考虑材料应变硬化和包辛格效应的厚壁筒自增强理论模型_图文

1、 第 7 期 黄小平, 等: 考虑材料应变硬化和包辛格效应的厚壁筒自增强理论模型 1177 简化, 而是直接通过对实际材料拉2压曲线用方程 ( 1 ( 4 进行拟合得到所需参数, 因此比上述几种 模型更好地反映材料的应力2应变特性. 实验证明, 本模型预测的残余应力和实验符合较好, 能给出较 文中提到的其他几种模型更精确的残余应力计算结 果 . 本文提到的其他几种模型都是本模型的特例 . 为 使材料的拉2压曲线较好地反映简体在自增强过程 中的应力2应变行为, 材料拉2压曲线的最大应变值 应近似等于自增强压力下筒体内壁处的应变强度. 为使方程在不同情况下有效, 参数 B 1 0 和 B 2 0.

2、 参考文献: 1 Stacey A , W eb ster G A. D eterm ina tion of residua l stress distribu tion s in au tofrettaged tub ing J . In t J Pres Ves & P ip ing, 1988, 31: 205- 220. 2 H ill R. T he m a them a tica l theo ry of p la sticity M . N Y: O xfo rd U n iversity P ress, 1950. 3 张永弘, 黄小平, 潘秉智. 压力容器疲劳与断裂控

3、制设 XU E Q ing 2li . T he theo ry of au tofrettaged in th ick 2 w a lled and its exp eri m en ts study J . Technology, 2001, 18 ( 3 : 1- 6. 6 L ivieri P , L azza rin P. A u tofrettaged cylindrica l vessels and B au sch ing effect: an ana lytica l fram e fo r eva lua ting residua l stress distribu tio

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8、统建模及其校正 段培永1 , 张玫1 , 段晨旭1 , 邵慧鹤2 ( 1. 山东建筑工程学院 信息与电气工程系, 济南 250014; 2. 上海交通大学 自动化系, 上海 200030 摘要: 为了克服神经网络建模在工程应用中的不足, 利用超闭球小脑模型神经网络 ( HCM A C 所具有的结构简 单、 学习收敛速度快、 泛化能力强等优势, 提出了基于 HCM A C 的非线性动态系统建模原理. 分析了建模误差产生 的原因, 给出了基于误差校正率的神经网络模型多步在线校正策略. 采用通过实时扩展模型学习样本空间和基于模 型误差可信度的模型参数修正方法训练模型, 以跟踪实际动态过程 . 仿真实验证明: 上述方法可有效地减小由于样本 精度不高和在模型输入空间中的分布不均匀所带来的初始模型误差, 同时可实时适应非线性动态过程工况的变化 . 支持电子政务应用的安全操作系统访问控制 李红娇, 李建华, 诸鸿文 ( 上海交通大学 电子工程系, 上海 200030 摘要: 通过分析单一访问控制模型的局限