对比模型（共9篇）
对比模型 篇1
玻尔原子模型与人造卫星绕地球绕行的模型相似之处,可以从受力特点、运动形式、能量特点等方面进行对比。这些概念之间有很大的相似处,教学中可以将这些相似之处进行对比,使学生更容易理解玻尔原子模型中的相关理论知识。
玻尔原子模型是“高中物理”选修3-5的重要知识,也是教学的难点之一。在实际教学中,学生对于原子这种微观世界的事物理解存在比较大的困难。运用以前所学知识进行对比理解,可以大大降低理解的困难。对比前面所学知识,与玻尔原子模型相类似的是圆周运动中人造卫星绕地球绕行的模型。在实际教学中,巧妙引入人造卫星模型进行适当对比,可以在教学中更好地突破这个难点。
而玻尔原子模型与人造卫星绕地球绕行的模型,它们相似处的对比,我们可从受力特点、运动形式、能量特点等方面进行分析。
第一,二者受力特点相似。两种模型都只受一个场力作用(忽略其他力影响)。玻尔模型中电子受的库伦力为:F=ke2/r2,人造卫星受的万有引力为:F=GMm/r2,二者受力大小都与间距的平方成反比。
第二,二者运动形式相同,都以施力物体为圆心做匀速圆周运动。玻尔模型的电子:ke2r2/r2=m淄2r1,人造卫星:GMmr2/r2=mv2r2。
第三,二者能量特点相似。能量特点可以从动能、势能、动能与势能之和及吸收足够能量都能脱离引力束缚这些方面进行对比,它们有相似之处,依次分析如下。
1动能。由上述12两式得:玻尔模型中电子动能:Ek=ke2/2r3,人造卫星动能:Ek=GMm4,两种模型动能大小都与旋转半径大小成反比,轨道半径越大,动能越小。
2势能。(无穷远势能为零)玻尔模型中电子势能 ,两种模型势能形式相似,且都是轨道半径越大势能越大。
3动能和势能之和。玻尔模型 (将3、5两式带入可得),人造卫星 将4、6两式带入可得)。两种模型各自动能与势能之和的大小,随半径增大而增大。故从内轨道(低能级)向外轨道(高能级)跃迁,皆吸收能量。
4吸收足够能量都能脱离引力束缚。在玻尔模型中电子电离需要吸收的最小能量为 人造卫星要脱离地球束缚,地面上最小的发射速度要满足
总之,人造卫星模型和玻尔原子模型有很大的相似性。虽然宏观世界与微观世界存在差异,但在实际教学中对两个模型进行对比,既可以让学生巩固对圆周运动和人造卫星理论的理解,也可以让学生更好地理解新学知识,突破教学中的难点。
对比模型 篇2
2.字段类型对比：
CMS中自定义字段有一个很好的优点就是都封装好了一些常见的字段类型，建立字段的同时，直接设置好了字段对应的表现形式，选择不同的字段类型，在会员中心投稿表单界面、后台数据录入界面及前台数据展示界面中都会有所不同，并且是自动呈现，举个例子，如果是PHP程序员需要实现对文章内容的存储，除了需要在数据库中添加一个字段外，还需要在数据录入表单中添加一个textarea，同时还要引用一些编辑器如fckeditor等。过程比较费事，并且存在许多重复性劳动，
而如果在PHPCMS或者帝国CMS中实现这一需求，则只需要在建立字段时选择“编辑器”字段类型，在DEDECMS中也类似只需要选择“HTML文本”类型的字段即可。因为CMS的字段类型都将各种不同的字段进行了封装，添加字段时直接选择，然后自动生成的数据录入界面中和前台数据展示界面中，程序都会根据字段类型作一些处理，然后自动输出。(PHPCMS中生成表单界面时会调用input_form相关的类根据字段类型进行处理，在输出数据前，会调用output_form相关的类根据不同字段类型对数据进行处理)。
帝国CMS的字段类型对比模型 篇3
关键词 数字高程模型（DEM）；数据采集方法；对比分析
中图分类号 TP 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2012)012-0214-01
随着测绘技术设备和计算机技术的结合与科技技术不断发展。数字化地图逐渐取代了以往模式，其中数字高程模型数据作为地理性息的基础数据以广泛的应用于国民经济和国防建设以及人文和自然科学领域。本文简要论述数字高程模型（DEM）数据采集方法及对比分析。
1 数字高程模型（DEM）
数字高程模型（Digal Elevation Model）是在高斯投影平面上规格的各网点的平面坐标（X，Y）及高程（H）数据集。DEM的格网间隔应与其高程精度相适配。并形成有规则的格网数据。为完整反映地表形态，应配套相应的离散高程点。
2 数字高程模型（DEM）数据采集方法
为建立数字高程模型（DEM），必需按精度要求采集足够的点位三维坐标。下面就简述数据的采集方法。
2.1 纸介质地形图数据采集方法
原有的纸图成已不能满足社会发展的需要，数字化地图产品的输出已成为必然。纸质图数据化是一种DEM数据获取的最基本方法，可分为手扶跟踪数字化和扫描矢量化。
1）手扶跟踪数字化。手扶跟踪数字化是目前最为广泛使用的将已有地图数字化的手段，利用手扶跟踪数字化仪可以输入点地物、线地物以及多边形边界的坐标，通常采用两种方式，即点方式和流方式，流方式又分距离流方式和时间流方式。手扶跟踪数字化，可以直接获取矢量数据。用数字化仪跟踪纸介质图形中的点、线等信息，通过数字化软件实现图形信息向数字化信息的转换。使用跟踪数字化仪（手扶或自动）将地图图形要素（点、线、面）进行定位跟踪，并量测和记录运动轨迹的X，Y坐标值，获取矢量式地图数据。
2）扫描矢量化。扫描矢量化的基本原理是对各种类型的数字工作底图如纸质地图、黑图或聚酯薄膜图，使用扫描仪及相关扫描图像处理软件，把底图转化为光栅图像，对光栅图像进行诸如点处理、区处理、桢处理、几何处理等，在此基础上对光栅图像进行矢量化处理和编辑，包括图像二值化、黑白反转、线细化、噪声消除、结点断开、断线连接等。这些处理由专业扫描图像处理软件进行，其中区处理是二值图像处理（如线细化）的基础，而几何处理则是进行图像坐标纠正处理的基础，通过处理达到提高影像质量的目的。然后利用软件矢量化的功能，采用交互矢量化或自动矢量化的方式，对地图的各类要素进行矢量化，并对矢量化结果进行编辑整理，存储在计算机中，最终获得矢量化数据，即数字化地图，完成扫描矢量化的过程。
