MIT 3.054胞状材料、多孔材料课程笔记-Lecture4:蜂窝材料面内机械性能

Lecture-4 Honeycombs:In-plane Behavior
MIT course by Lorna Gibson

​ 本节课的内容:计算蜂窝材料的杨氏模量

平面内的压缩,首先发生的的是倾斜面的弯曲,所以需要做的是将结构的变形和微观的变形联系起来。
在这里插入图片描述

x1方向一个单元的长度为2lcosθ2lcos\theta2lcosθ

x2方向一个单元的长度是h+lsinθh+lsin\thetah+lsinθ,注意这里没有2是因为为了保证每个单元unit都有相同的长度且不重叠。

参数表示:

在这里插入图片描述

1 x1x_1x1方向的等效杨氏模量推导

将斜面的变形等价成了两个相连的悬臂梁(长度为l2\frac{l}{2}2l)的变形
E1∗=Es(tl)3cosθ(hl+sinθ)sin2θ E_1^*=E_s(\frac{t}{l})^3\frac{cos\theta}{(\frac{h}{l}+sin\theta)sin^2\theta} E1=Es(lt)3(lh+sinθ)sin2θcosθ
第一项是固体的性质,第二项t/l相当于相对密度,第三项h/l相当于单元的几何形状。

对于正六边形 regular hexagonal cell
h=l,θ=30°∴E1∗=43Es(tl)3 h=l,\theta=30°\\ \therefore E_1^*= \frac{4}{\sqrt3}E_s(\frac{t}{l})^3 h=l,θ=30°E1=3 4Es(lt)3

2 泊松系数

泊松系数定义:γ12∗=−ϵ2ϵ1ϵ1=−δsinθlcosθ(变短)ϵ2=δcosθh+lsinθ(变长)注意这里的分母长度是没有取2,是因为上述取单元长度时,每个单元长度在x2方向上只包含一组变形的倾斜梁。∴γ12∗=−ϵ2ϵ1=−δcosθh+lsinθ(−lsinθδcosθ)=−cos2θ(hl+sinθ)sinθ 泊松系数定义:\gamma_{12}^*=-\frac{\epsilon_2}{\epsilon_1}\\ \epsilon_1 = -\frac{\delta sin\theta}{l cos\theta} (变短)\\ \epsilon_2 = \frac{\delta cos\theta}{h+lsin\theta} (变长) \\ 注意这里的分母长度是没有取2,是因为上述取单元长度时,每个单元长度在x_2方向上只包含一组变形的倾斜梁。\\ \therefore \gamma_{12}^*=-\frac{\epsilon_2}{\epsilon_1} =- \frac{\delta cos\theta}{h+lsin\theta}(-\frac{l sin\theta}{\delta cos\theta})\\ =- \frac{cos^2\theta}{(\frac{h}{l}+sin\theta)sin\theta} γ12=ϵ1ϵ2ϵ1=lcosθδsinθϵ2=h+lsinθδcosθ)

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值