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满堂支架稳定性分析中的非线性因素研究 被引量：10
1
作者 任翔 黄杜康 +3 位作者 宋飞 高杰 张耀武 魏瑶瑶 《铁道建筑》 北大核心 2019年第11期41-45,共5页
为了准确评估满堂支架的稳定承载能力,研究稳定分析中几何、材料和连接3种非线性因素对满堂支架的影响,以一跨径23.5 m的铁路简支梁现浇用碗扣式满堂支架为研究对象,采用有限元法进行全过程稳定分析。通过对比分析支架的荷载-位移曲线,... 为了准确评估满堂支架的稳定承载能力,研究稳定分析中几何、材料和连接3种非线性因素对满堂支架的影响,以一跨径23.5 m的铁路简支梁现浇用碗扣式满堂支架为研究对象,采用有限元法进行全过程稳定分析。通过对比分析支架的荷载-位移曲线,得到不同非线性因素下支架的极限承载力。研究结果表明:当以刚性模型线性屈曲分析为对比工况时,连接非线性对支架稳定性的影响最为显著,其极限荷载差值约为127.5%;在支架稳定性分析中,几何非线性效应明显,极限荷载差值约为27.3%;当支架在塑性阶段发生失稳破坏时,材料非线性的影响不大,但也不可忽略。 展开更多
关键词 铁路桥梁 稳定性分析 数值计算 满堂支架 荷载位移曲线
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基于元学习的结构损伤定位与量化
2
作者 王磊 黄杜康 +1 位作者 马亚飞 黄可 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期38-51,共14页
针对现有基于深度神经网络的结构损伤识别方法需要大量标记数据的不足,提出了一种基于元学习的结构损伤定位和量化方法。首先,基于人工神经网络建立结构损伤定位和量化模型,学习结构模态参数(频率、振型)与刚度参数之间的非线性映射关系... 针对现有基于深度神经网络的结构损伤识别方法需要大量标记数据的不足,提出了一种基于元学习的结构损伤定位和量化方法。首先,基于人工神经网络建立结构损伤定位和量化模型,学习结构模态参数(频率、振型)与刚度参数之间的非线性映射关系;其次,利用模型无关元学习方法训练损伤定位和量化模型,优化人工神经网络的初始权值参数,以提升损伤定位和量化模型在少量数据下的泛化性能;最后,在少量模态数据下基于训练模型进行快速学习,实现结构损伤的定位与量化。该方法利用模型无关元学习训练策略获取先验知识,可在少量训练数据条件下加速新结构损伤定位和量化任务的学习过程。采用3跨桥梁数值算例和Z24桥工程实例验证所提方法的有效性。结果表明:在少量模态数据下,该方法能有效且准确地定位和量化结构损伤;与传统的人工神经网络方法和迁移学习方法相比,该方法具有更快的收敛速度和更高的识别精度。 展开更多
关键词 桥梁工程 损伤定位和量化 元学习 模态数据 健康监测 人工神经网络
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基于自适应无迹卡尔曼滤波的结构损伤在线识别算法
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作者 黄可 孙展 +1 位作者 黄杜康 王磊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期203-210,259,共9页
在运用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filtering,UKF)对结构进行损伤识别和健康监测的过程中,噪声往往未知时变,而传统UKF方法在噪声参数选择不当时易出现性能退化及发散的问题。为此,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive uns... 在运用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filtering,UKF)对结构进行损伤识别和健康监测的过程中,噪声往往未知时变,而传统UKF方法在噪声参数选择不当时易出现性能退化及发散的问题。为此,提出一种基于自适应无迹卡尔曼滤波(adaptive unscented Kalman filtering,AUKF)的结构损伤在线识别算法。该算法利用协方差匹配法和遗忘因子法,通过残差和新息序列实时识别并更新测量噪声和过程噪声,在保证噪声矩阵正定性的同时,提高了UKF对结构未知参数和损伤的识别精度。采用桥梁模型和非线性模型的数值算例验证本文方法的有效性。结果表明,该方法可以有效识别大型土木工程结构和非线性结构的损伤位置和程度,且对时变的噪声具有自适应能力和鲁棒性。 展开更多
关键词 无迹卡尔曼滤波(UKF) 损伤识别 噪声识别 结构健康监测
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自贡硬质合金厂加强用电管理 生产上去了 电耗下来了
4
作者 黄杜康 《中国能源》 1991年第9期54-55,共2页
四川省自贡硬质合金厂是国内生产硬质合金和钨钼制品的大型骨干企业。硬质合金的产量占全国产量的三分之一,钨钼制品占二分之一。
关键词 电能 用电 管理 节电 硬质合金厂
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