2.2 采样原理
采样主要有两大类: 一类是随机采样，另一类是系统采样。随机采样是指通过随机方式选取采样区中平面坐标的方式来确定采样点，由于每个坐标点都有预先选择的概率，应用概率论的知识，可以对整个采样区进行概括。但是由于是随机的方式，运气不佳的时候，就会产生随机抽取的采样点可能会集中在采样区域的某一个小区域中，特别是在采样点较少时。因此，为了能将采样点均匀的分布在整个采样区域中，就产生了系统采样。
这里所谈到的系统采样是指所有以系统采样为基础的采样方式主要包括规则随机采样、局部随机分配下的系统采样、网格随 机变化下 的系统采样、聚类采样，等高线采样、横切面采样等。每一种方法都有其本身的优势和局限，及适用的范围，在实际应用中应该综合考 虑，选取其中的适合的方法。为了能更好地进行样本的预处理，在对某个区域进行高程采样时，应尽量遵守以下基本原则。
1）采用規则随机采样：这样做可以使采样点覆盖整个地区。
2）通过对整个区域的观察，确定在哪些局部区域需要加密，对这些地区应用横切面采样。
3）对整个区域内的大规模的突变点应用特殊化规则随机采样。由于大规模的突变一般是呈线状，且位于两个区域的边界，所以采样时沿突变边界应用规则采样。
2.3 野外测量数据采集方法
野外测量数据采集的方式主要有：全站仪测量、GPS测量、车载GPS采集等方法。野外的数据采集工作量大，数据采集过程中需注意碎部微地形，以提高数据采集的质量与完整性。为方便后续的工作，野外数据采集要求有完整的地物编码系统。
2.4 空间传感器
利用GPS、雷达和激光测高仪等进行数据采集。
1）合成孔径雷达干涉测量数据采集方法。合成孔径雷达干涉测量（InSAR）是传统的微波遥感与射电天文干涉技术相结合产物。他利用了多普勒频移的原理改善了雷达的分辨率，特别是方位分辨率，提高了雷达测量的数据精度。合成孔径雷达干涉测量是通过对不同空间位置获取的同一地区的两个雷达图像利用杨氏双缝光干涉原理进行处理，从而获取该地区的地形信息。
2）机载激光扫描数据采集方法。机载激光扫描系统又称为机载激光雷达。由于激光扫描不需要反光镜，还可以被看到，而且也很少受气候条件影响，测量精度又高，因此机载激光扫描成为测绘困难地区和地物密集地区，森林地区和电力线等的新兴技术。
机载激光扫描的原理主要利用主动遥感的原理，机载激光扫描系统发射出激光信号，经有地面反射后到系统的接收器，通过计算发射信号和反射信号之间的相位差或时间差来得到地面的地形信息。
3 数字高程模型（DEM）数据采集方法及对比分析
1）纸质地形图数据采集容易获取，所需设备和人员却要求不高，采集速度也比较快，易于大批量作业。
2）摄影测量在基本比例尺测图中起到了非常关键的作用，影像数据的特点是更新速度快，对于大范围、大批量的数据获取是一种主要方法。但高程数据的精度受外界因素影响较大，对于精度要求高的DEM需局部野外实测配合作业。
3）野外实测数据精度最高，但数据采取工作量较大，效率不高，费用较高，适用于小范围大比例尺DEM作业。其可做大范围DEM的局部更新以及工程用DEM的建设。
4 结束语
通过以上数字高程模型（DEM）数据采集方法及对比分析。根据数字高程模型（DEM）精度要求，应选择合适的数据采集方法，提高采集效率和质量，为后续工作提供可靠的DEM数据源。
参考文献
[1]高英杰,潘剑君,刘世峰.1:10000大比例尺DEM的制作及其地学应用研究[J].安徽农业科学,2009,02.
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[3]李明泽,范文义,张元元.基于全数字摄影测量的林分立木高度量测[J].北京林业大学学报,2009,02.
[4]张婷,王春,李建利,吴良超.数字高程模型(DEM)不确定性研究[J].测绘标准化,2004,04.
[5]乔凯,柳荣其.DEM建模中基于等高线的高程样本值预处理方法[J].计算机与数字工程,2010,7.
船闸通过量预测模型对比研究 篇4
一、确定分析目标
秦淮河船闸建于秦淮新河上, 距秦淮新河入江口约2公里。该闸于1985年建成, 同年10月5日正式通航。秦淮河船闸是上游句容、溧水、江宁、高淳四县水运入江的唯一通道, 是南京市市水上交通的重要设施, 船闸一次通过能力为10艘100吨船队或300吨级单船, 年通过能力可达600万吨。表1为该闸建成通航以来至今各年的通过量, 图1为该闸历年通过量散点分布图, 从图1中可以看出, 自通航以来该闸通过量的变化情况可以分成三个阶段, 第一阶段从建成至1995年为该船闸通过量初期增长阶段, 第二阶段为1995至1998为该船闸通过量减少阶段, 第三阶段为1998年至今为该船闸通过量稳步增长阶段, 第三阶段是研究的重点。通过研究发现该闸1998年的通过量是近十年来的最低点, 这是由于当年长江流域大面积发生洪水所致, 从而说明了通航水位对船闸通过量有着较大影响。
二、分析模型预测
目前多种数学模型和经济模型被应用到船闸通过量的预测研究中来, 综合起来分析模型主要有以下三类:线性模型, 非线性模型, 灰色系统理论模型。为了便于对各种模型进行对比分析, 将2004年该闸的通过量作为各模型预测的参考量。
(一) 线性模型。
线性模型是应用最小二乘法对两变量进行相关性分析, 本文是将船闸通过量与时间建立关系。图2为秦淮河船闸通过量直线预测模型, 通过直线回归分析得到的数学表达式为y=53.61χ-106552.10, 相关系数r=0.96。图3为秦淮河船闸通过量多项式预测模型, 通过回归分析得到的数学表达式为y=3.25×106-3314.41χ+0.844χ2, 相关系数r2=0.92, 此外还发现多项式回归分析时多项式的次数越高越离散, 通过比较可以看出二次多项式回归分析的效果最好。
(二) 非线性模型。
