【摘 要】
：
为验证利用组合碟簧复位、摩擦装置耗能的自复位耗能支撑(DS-SCEDB)工作性能,对一根长为1.6 m的DS-SCEDB构件进行了拟静力试验,研究了其拉压对称性、耗能以及复位能力,并建立
【出 处】
：
天津大学学报:自然科学与工程技术版
【基金项目】
：
国家自然科学基金资助项目(52078036).
论文部分内容阅读
为验证利用组合碟簧复位、摩擦装置耗能的自复位耗能支撑(DS-SCEDB)工作性能,对一根长为1.6 m的DS-SCEDB构件进行了拟静力试验,研究了其拉压对称性、耗能以及复位能力,并建立能够考虑初始残余变形的支撑分段简化模型.采用LS-DYNA有限元软件,对该恢复力模型进行二次开发,对比分析支撑有无初始残余变形两种情况下DS-SCEDB钢框架的抗震性能.结果表明,DS-SCEDB具有稳定且饱满的旗形滞回,复位性能良好,初始残余变形仅为支撑长度的0.05%且不随加载幅值增大而增大,加载位移为12 mm时其受
其他文献
提出多边形区域填充与信息提取算法,实现对图形图像中任意多边形区域信息的提取。对比结果表明,算法的稳定性与鲁棒性良好,可准确处理边与边交叉引发的空洞状况。
针对蒽醌法生产工艺中广泛使用的γ-Al2O3对蒽醌降解物再生效率低的不足,以γ-Al2O3为载体,采用浸渍法制备了不同CaO负载量的CaOγ-Al2O3催化剂,考察了CaO含量对乙基蒽醌工作
近来,深度卷积神经网络在单图像超分辨率重建中取得了显著进展,但是,随着网络深度和宽度的增加,计算复杂度和内存消耗也随之增加.此外,超分辨率重建图像的边缘模糊以及伪影等问题也是目前方法不能很好解决的难点之一.针对上述问题,提出一种快速轻型超分辨率重建模型.该模型由一个3层的浅通道和一个29层的深通道构成,在结构的末端使用卷积层将深浅通道进行融合;浅通道主要用于恢复图像的整体轮廓,保留原图像的轮廓信息
少样本学习旨在提高模型泛化能力,使用少量样本完成对新类别的分类,显著降低深度学习中样本的搜集标注成本和模型的训练成本.目前大多数基于度量学习的少样本学习方法关注模
基于边界条件为两端刚接的钢-混凝土预制混合梁,推导了考虑连接半刚性影响的预制混合梁刚度矩阵.当螺旋弹簧转动刚度趋于无穷大时,刚度矩阵将退化为两端刚接的预制混合梁单元
为了研究煤直接液化柴油加氢脱芳烃反应规律,采用贵金属加氢催化剂在30 mL连续加氢实验装置上对煤直接液化柴油进行了深度加氢实验,考察了不同反应压力6~12 MPa,反应温度80~2
恩格斯《英国工人阶级状况》一书,立足于辩证唯物主义与历史唯物主义基本立场,深入分析了英国工人阶级的状况。恩格斯从工人阶级所处的现实悲惨环境这一视角出发,揭示了资产
为了研究低温低压下流化床反应器中生物合成气催化制取甲烷过程,制备了Ni基甲烷化催化剂,对其进行表面形态分析,并考察了该催化剂催化合成气制备甲烷反应中操作条件对甲烷化