简介:对各种工业产品进行跌落测试数值仿真是ANSYS/LS-DYNA程序的一个重要的应用领域。本文以个人数字助理(PDA,PersonalDigitalAssistant)的有限元跌落仿真分析为例,讨论了ANSYS/LS-DYNA跌落测试模块(DTM)提供的数值仿真分析方法及实现过程。
简介:摘要在建筑物拆除爆破领域应用计算机数值模拟技术,不但可以了解建筑物爆破之后的结果,而且可以实现爆破过程的可视化,从而细致地分析建筑物爆破过程的发展规律。同时,将模拟结果中反映的信息对已完成的爆破设计方案予以反馈,为优化建筑物拆除爆破设计提供依据,如此可以有效减少甚至避免爆破事故的发生,因而数值模拟技术在建筑物拆除爆破领域中具有重要的工程应用价值。本文介绍了应用LS-DYNA进行拆除爆破数值模拟并详细论述了其应用的整体流程ANSYS前处理,k文件的修改及运算,LS-PrePost后处理。并基于LS-DYNA在拆除爆破领域的应用现状对拆除爆破数值模拟技术的进一步发展进行了展望。
简介:摘要科技馆展品展项开发周期短,使用条件复杂,使用时经受各种极端工况,设计难度大。ANSYS/LS-DYNA是通用的非线性有限元分析软件。建立简化的力学模型,设置初始条件与参数;基于ANSYS/LS-DYNA对“杠杠称体重”原方钢骨架结构进行运动仿真,模拟落物冲击,结果进行应力应变分析,出现应力集中、最大应力超过钢材屈服强度;需进行优化设计,钢骨架结构更换为槽钢骨架,对优化后结构再次运动仿真模拟,结果符合条件。整个流程为展品设计初期进行疲劳寿命验证提供了一种方法。
简介:Itiswellknownthatwhentherandomerrorsareiid.withfinitevariance,theweekandthestrongconsistencyofLSestimateofmultipleregressioncoefficientsareequivalent.Thisnote,byconstructingacounter-example,showsthatthisequivalencenolongerholdstrueincasethattherandomerrorspossessonlyther-thmomentwith1≤r<2.
简介:TheLS-SVM(Leastsquaressupportvectormachine)methodispresentedtosetupamodeltoforecasttheoccurrenceofthunderstormsintheNanjingareabycombiningNCEPFNLOperationalGlobalAnalysisdataon1.0°×1.0°gridsandcloud-to-groundlightningdataobservedwithalightninglocationsysteminJiangsuprovinceduring2007-2008.Adatasetwith642samples,including195thunderstormsamplesand447non-thunderstormsamples,arerandomlydividedintotwogroups,one(having386samples)formodelingandtherestforindependentverification.ThepredictorsareatmosphericinstabilityparameterswhichcanbeobtainedfromtheNCEPdataandthepredictandistheoccurrenceofthunderstormsobservedbythelightninglocationsystem.Preliminaryapplicationstotheindependentsamplesfora6-hourforecastofthunderstormeventsshowthatthepredictioncorrectionrateofthismodelis78.26%,falsealarmrateis21.74%,andforecastingtechnicalscoreis0.61,allbetterthanthosefromeitherlinearregressionorartificialneuralnetwork.
简介:SupportVectorMachine(SVM)isapowerfulmethodologyforsolvingproblemsinnon-linearclassification,functionestimationanddensityestimation,whichhasalsoledtomanyotherrecentdevelopmentsinkernelbasedmethodsingeneral.Thispaperpresentsahighaccuracyandfault-tolerantSVMforthemobilegeo-locationproblem,whichisanimportantcomponentofpervasivecomputing.Simulationresultsshowitsbasiclocationperformance,andillustrateimpactsofthenumberoftrainingsamplesandtrainingareaontestlocationerror.