目前, 非线性模型主要有指数增长模型、Gaussian函数模型、Lorentzian函数模型、S曲线模型等。指数函数的y=aebχ和S曲线模型符合该船闸的通过量变化趋势。图4为秦淮河船闸通过量指数预测模型, 得到的数学表达式为y=2.0195×10-198·e0.23094·χ。图5为秦淮河船闸通过量S曲线预测模型, S曲线模型采用Blotzmann函数进行分析, 得到的数学表达式为。
(三) 分段分析。
主要采用线性模型和非线性模型对该船闸的通过量不同阶段分别进行分析, 通过分析对第三阶段采用直线回归分析较适合如图6秦淮河船闸通过量分段预测模型所示, 通过直线回归分析得到的数学表达式为y=86.73χ-172825.63, 相关系数r=0.95。
(四) 灰色系统理论模型。
灰色系统理论模型已在预测港口吞吐量中有过应用[2], 该模型可将社会经济发展指标与船闸通过量建立联系, 通过确定社会经济指标与船闸通过量之间的关联程度, 找出最优影响因素, 而后采用GM (0, 2) 模型即灰色模型0阶两个变量对系统特征数据和相关因素数据的一次累加生成量进行最小二乘估计, 从而确定两变量之间关系, 在确定社会经济发展指标的前提下即可得出相对应的船闸通过量。表2为1998-2003年秦淮河船闸通过量和相关因素行为时间数据表, 本文将以此表为依据, 找出对船闸通过量的最优影响因素, 并确定两变量之间关系。
(3) 求综合关联度。
取θ=0.5, 由ρ0i=θε0i (1-θ) γ0i, i=1, 2, 3, 4得ρ01=0.757, ρ02=0.754, ρ03=0.895, ρ04=0.728。其中ρ03为最大, 即南京市的社会生产总值为秦淮河船闸通过量最优影响因素。
(4) 建立GM (0, 2) 模型。通过分析得出社会生产总值为最优影响因素, 就以此作为相关因素进行分析, 研究的系统特征数据序列为:
式 (1) 即为秦淮河船闸通过量与南京市社会生产总值的关联关系式。
(5) 船闸通过量预测。2004年南京市的社会生产总值为1910亿元, 由 (1) 得, 由此可得2004年秦淮河船闸通过量为5218.20-4107.57=1110.63万吨。从近几年南京市GDP增长速度来看, 假定南京市每年的GDP增长率为15%, 则2005年南京市社会生产总值2196.5亿元, 2005年秦淮河船闸通过量为1273.96万吨, 由此类推可得2010、2020年秦淮河船闸的通过量分别为2551.97万吨和10366.38万吨。
三、各种预测模型对比分析研究
为了明确各种预测模型的实际应用效果和应用中的优缺点, 本文将各预测模型的短、中、远期预测量进行了对比研究, 见表3各预测模型的短、中、远期预测值。从表3可以看出, 灰色系统理论模型的预测值最接近真值;多项式、分段、直线、S曲线模型次之;指数模型效果最差, 预测值偏大;直线和分段模型适合中、远期的船闸通过量预测;多项式模型适合近、中期船闸通过量预测, 远期的预测量偏大;指数模型预测量都偏大不适合应用于时间跨度较大的通过量预测, 但适用于建闸初期稳定增长阶段的通过量预测即船闸第一阶段的通过量的预测;S曲线模型适用于通过量接近极限通过量时的通过量预测;灰色系统理论模型将船闸通过量与船闸所在地的社会经济发展指标建立联系, 通过关联度分析找出最优影响因素。从中也可以看出经济模型和数学模型之间的区别:数学模型为纯粹的数学分析方法, 而经济模型是融入了社会经济影响指标的数学分析方法;数学模型要求有大量的样本数据, 并要求各样本之间有较强的相关性, 此外常常会出现失真现象即量化结果与定性分析结果不同, 但经济模型则在一定程度上弥补了上述缺点, 从而保证了预测量的准确性。
四、结论
本文通过对直线、多项式、指数、S曲线、分段、灰色系统理论六种模型的对比研究可以得出以下一些结论: (一) 在这六种预测模型中, 灰色系统理论模型能最准确的对船闸的通过量进行预测; (二) 所有预测模型的预测量都远远大于秦淮河船闸的设计通过量, 因此秦淮河复线船闸应早日建设; (三) 在影响船闸通过量的众多影响因素中, 船闸所在地的社会生产总值、通航水位为主要影响因素; (四) 考虑了社会经济指标的经济预测模型的预测准确性要高于纯粹的数学预测模型。
参考文献
[1]刘春林.船闸货运通过量的统计方法设想[J].珠江水运, 2002 (5) ;
对比模型 篇5
目前测定田间土壤入渗参数的方法主要有2种,一是直接获取土壤入渗模型参数的双套环入渗仪法,即用实测试验数据依据模型拟合出入渗参数;二是大田灌水法,此法基于水量平衡原理,在田间灌水时,通过观测入畦单宽流量和地表水深等资料来推求入渗模型的待测参数[2]。Shepard[3]等在假定沟灌土壤水分入渗符合Philip入渗模型和水流推进距离与时间呈幂函数关系的基础上,提出了推求沟灌条件下Philip入渗模型参数的一点法。Elliott[4]通过研究大田沟灌水流入渗得出了推求Kostiakov-Lewis入渗模型参数的两点法。王维汉、缴锡云[5]等依据水量平衡原理创建了估算畦灌条件下土壤入渗参数的线性回归方程。管孝艳[6]利用Iparm方法提出了沟灌Kostiakov-Lewis入渗模型参数的线性估算方法。以上研究为获取土壤水分入渗参数提供了重要途径,但由于试验及观测过程耗时长,工作量大,且线性估算精度不高,使得上述获取土壤水分入渗参数的方法在实际生产过程中受到一定限制。本文基于土壤传输函数的理念,选取Kostiakov、Kostiakov-Lewis以及Philip入渗模型结构,运用土壤传输函数法将易获得的土壤理化参数与土壤入渗模型参数联系起来,建立土壤水分入渗模型参数与易获得的土壤理化参数间的非线性关系———预测模型,通过比较3种模型的预测精度的比较,推荐黄土高原区土壤水分入渗参数预测精度最高的模型参数。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
