延性金属的断裂强度

由Griffith脆性断裂基础理论引伸,导出了延性断裂理论,求得含有穿透裂纹或表面裂纹非加劲平板结构断裂强度新的表达式。与常用的线弹性断裂力学使用一个材料参数不同,在表达式中使用两个材料参数。本理论独特之处在于两个参数可以由单向拉伸的应力一应变曲线求出;并且,对常用的结构金属,在很宽的裂纹尺寸范围内,应力超过或者低于金属屈服应力下,理论结果和试验数据相当符合。 A—半椭园表面裂纹临界面积,(πac)/2,in~2。(吋~2) Au—在σ=σ_U下半椭园表面裂纹临界面积,in~2。(吋~2) A—埃,0.394×10~(-8)in。(吋) a—半椭园表面裂纹的深度,in。(吋) a_U—在σ=σ_U下半椭园表面裂纹的深度,in。(吋) 2C—穿透裂纹或表面裂纹的长度,in。(吋) 2C_U—在σ=σ_U下穿透裂纹或表面裂纹的长度,in。(吋) 2C_L—在σ=σ_L下穿透裂纹或表面裂纹的长度,in。(吋) E—拉伸时的杨氏模量,Psi(磅/吋~2) h—滑移带的有效高度,in。(吋) h_F—裂纹前缘变形区城的有效高度,in,(吋) h_U—裂纹前缘附近变形区域的有效高度,in。(吋) K_O—线弹性平面应力或混合型的断裂韧性,Psi in~(1/2)。(磅/吋~(3/2)) K_(1C)—线弹性平面应变断裂韧性,Psi in~(1/2)。(磅/吋~(3/2)) K_(TC)—具有中心穿透裂纹的薄板或平板的断裂靱性,Psi(in)~(1/(2 ω)(磅/吋~((3 2ω)/(2 ω)) K_(pC)—具有中心表面裂纹的薄板或平板的断裂靱性,Psi(in.)~(1/(2 ω)(磅/吋~((3 2ω)/(2 ω))) K—厚度参数 L_G—单向拉伸试验中所用的应变片长度,in。(吋) n—ε_(TP)之Ramberg—Osgood关系的指数 P—单位厚度塑性能吸收率,L bs/in。(磅/吋) T—产生单位面积新裂纹表面所消耗的能量,Lbs/in。(磅/吋) t—断裂试件厚度,in。(吋) t—单向拉伸试件厚度,in。(吋) t_o—平面应力断裂的最大厚度,in。(吋) U_E—可用于产生新裂纹表面的单位厚度弹性能,Lbs(磅) U_S—产生新裂纹表面时单位厚度所消耗的能量,Lbs(磅) U_P—塑性变形时单位厚度所消耗的能量,Lbs(磅) U_F—裂纹前缘塑性变形时单位厚度所消耗的能量,Lbs(磅) U_(F1)—在σ=σ_U下,裂纹前缘塑性变形时单位厚度所消耗的能量,Lbs(磅) U_(F2)—在σ=σ_L下,裂纹前缘塑性变形时单位厚度所消耗的能量,Lbs(磅) U_U—裂纹前缘附近塑性变形时单位厚度所消耗的能量,Lbs(磅) U_(U1)—在σ=σ_U下,裂纹前缘附近塑性变形时单位厚度所消耗的能量,Lbs(磅) U_(U2)—在σ=σ_L下,裂纹前缘附近塑性变形时单位厚度所消耗的能量,Lbs(磅) W—试件宽度,in。(吋) W_F—在应力—应变曲线下面,从颈缩开始时的应变到σ_F的应变之间的塑性能密度, Psi(磅/吋~2) W_U—在应力—应变曲线下面,从σ_L的应变到颈缩开始时的应变之同的塑性能密度, Psi(磅/吋~2) β—厚度参数ε_L—在σ=σ_L下的单向拉伸应变ε_N—修正后的颈缩单向拉伸应变ε_U—颈缩开始(σ=0.995σ_U)时的单向拉伸应变ε_F—在σ=σ_F下的修正后的单向拉伸应变ε_F—在σ=σ_F下的平均单向拉伸应变(应变片长度内平均) ε_Y—在σ=σ_Y下的单向拉伸应变ε_(PL)—在σ=σ_L下的单向塑性应变ε_(PU)—在颈缩开始时的应力下的单向塑性应变ε_(PF)—断裂应力下的单向塑性应变ε_(TL)—在σ=σ_L下的单向真正拉伸应变ε_(TY)—在σ=σ_Y下的单向真正拉伸应变ε__(TU)—颈缩开始时的单向真正拉伸应变ε_(TF)—在σ=σ_F下的单向真正拉伸应变ε_(TP)—单向真正塑性拉伸应变ε_(TPU)—在σ=σ_L下的单向真正塑性拉伸应变ε_(TPY)—在σ=σ_Y下的单向真正塑性拉伸应变ε_(TPU)—颈缩开始时的单向真正塑性拉伸应变ε_(TPF)—在σ=σ_F下的单向真正塑性拉伸应变λ—裂纹形状因子μ—厚度参数ν—波松比σ—垂直于裂纹平面的总(毛)面积应力(单向拉伸应力),Psi(磅/吋~2) σ_L—相当于0.0005单向塑性应变的弹性极限拉仲应力,Psi(磅/吋~2) σ_Y—单向屈服拉伸应力,Psi(磅/吋~2) σ_U—单向极限拉伸应力,Psi(磅/吋~2) σ_(UF)—从σ_U至σ_F的平均单向拉伸应力,Psi(磅/吋~2) σ_F—单向断裂拉伸应力,Psi(磅/吋~2) σ_T—单向真正拉伸应力,Psi(磅/吋~2) σ_(TY)—单向真正屈服拉伸应力,Psi(磅/吋~2) σ_(TU)—单向真正极限拉伸应力,Psi(磅/吋~2) σ_(TUF)—从σ_(T_U)至σ(TF)的平均真正单向拉伸应力,Psi(磅/吋~2) σ_(TL)—单向真正极限拉伸应力,Psi(磅/吋~2) σ_(TF)—单向真正断裂拉伸应力,Psi(磅/吋~2) φ—裂纹形状参数ω—断裂靱性参数     

