的URA作为随机模型,动态和静态定位模式下的收敛时间提升分别达到18.9%、14.5%;收敛后定位精度提升分别达到11.2%、8.9%。在此基础上,进一步结合北斗卫星导航系统(BDS)短报文,提出一种精化后URA的播发方法,结合现有短报文通信效率进一步分析了精化URA的用户使用性能。

建筑钢材微观损伤模型的韧性参数校正

Q235B和Q345B钢材在中国建筑领域应用广泛,但却缺乏该类钢材的微孔扩张模型(VGM)和应力修正临界应变(SMCS)模型等微观损伤模型韧性参数,且关于断裂方面的研究缺乏监测到钢材断裂时刻的应力与应变,而无法正确对韧性参数进行校正.笔者取材自母材、热影响区、焊缝区的3种Q235B和Q345B钢材,加工了36个缺口圆棒试件,通过系列单轴拉伸实验,获得了Q235B和Q345B钢材的VGM和SMCS模型韧性参数,然后利用有限元计算VGM模型和SMCS模型对Q235B和Q345B钢材韧性断裂的预测效果.结果表明:VGM模型和SMCS模型对Q235B钢材破坏荷载的预测程度可以控制在25%,以内,对Q345B钢材的预测可以控制在10%,以内,两种模型对破坏荷载的预测程度精准于对破坏位移的预测程度.

永磁同步电机调速系统的滑模控制

永磁同步电机(PMSM)是一个典型的非线性多变量强耦合系统,对外界扰动及内部参数变化较为敏感。传统的PI调节器由于控制方法简单,被广泛应用于PMSM调速系统,但它往往不能满足高性能控制要求。本文将滑模变结构控制(SMC)应用于PMSM调速系统,针对一般滑模控制中控制量的求取需整定多个参数范围带来的复杂性问题,结合趋近律法设计了一种变参数SMC方法,给出了控制器的设计方法,并对所设计的系统进行了仿真分析和实验研究。结果表明该控制器使系统具有快速性、稳定性、无超调以及抗负载扰动强等优点,提高了系统的鲁棒性。

锈损冷弯薄壁钢板的断裂机制与断裂模型

为研究锈蚀对冷弯薄壁钢板断裂机制的影响,本工作选取在工业环境中服役多年的C形钢檩条,从其平板部位和弯角部位截取标准试件进行单调拉伸试验,并通过有限元数值分析研究了锈坑深度、深径比和截面损失率对其应力三轴度和等效塑性应变的影响。拉伸试验结果表明:随锈蚀程度增大,试件的塑性硬化阶段和颈缩阶段逐渐缩短,屈服阶段逐渐消失;试件的屈服强度、极限强度和断裂应变逐渐减小。有限元分析结果表明:应力三轴度随锈坑深度和深径比增加逐渐增大,随截面损失率的增加变化不显著;等效塑性应变随锈坑深度和截面损失率增加明显增大,随锈坑深径比增加呈现先增大后减小的趋势。本工作还建立了应力三轴度和等效塑性应变相对值与锈坑深度、深径比和截面损失率的拟合公式,根据拟合结果,对空穴增长模型(VGM模型)和应力修正临界应变模型(SMCS模型)进行修正,从而推导出点蚀损伤和全面腐蚀损伤下冷弯薄壁钢板的断裂模型。

基于BOM的HLA仿真系统可信性研究

可信性是系统仿真的关键要素。基于BOM的HLA仿真系统可以从仿真模型层次上提高系统的重用性和互操作性。为了确保该类仿真系统的可信性,在建模与仿真全生命周期中开展VV&A研究,十分必要。介绍了基于BOM的HLA仿真系统的FEDEP模型,并简要提出其VV&A过程,重点对用户模型、仿真模型组件及联邦成员的V&V展开研究,最后将这些研究应用于×××反舰导弹突防联邦仿真中。结果表明:提出的VV&A过程切实可行,保障了系统的可信性。