论文所依托的样本试验在山西黄土高原区进行,农田耕作土壤有翻松土、自然土、密实土等多种,土壤结构有团粒状、网粒状、柱状等多种类型;试验田的选择贯穿山西省全境,包括玉米、冬小麦、蔬菜等多种种植条件,涵盖多种地形地貌单元;在自然和人工条件的综合影响下土壤质地类型丰富,以黄褐土、棕壤土和栗钙土为主;土样理化状态多样,土壤的密度、质地类型和有机质含量等理化参数值梯度较大,是山西省黄土高原区农田耕作土壤的典型代表。样本土壤主要参数特征指标见表1。
1.2 试验方案
试验方案分为田间土壤水分入渗试验和土壤基本理化参数试验2部分。试验用水主要为试验点当地深井水或灌溉用水,水温、酸碱度值和溶解离子等参数与试点地下水差异不大。
田间土壤水分入渗试验采用双套环入渗仪法进行测定。此入渗试验设备内外环直径分别为26和64.4cm,其高度均为25.0cm。为保证水分能充分入渗到犁底层,试验前要对地表进行简单处理,去掉表层土壤杂草、秸秆等覆盖物,并将双套环埋在深为20cm左右的土层中,试验开始后,用1 000mL量筒分时段向入渗仪内缓慢加水,避免水流过大冲击表层土壤,受到外环的隔离作用,内环中水流垂直渗入土壤,基本无侧漏损失。运用自制水位控制器来调控入渗环的内外水位差始终保持2cm,以保证入渗试验全过程具有相同的水势梯度。入渗试验前10min内,每分钟观测一次,10~60min内,每5min观测一次,60~90min内,每10min观测一次,分别记录不同时刻的累积入渗量数据。大量研究证明[7,8],水分入渗60min时已基本达到相对稳定状态,为保证数据的准确性,选择90min为试验结束时间。
试验点分布于山西省全省,代表性试点数量较多,如大同试点,平均海拔700~1 400 m,季节温差大,受地貌构造的作用,形成了山地、丘陵、平川等多种地形;吕梁试点处于山西中西部,平均海拔1 000~2 000m,四季分明,降雨集中于夏季,在吕梁山脉影响下,形成了由南到北地势由高山逐渐变平川的分布形态。试验前要分别测定试验点处0~10、10~20和20~40cm土层深度的密度值,用100cm3环刀切割未扰动的农田土壤,削平环刀上下表面,将土样装入事先称重的铝盒内,用烘干法称量计算单位体积的烘干土重量,便可得到土壤密度值。实验室测定的土壤基本理化参数有土壤质地、土壤有机质含量。利用比重计法测定土壤的机械组成,得到黏粒、粉粒和沙粒的质量分数,进而确定土壤质地类型;土壤有机质含量采用灼烧法测定,用精密电子秤称量土壤灼烧前后变化的质量,计算得出土壤中有机质的质量分数。
1.3 入渗模型
根据本文选择的3种入渗模型的结构形式,利用Matlab软件对入渗试验获得的时间与累积入渗量数据按模型形式进行非线性拟合,得到Kostiakov入渗模型参数K和α、Kostiakov-Lewis入渗模型参数K′、α′和f0以及Philip入渗模型参数S、A。3种模型结构如下。
Kostiakov二参数入渗模型:
Kostiakov-Lewis入渗模型:
Philip入渗模型:
式中:I(t)、H和I′(t)都表示t时刻的累积入渗量,cm;K为入渗系数,cm/min,表示入渗开始后第1个单位时间末扣除稳定入渗后的累积入渗量;α为入渗指数,表征土壤入渗速度的衰减速度,无量纲;f0为土壤相对稳定入渗率,cm/min,是在单位土壤势梯度下饱和土壤的入渗速度或非饱和土壤入渗达到相对稳定阶段的入渗速度;S为吸渗率,cm/min0.5,接近第1个单位时段末的累积入渗量;A为稳渗率,cm/min,近似等于土壤的水力传导度。
1.4 建模样本
经过分析与筛选,确定具有代表性的80组数据样本建立模型,并预留10组进行精度检验。表2是随机选取的5组土壤样本不同土层深度的体积含水率和密度值以及黏粒、粉粒、有机质质量分数等基本理化参数数据,对应的入渗模型参数见表3。
2 多元非线性预报模型
2.1 输出参数与输入参数
土壤入渗能力受土壤结构、土壤含水率、土壤质地类型和土壤表层有机质含量等因素影响显著[9,10,11,12,13]。分别从耕作层、犁底层及犁底层以下土壤对水分入渗的影响机理进行分析。
土壤水分入渗初始时段的入渗速率与耕作层土壤理化性质密切相关,耕作层土壤含水率越高,土水势的平均梯度反而减小,使得土壤水分入渗缓慢。表层土壤密度值在一定程度上反映了耕作层土壤的孔隙状况和板结程度,土壤越密实,土壤中大孔隙被压缩破坏,土壤蓄持水的能力减弱,水分便难以渗入土中。土壤质地反映了土壤不同粒径的组成情况,黏粒对土壤水分的吸附作用可以对水分的运动产生重要驱动力,另外黏粒含量越高,土壤发育形成的微小孔隙越密集,在毛管吸力作用下水分入渗越快。土壤表层有机质在裂解过程中能够改善土壤特性,使土壤中小孔隙发育良好,另外,有机质含量高的土壤,形成的团粒结构多且密实,在水流冲击下能保持结构稳定,因此土壤水分的入渗速率快。
随着时间的推移,水分入渗到犁底层,此时入渗速率减缓。犁底层土壤的体积含水率是影响水分入渗的主要因素之一,随着水分的入渗,土壤含水率显著增大,水分的入渗速度逐渐趋于稳定,因此土壤入渗能力的衰减速度加快。在土壤水分入渗过程中,由于自重作用使土壤大孔隙减少,土壤密实程度提高,水分入渗速度随之减慢。土壤黏粒含量越多,土壤发育形成的小孔隙越多,在水分充满大孔隙转而流向小孔隙的过程中,水分入渗路径增长,使入渗速度减缓。
入渗60min时认为达到相对稳定入渗速率,表明水分入渗已到达犁底层以下,此时土壤由耕作层至犁底层以下的全部水分入渗形成一个整体,入渗速率维持基本稳定。因此稳定入渗阶段的入渗速率与耕作层以及犁底层土壤的土壤密度、体积含水率、土壤质地和有机质质量分数等因素关系密切[14]。
综上分析,选择各入渗模型参数作为多元非线性预报模型的输出参数,影响入渗模型参数的主要理化参数作为输入参数。
2.2 多元非线性预报模型结构
(1)单因素函数形式的确定。在建模的80组数据中各选取30组典型数据,运用单因子分析法确立各影响因子与土壤入渗参数的函数关系,并运用Matlab软件对离散点进行拟合,得到各入渗参数的单因素回归方程,如表4所示。
从表4中看出,土壤水分入渗参数受不同深度土层含水率的综合影响,两者既存在对数关系又存在线性关系:在耕作土壤条件下,密度与入渗参数线性关系明显;土壤质地对土壤水分入渗参数的影响较为复杂,与K呈线性关系,与其他参数呈对数关系;土壤有机质与入渗参数呈现对数关系。
