摘要：增压式真空预压法是一种新兴的软土改良技术,目前对其固结理论的研究成果相对较少,基本处于起步阶段。基于等体积应变假设和达西定律,提出一种包含增压管和排水板的新型等效固结解析模型。首先,针对地基固结过程中排水板出现的淤堵问题,考虑排水板的变井阻效应,假定其渗透系数随时间指数衰减并随深度线性衰减;另外,考虑排水板涂抹作用以及土体内径–竖向渗流,推导了该模型的固结控制方程及其解析解。通过理论退化和比较研究,并与实际工程案例进行对比分析,验证了该解答的合理性。最后,通过参数敏感性分析对增压式真空预压固结特性进行研究,分析各种参数对固结性状的影响。结果表明:与传统真空固结解析模型相比,增压法能更有效地促进土体固结;考虑排水板的变井阻效应时,地基的固结进程将会减缓,且时间井阻因子αb的变化对地基后期固结速率的影响很大;单元内排水板布置越密集、土体泊松比越大、增压管影响区域越小或增压压力越大,均会导致地基固结加快。

摘要：本文设计一个水下流致振动双稳态俘能器,研究系统在不同波浪激励下的采集性能。首先,基于法拉第电磁感应定律,建立俘能器系统的机电耦合控制方程。利用谐波平衡法,推导波速远大于速度的小幅振动下的近似响应解析解,讨论了系统参数对输出电量的影响规律。通过和线性采集系统幅频曲线的对比,发现该俘能器具有宽频的优越采集性能。其次,计算系统在波速与速度不确定下的动力学响应,得到系统在不同频率下,具有周期、倍周期和混沌的复杂运动形式。最后,基于均方根方法,计算采集器系统在大幅激励时的统计特性。

摘要：为了准确识别预应力混凝土结构的损伤程度,制作预应力钢筋混凝土实验梁,进行三点弯曲加载实验,收集损伤全过程声发射(AE)信号.绘制声发射振铃计数与持续时间的特征参数关联分布图,以揭示梁的损伤演化过程.借鉴加卸载响应比理论进一步将梁的损伤破坏过程划分为4个典型阶段.构建Elman神经网络,基于Elman神经网络采用局部搜索算法,难以达到全局最优的缺点,提出用蝙蝠算法(BA)对其进行优化.设计BA-Elman神经网络模型训练识别试验梁各损伤阶段AE信号特征参数数据,准确率达到93%,相较于基础Elman神经网络准确率提高了6%左右.定型BA-Elman网络结构并识别同种工况下的其他梁AE信号,识别准确率达到92%左右.