(2)多元非线性函数的确定。分析土壤水分入渗参数与各影响因素间的函数关系,将全部影响因子作为多元非线性方程的输入因子,并依次对各个因子进行T检验,将每次检验中T值最小的因子剔除,直至剩余的所有因子都满足检验要求,即|T|≥T0.025,则认为余下的因子是影响水分入渗参数的主要因子,可作为非线性传输函数的输入参数,检验结果如表5~7所示。
注:*表示该理化参数对此入渗参数无显著影响。
注:n表示模型参数的检验次数;#表示每次进行T检验时最小的T值,认为此因素对方程贡献最小,剔除对应的影响因子,不作为回归方程的自变量;表6、表7与此同。
通过T值检验,确定影响各入渗模型参数的主要因子,并由此建立影响因子与3个入渗模型参数的非线性函数关系式。
Kostiakov模型参数的预报模型:
Kostiakov-Lewis模型参数的预报模型:
Philip模型参数的预报模型:
(3)非线性模型误差分析与推荐。给定显著水平α=0.05,查表得到获得F0.05的临界值,比较后得到3种入渗模型参数的F值均比对应的F0.05值大,由此可以判断所建立的非线性传输函数均是显著的。如表8所示,Kostiakov入渗模2个参数的平均误差为8.92%和7.85%,均控制在9%以下,预测精度明显高于Kostiakov-Lewis入渗模型参数和Philip入渗模型参数,表明选择Kostiakov模型作为参数预报模型效果最好,故推荐选择Kostiakov模型参数的非线性预报模型作为黄土高原区土壤水分入渗参数的预报模型。
3 实例应用验证
对推荐的预报模型,选用大同阳高、忻州原平、晋中榆次、吕梁孝义等多个典型试点的10组不同地理条件的数据检验模型精度,其基本理化参数和入渗参数如表9所示。将试验获取的各土壤基本理化参数值代入本文建立的K和α非线性预报模型中,得到K和α的预测值,再将预测值代入二参数入渗模型可求得土壤累积入渗量预测值,误差比较结果如表10所示。
通过对山西省境内大同、吕梁等多个典型试验点田间入渗实测数据的验证,并对预留的10个试验点的预测值和实测值比较后可以看出:入渗系数K的相对误差平均值为4.13%,入渗指数α的相对误差平均值为5.67%,90min累积入渗量的相对误差平均值为6.14%,3个指标误差均控制在7%以内,对全省黄土高原区农田耕作土壤入渗参数预测误差小,可以满足预测的精度要求,预报结果表明以土壤体积含水率、干密度、黏粒含量、粉粒含量以及有机质含量为输入参数建立的Kostiakov入渗模型参数非线性预报模型可靠性高,预测效果好,可为合理确定山西省境内黄土高原区农田耕作土壤灌水技术参数提供重要支撑。
4 结论与建议
(1)基于土壤传输函数理论,利用土壤常规理化参数预测各种土壤水分入渗模型参数都是是可行的,但从Kostiakov、Kostiakov-Lewis以及Philip入渗模型参数的预测误差比较可知,Kostiakov入渗模型2个参数的误差最小,预测精度最高,相对误差可控制在9%以内,并且Kostiakov入渗模型形式简单、应用广泛,故推荐选择Kostiakov入渗模型参数预报模型作为黄土高原区土壤水分入渗参数的预测模型。
对比模型 篇6
关键词：P-M公式,双源蒸散发模型,农作物需水,潜在蒸散发计算,淮河上游,应用
蒸散发是水量平衡的基本组成部分,与地表水循环和地表热量平衡密切相关,在地球的大气圈—水圈—生物圈的能量循环和物质转化中发挥着重要的作用,其计算的精度对水文模拟的精度至关重要,也会影响水资源评价的可靠性。当前,国内外学者开发出多种蒸散发模型,并在不同流域进行了研究和分析,取得一定的研究成果[1,2,3,4,5,6,7,8]。从取得的蒸散发模型研究成果可以看出,P-M公式和双源蒸散发模型在我国运用较好,模拟的流域潜在蒸散发精度较高,但2种蒸散发模型在淮河上游的对比分析和研究较少,而不同蒸散发模型在不同流域具有不同的适用性,因此本文将P-M公式和双源蒸散发模型运用于淮河上游,对比分析不同蒸散发模型在淮河上游的潜在蒸散发计算的适用性,研究成果对于淮河上游潜在蒸散发计算以及农作物需水量计算具有参考价值。
1 区域概况与研究方法
1.1 研究区域概况
淮河流域地处我国南北气候过渡带,淮河以北属于暖温带区,淮河以南属于北亚热带区,气候比较温和,年平均气温为11~16℃。气温变化由北向南,由沿海向内陆递增。最高气温达44.5℃,最低气温达-24.1℃。蒸散发量南大北小,年平均水面蒸散发量为900~1 500 mm,无霜期200~240 d。自古以来,淮河就是中国南北方的自然分界线。淮河流域多年平均降水量约为920 mm,其分布状况大致是由南向北递减,山区多于平原,沿海大于内陆。流域内有3个年平均降水量高值区:一是伏牛山区,为1 000 mm以上;二是大别山区域,超过1 400 mm;三是下游近海区,大于1 000 mm。流域北部降水量最少,低于700 mm。降水量年际变化较大,最大年雨量为最小年雨量的3~4倍。降水量的年内分配也极不均匀,汛期(6—9月)降水量占年降水量的50%~80%。淮河流域上游即息县以上集水区域位于北纬31.5°~32.7°,东经113.6°~114.4°,多年平均蒸发量为880 mm。
1.2 研究方法
本文分别采用双源蒸散发模型和P-M公式计算流域潜在蒸散发,并和流域内息县水文站实测蒸发皿蒸发分别按年、月2个时间尺度进行对比分析,P-M公式主要从气象要素角度出发计算流域潜在蒸散发,而双源蒸散发模型主要将土壤和植被单独作为两站蒸发源,分别计算土壤蒸发和植被蒸散发,将土壤蒸发和植被蒸散发作为流域潜在蒸散发。研究中所运用的双源蒸散发模型和P-M公式,其计算原理详见参考文献[9]。
2 结果与分析
2.1 不同蒸散发模型计算结果年尺度比较
分别选用P-M公式和双源蒸散发模型,结合息县气象站1970—2010年气象要素资料,计算息县站1970—2010年潜在蒸散发,并和息县站实测蒸散发值进行相关性分析,分析得出2种蒸散发模型计算的潜在蒸散发值与息县站实测蒸散发值相关性较好,相关系数都在0.6以上,其中双源蒸散发模型与实测蒸发皿蒸发值的相关系数为0.72,P-M公式与实测蒸发皿蒸发值的相关系数为0.63,双源蒸散发模型与实测蒸发皿蒸发值的相关系数优于P-M公式与实测蒸发皿的相关系数。可见,双源蒸散发模型更适合于淮河上游的蒸散发值计算。
2.2 不同蒸散发模型计算结果月尺度比较
对比分析不同蒸散发模型计算的潜在蒸散发值和实测蒸发皿蒸发值在月尺度的拟合度,结果见图1。
从图1可以看出,考虑植被变化的双源蒸散发模型计算的潜在蒸散发值在月尺度上与实测蒸发皿蒸发值吻合度更高。息县站实测蒸发皿蒸发值月值最大出现在7月,P-M公式和双源蒸散发模型计算的月最大值均出现在7月,但P-M公式计算的潜在蒸散发值在7月要比实测蒸发皿蒸发值大很多,而双源蒸散发模型计算的潜在蒸散发在7月的值与实测蒸发皿蒸发值较为接近。可见,在月尺度上,双源蒸散发模型相对于P-M公式,其计算值更接近实测值[10]。
3 结论
本文分别运用P-M公式和双源蒸散发模型计算了淮河上游潜在蒸散发能力,并与息县站实测蒸散发值进行了对比分析,通过研究得出结论:在年尺度上,双源蒸散发模型和实测蒸发皿相关系数为0.72,高于P-M公式的相关系数;在月尺度上,双源蒸散发模型与实测蒸发皿蒸值发在月过程上更加吻合。
参考文献
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对比模型 篇7
辊式矫直机主要是利用轧件的残余曲率差值的收敛特性进行矫直,也就是轧件经过多次交变的弹塑性弯曲后,其残余曲率逐渐趋向于一致,形成单值残余曲率,进而矫平。五辊矫直机是辊数最少的矫直机,主要应用在冷轧带钢的连续热镀锌机组,连续退火机组的入口段。主要作用是对带钢头部进行矫直,方便机组穿带。在有色金属的退火机组中,五辊矫直机也有应用,主要是对板带进行全线的粗矫。
矫直力矩是矫直机的重要力能参数,直接关系到矫直功率大小的选择,将其计算模型进行对比研究,对提高板带矫直质量具有重要意义。
2 力能参数计算
2.1 矫直力计算
五辊矫直机矫直辊上的作用力大小可以通过带钢弯曲变形时所需力矩来计算。矫直辊对带钢的压力等于带钢对辊面的反作用力。
根据图1所示,各辊子上的力可根据冷轧带钢断面的力矩平衡条件求出,即
上下排辊子总压力为:
式中:t-辊距;Mi-第i辊子的弯曲力矩。
带钢在第2辊时,压下量较大,带钢处于塑性弯曲,M2为塑性弯曲力矩,M2=Ms;
带钢在第4辊时,压下量较小,带钢处于弹性弯曲,M4为弹性弯曲力矩,M4=Mw;
带钢在第3辊时,带钢处于弹-塑性弯曲,M3为近似等于Ms和Mw平均值,M3=(Mw+Ms)/2
Mw-轧件的屈服力矩;Ms-轧件的塑性弯曲力矩。
将以上代入各辊子受力公式可得出:
σs-带钢的屈服极限;e-断面形状系数;b-带钢的宽度;h-带钢的厚度;
2.2 矫直力矩计算方法
2.2.1 计算方法一
基于以下假设条件:(1)带钢在各矫直辊的弯曲变形均为塑性弯曲;(2)弹性弯曲变形对能量消耗不影响;(3)对原始曲率为的轧件,其原始平均曲率为,式中(r0)min的数值,对于钢板,(r0)min=(10~30)/h。
得到矫直辊上的矫直力矩计算公式:
式中:平均原始曲率,最大残余应力曲率,矩形截计算公式:
2.2.2 计算方法二
基于以下假设条件:
(1)除第2辊外,各辊下的相对塑性变形曲率Cpi均是前一辊残余曲率与本辊残余曲率之和,即Cpi=Cri-1+Cri;
(2)轧件的原始曲率Cr0与第二辊的反弯曲率Cρ2相等且Cp2是二者之和,即Cp2=Cr0+Cρ2,对于瓢曲或带有单、双边波浪形的钢板,推荐Cp2=10;仅有波浪形弯曲的钢板Cp2=4.5~6。
(3)第3辊的反弯曲率等于第2辊,Cρ3=Cρ2,弹复曲率Cy3=e=1.5,所以Cp3=Cρ2+Cr3=Cρ2+Cρ3-1.5=Cp2-1.5
(4)从第3辊开始,各辊下的Cpi值线性递减,Cpn-1=1,;得到矫直辊上的矫直力矩计算公式:
式中:D-矫直辊直径;a-塑性变形折算系数,
2.2.3 计算方法三
带钢发生弹塑性弯曲变形,为确定弹性区和塑性区的边界,引入塑性变形渗透率k塑,表示塑性区占整个截面的比值,0≥k塑≤1;对于矫直机第2辊的k塑最大,k2=0.8~0.62.
矫直机总的塑性系数
得到矫直辊上的矫直力矩计算公式:
2.3 矫直机传动功率计算
矫直机传动功率包括三部分,一部分是使带钢塑性变形所需的矫直功率N塑,第二部分是上下工作辊轴承处摩擦消耗功率N摩1,第三部分是轧件与辊面滚动摩擦消耗功率N摩2。
式中:V-矫直速度,m/s;η-电机传动效率,η=0.7~0.85;Mk-使冷轧带钢产生塑性变形的矫直力矩,k N·m;ΣP-各辊压力之和,k N;f-辊子与冷轧带钢的滚动摩擦系数,钢板取f=0.0002m;μ-辊子轴承的摩擦系数,滚动轴承μ=0.005;滚针轴承μ=0.01;滑动轴承μ=0.05~0.07;d-辊子轴承中径,m。
综上,冷轧带钢塑性变形矫直力矩Mk和各辊子上的总压力ΣP与矫直机主传动电机功率计算有直接关系。ΣP的大小对于指定辊数的矫直机是个定值,Mk由不同的计算方法得到不同的计算值,直接影响传动电机功率的选择。
3 矫直力矩计算模型比较
已知某钢厂连续热镀锌机组,机组的工艺参数具体为:冷轧带钢的屈服极限σs=800MPa;带钢宽度b=700mm~1250mm;带钢厚度h=0.2mm~1.6mm;带钢矫直速度V=1m/s;辊子轴承中径d=100mm。
(1)计算方法一:小变形矫直方案的残余应力曲率最大值
(2)计算方法二:对于瓢曲或带有单、双边波浪形的钢板,Cp2=10;塑性折算系数
仅有波浪形弯曲的钢板Cp2=4.5~6,塑性折算系数a=0.45n(Cp2-0.35)-0.225Cp2+2.25=3.825~6.86
(3)计算方法三:总的塑性系数,得到矫直辊上的矫直力矩计算公式:
将上面三种方法得到的矫直力矩结果代入矫直机传动功率计算公式,分别得到:N1=4.07k W;N2=19.15k W
当Cp2=10时,N3=66.2k W,当Cp2=4.5~6时,N3=17.7~31k W。
对于被矫直的带钢原料一般不会存在瓢曲或带有单、双边波浪形这种严重的板型缺陷,故Cp2=10计算的传动功率偏大。
第一种方法计算的结果要比另外两种计算结果小得多,这是因为小变形矫正方案只能在矫直机上部分实施,对于五辊矫直机以大变形方案为主,并且1/r0的选值对矫直力矩的计算结果影响很大,我们1/r0取值为最大原始曲率的一半,以平均原始曲率计算,导致结果偏小。
第二种计算方法与第三种计算方法,原理相同,只是塑性变形的系数a和塑性渗透率k塑取值方法不同,从传动功率的计算结果看,第二种计算结果在第三种计算结果范围之内(Cp2=4.5~6)。
4 结论
钢厂连续热镀锌机组五辊矫直机的实际传动功率为22k W,应用效果完全满足工艺要求,由此可知,根据第二种算法计算的结果与实际电机功率值最接近,第一种计算结果偏小,第三种计算结果,Cp2=10时偏大,Cp2=4.5~6时,与实际电机功率值也比较接近,也可以作为功率计算选择的参考依据。
参考文献
对比模型 篇8
根据表1显示,笔者选择较有代表性的3种单一模型制备方法: 夹尾法、束缚筒、束缚架复制肝气郁结模型,从行为学上来观察各种方法之间有无差异,为肝气郁结动物模型的成功复制标准的建立,提供后续的基础实验研究,现报告如下。
1材料与方法
1.1实验动物及分组
健康成年雄性清洁级Wistar大鼠,180 ~ 220 g,购自湖北省疾控中心,室温22 ~ 26℃ ,安静环境下常现饲养,经本院医学实验动物管理委员会批准同意。实验分为4组: 正常对照组、夹尾造模组、束缚筒造模组、束缚架造模组,每组10只。另外饲养4只大鼠作为夹尾组入侵激怒鼠。正常对照组大鼠予以群居饲养,自由饮食饮水,入侵组大鼠予以群居饲养,于实验前2天禁食,不禁水。本实验中动物抓取要求动作特别轻柔,避免不必要的刺激干扰实验结果。
1.2模型制备
1. 2. 1夹尾模型[2,3]用夹尾刺激引发大鼠打斗的方法造模。在模型组大鼠笼内放进1只入侵鼠,用止血钳夹该入侵鼠的尾巴,令其与其它老鼠撕打,间接激怒全笼大鼠,用间接激怒大鼠作实验用鼠,入侵鼠废弃。每次刺激30分钟,每隔3小时刺激1次,4次 / d,造模5天。
1. 2. 2束缚筒模型[4]采用硬塑料特制的束缚筒。该筒为管状,长约20 cm,筒径约6 cm,内径约5. 3 cm,打满气孔,前端放置无底圆嘴塑料瓶( 直径略小于内径) 可以前后调节为通气口( 距离筒口约5 cm) 。大鼠头放入通气口后,可通过调节结合处从而改变其活动空间,通过调节使大鼠位于不产生较大反抗的最小空间。每日束缚开始时间随机安排,每日束缚制动1次,持续时间3小时,连续3周。
1. 2. 3束缚架模型[5]大鼠束缚架为木制结构,底座宽10 cm、长20 cm、厚1 cm,上面束缚台长2 cm、宽6. 6 cm,前端有固定头部小架,两边有四肢安放凹槽,上端两条软带固定大鼠的胸、腰部。将大鼠束缚于自制束缚架上,每日3小时,共3周。
1.3行为学指标检测方法
1. 3. 1糖水摄取实验糖水偏好测试均在大鼠禁水24小时后进行。在无噪声、安静的房间内给大鼠两瓶水,一瓶为1% 的蔗糖水,一瓶为纯水,并称重,2小时后,再次称重,计算动物的糖水消耗、糖水偏爱率( 糖水偏爱率 = 糖水消耗/ 总液体消耗 × 100 % ) 。
1. 3. 2鼠尾悬吊实验
实验在安静、暗光的环境下进行。握住大鼠的尾巴根部1 /3处,固定在大鼠悬尾实验架上,头向下,进行操作和记录,每只大鼠观察5分钟。单盲条件下,两位人员分别观察每组一半的动物。观察指标: 1) 不动时间: 指大鼠处于完全放松静止不动状态的累计时间。2) 挣扎次数: 指大鼠由倒挂向上翻转的总次数。
1. 3. 3旷场实验自制大鼠开野箱,长、宽各90 cm,高35 cm、无盖,箱内划分为25个相同的小格。操作者握住实验鼠尾根部1 /3处,轻轻将实验鼠放入旷场箱的正中格内开始同步计时,观察5分钟内实验鼠的活动情况。取出实验鼠后, 用毛巾蘸清水及低浓度的酒精彻底擦拭箱底,并等待其挥发扩散,避免留有气味而干扰下一只实验鼠的观察结果。
观察指标: 1) 水平穿格数: 三爪以上跨入临格的次数。 2) 站立次数: 两前肢向上抬起离开箱底面或攀附在侧壁上, 以后腿支撑使身体竖立的次数。3) 理毛修饰次数: 前肢向上抬举,抓痒、洗脸、舔足的次数。
1.4统计学处理
应用SPSS11. 5统计软件,计量资料以( ± s) 表示,采用方差分析。
2结果
2.1各组大鼠糖水摄取实验结果
各模型组大鼠的糖水消耗量和糖水偏爱率显著降低,与空白组比较均有显著统计学意义( P < 0. 01或P < 0. 05) 结果见表2。
与正常组比较* P < 0. 05,**P < 0. 01
2.2各组大鼠鼠尾悬吊实验结果见表3。
与正常组比较: 束缚架组、束缚筒组不动时间较正常组明显延长,挣扎次数明显少于正常对照组,有统计学意义( P < 0. 01) ; 而夹尾组不动时间稍有延长,挣扎次数稍有降低, 无显著性差异。
与正常组比较* P < 0. 05,**P < 0. 01
2.3各组大鼠旷场实验结果
与正常组比较: 束缚筒组、束缚架组大鼠的水平穿越格数、竖立次数、理毛次数均减少,具有显著的统计学意义( P < 0. 01) 。结果见表4。
与正常组比较* P < 0. 05,**P < 0. 01
3讨论
肝气郁结是肝失疏泄而引起的气机郁滞,其证多与情志因素有关,属“郁证”的范畴,且肝郁为百病之始,六郁之首, 以情绪抑郁、功能偏低为特点[6]。肝气郁结可以从行为表现出来,中医学中尽管没有行为学的概念,但中医典籍中有所记载,其中最具有代表性的是“形神合一”观。故选用糖水实验、鼠尾悬吊实验、旷场实验来检测肝郁模型是否成功。糖水偏爱降低是衡量快感缺乏的有效客观指标[7]; 鼠尾悬挂实验是较为经典的反映大鼠心理抑郁程度的行为学评判方法; 旷场行为实验法[8]是一种反映大鼠自发行为、探究活动及情绪反应的方法,水平穿越格数及竖立次数表示大鼠的探究行为; 理毛时间反映了大鼠对环境警觉性的高低。综合考察3种肝气郁结造模方法,各组模型动物均在各项行为学指标有所改变。束缚筒、束缚架在糖水实验、鼠尾悬吊实验、旷场实验的各项指标均与正常组比较有显著性差异,说明束缚筒、束缚架造模方法使大鼠情绪由积极转变为消极,与肝气郁结临床表现相似; 夹尾法只在糖水消耗及糖水偏爱程度上有显著差异,但在鼠尾悬吊实验、旷场实验各项指标与正常组比较无差异。本实验结论为从行为学指标来看束缚筒、束缚架模型是更准确的肝气郁结模型,将应用于后续的基础研究。( 下转第132页)
摘要：目的:比较几种常见肝郁动物模型的稳定性,重复性,为后续的基础研究提供合理的动物模型。方法:采用夹尾法、束缚筒及束缚架法造模,记录并分析大鼠行为变化,评价模型质量。结果:各模型组大鼠的糖水消耗量和糖水偏爱率显著降低,与正常组比较均有统计学意义(P<0.01或P<0.05)。束缚架组、束缚筒组大鼠不动时间明显延长及挣扎次数明显少于正常对照组,均有统计学意义(P<0.01)。束缚架组、束缚筒组旷场实验各行为指标与正常对照组比较均有统计学意义(P<0.01或P<0.05)。结论:束缚架组、束缚筒组模型制备方法可行性较好。
对比模型 篇9
石板坡长江大桥复线桥是比邻旧桥的新建桥梁工程。新桥桥位位于旧桥上游, 两桥中心距25 m, 上部结构净距5 m。该桥是重庆主城区一座非常重要的特大桥梁, 同时也是南北大通道上拓宽改造的关键工程。大桥结构体系采用长联大跨径钢混组合式刚构-连续组合梁桥, 立面图如图1, 建模时采用的整体坐标系同图中所示。桥跨布置为87.75+4×138+330+133.75 m, 梁总长1 103.5 m, 仅在桥台两端设置伸缩缝, 单向四车道, 桥面全宽19 m, 上游侧设3 m宽人行道, 行车道总宽15.5 m, 桥面设双向1.5%横坡。
2 有限元模型
为了较真实地模拟该桥在不同工况下的内力及变形情况, 以及为后期的健康监测服务, 采用MIDAS/CIVIL建立该桥完整的空间有限元模型。其中模型的几何拓扑形状根据施工设计图纸确定。材料特性根据规范规定确定。
桥墩、箱梁采用三维梁单元模拟。在模型中不考虑桥面铺装及附属设施对箱梁截面刚度的影响, 仅将其质量作为线性均布荷载作用于梁单元。钢箱梁截面考虑顶板的U肋、腹板及底板的加劲肋对其刚度的影响, 按等效刚度原则换算出其模型的截面, 并通过重量调整系数对实际质量与模型质量的差额进行调整。
桥梁各部分的边界条件, 根据结构构造型式分别进行模拟:1号墩、2号墩顶为活动支座, 模型中采用释放纵桥向约束来模拟;其余墩顶与主梁采用固结;桥台处设置竖向和横桥向支承;钢-混接头处根据设计采用固结。
因该桥的施工周期较长且主要为混凝土结构, 因此根据实际施工过程及CBE-FIP (MC90) 推荐的收缩、徐变模式考虑了成桥时的收缩徐变效应。同时, 该桥混凝土箱梁部分为三向预应力结构, 在模型中建立了782根后张有粘结体内预应力钢束和16根体外预应力钢束, 并根据具体情况采用了相应的松驰系数、孔道直径、钢束与孔道间的摩擦系数、锚具变形和钢筋内缩值。
3有限元模型计算结果与静力荷载试验的对比
3.1 测试断面及测点布置
试验中, V-1至V-10表示主梁挠度测点, 它们都在各自所属箱梁跨度的4分点上, 挠度测点纵向布置方式见图2。
3.2 模型静力响应值与试验结果的对比
按照事先预定的8个试验工况进行了挠度测试。从表1可以看出, 在各工况作用下实测挠度远小于《桥规》规定的L/600, 因此, 可以判定该桥的纵向刚度达到设计和规范的要求, 具有一定的安全储备。但理论值与实测值最大误差达到了53.57%, 有8个测点的误差值在15%以上。
4有限元模型计算结果与动力荷载试验的对比
4.1 测点布置
石板坡大桥的自振频率是通过布置在桥上的30个低频传感器测得的, 由于本桥总长达到1 103.5 m, 因此将全桥分为两段分别进行试验, 以P3-P4跨3/4的点作为公共点。测点的布置见图3和4。
4.2 模型动力响应值与试验结果的对比
从表中可以看出修正前模型的计算结果与试验的测试值同样吻合得不好, 最大误差达到了12.67%, 并且7个频率的误差绝对值都在5%以上。
按照预定的试验流程测得大桥的自振频率如表2所示。从表中可以看出修正前模型的计算结果与试验的测试值同样吻合得不好, 最大误差达到了12.67%, 并且7个频率的误差绝对值都在5%以上。
5结束语
从本次试验的实测结果, 我们可以得出以下结论:
(1) 在静力等效设计荷载作用下, 桥梁的实测挠度值均未超过规范限定值, 表明大桥在设计荷载作用下, 基本处于弹性工作状态;
(2) 全桥的挠度, 特别是大跨部分, 基本上都小于理论计算值, 说明钢-混接头构造合理, 连接可靠, 能够满足承载力及稳定性的要求;
(3) 通过对比发现, 有限元模型的静力响应值与试验测试值之间尚存在一定程度的误差, 初始有限元模型不能准确地反映实际结构在静力荷载作用下的真实状态。
(4) 通过对比发现, 有限元模型的动力响应值与试验测试值之间也存在一定程度的误差, 初始有限元模型同样不能准确地反映实际结构在动力荷载作用下的真实状态。
(5) 只有对初始有限元模型进行诸如模型修正等的后续处理, 才能使其模型计算的相关特性更加接近真实值并且在工程计算中发挥更好的模拟实桥的作用。
摘要：桥梁结构整个生命周期内静动力响应值的实际状况一直是工程研究领域关注的问题。通过有限元计算程序对响应值进行估计是目前比较有效的方法。然而, 由于各种简化和假定, 依据设计图纸建立的桥梁初始有限元模型的静动力响应计算结果与实际结果之间往往存在不同程度的差异。因此, 应利用成桥荷载试验对模型计算结果进行反复论证检查。试验结果表明:模型计算结果存在一定误差, 有必要对模型进行后续处理, 以便模型能够与实际相符。
关键词：有限元模型,静力荷载试验,动力荷载试验
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