正态分布失效率的区间估计

基于正态分布N(μ,σ~2)的完全样本,在μ未知,σ~2已知时,本文给出了正态分布失效率的经典限、Bayes限和Fiducial限;在μ,σ~2均未知时,给出了失效率的Bayes限和Fiducial限。最后我们顺便得到了对数正态分布失效率的区间估计并用实例说明了这些方法。     

一类二维样条插值函数的最佳误差估计

本文主要结果为下述定理。 定理:设x(uw)是矩形域上关于该矩形上均匀分割的二维双三次样条插值函数,且x(uw)满足条件(5),则x(uw)在矩形域R边界上的节点处的四阶混合偏导数有估计式: |S_(i,0)|≦|A[i,n—1]||ε_(n,0)| |B[i,n—2]||ε_(0,0)|=[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2…(-1)~n 4]|ε_(n,0)| sum from h=i to n-2 (-1)~(k(k-2)-(i 1)(i-2))[0,-4,(-j)~2 4…(-1)~i 4]/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~(k 1) 4][0,-4,(-1)~2 4,…,(-1)~(k 2)4] (-1)~(i(i 1)/2)/[0,-4,(-1)~2 4,…(-1)~n 4]|ε_(0,0)|其中等号成立的条件分别为: A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(n0),ε_(00)>0 A[i,n—1] B[i,n—2] ε_(nm),ε_(0m)>0 其中 i=1,2,…,n—1. j=1,2 …,m—1.     

定数截尾试验下双参数指数寿命分布尺度参数的EB估计

本文讨论了在无替换定效截尾试验方案下,当产品寿命为双参数指数分布时,尺度参数(失效率)久的经验Bayes(简记EB)估计问题及其收敛速度。设在给定λ,μ下,产品寿命T服从双参数指数分布,其概率密度为 受试产品有n个,试验中前r个产品依次出现的失效时间为t_(1)≤t_(2)≤……≤t_(r)。令 则(x,y)为(μ,λ)的充分统计量。记(x,y)的联合边缘密度为f(x,y),若取二次损失函数,则λ的Bayes点估计为 利用密度函数及其偏导数的核估计,构造出λ的EB估计为 φ_(1n)(x,y)与φ_(1m)(x,y)的Bayes风险分别为 在一定的正则性条件下,我们证明了 这表明,λ的EB估计的收敛速度q可任意接近于1/2。     

数据缺失场合下k/N(G)系统可靠性指标的经验Bayes估计

在定数截尾缺失数据样本下,研究了不可修k/N(G)系统的可靠性指标的估计问题。将极大似然估计法和Bayes方法相结合得到了部件的平均寿命、系统可靠度及平均寿命等可靠性指标的经验Bayes估计,最后利用随机模拟例子说明了本文方法的正确性和可行性。     

关于二阶马尔可夫过程的样本序列是否存在无后效性的讨论

本文指出了工程界关于高阶马尔可夫过程的一个错误定义,证明了(p=2)满足这个定义的平稳高斯过程是不存在的。 本文还指出由二阶微分方程 x″(t) a_1x′(t) a_2x(t)=ε(t) (其中ε(t)是白高斯过程)描写的随机过程x(t)的任意均匀采样序列都不能是AR(2)序列,而由下面微分方程 x″(t) a_1x′(t) a_2x(t)=ε′(t) βε(t)描写的随机过程x(t),当β~2>[max(c_1~2,c_2~2)]时(c_1、c_2是特征方程z~2 a_1z a_2=0的根),至少存在一个采样间隔Δ_1,使相应的样本序列是AR(2)模型,因此是一个二阶广义马尔可夫序列。     

非齐次Poisson过程的若干新性质

本文在一些文献的基础上,进一步讨论非齐次Poisson过程的某些性质,给出了若干新性质。 设{N(t),t≥0}是累积强度为的非齐次Poisson过程。迄今的文献(如[1][2]等)指出,(?)n≥1,前n个到达时刻τ_1,τ_2,…,τ_n的联合概率密度为 本文定理1指出,上式不仅是必要的,而且是充分的,并给出了充分性的证明。从而,得到了描写过程统计规律的一个刻画。然后,在N(t_i)=n_i(i=1,…,k,0相似文献   

基于CG法刚架结构位移参数的动态Bayes随机估计

在刚架结构随机有限元方程的基础上,首次建立了刚架结构位移参数的动态Bayes误差函数,推导了相应的动态Bayes均值和方差表达式,提出多维参数估计步长的一维自动寻优方案后,结合CG法研究了刚架结构位移参数的动态Bayes随机估计方法,同时给出了刚架结构位移参数具体估计步骤。研究表明,动态Bayes随机估计方法能有效地动态估计刚架结构位移参数,具有迭代次数少、计算精度高、收敛速度快的优点,且能同时进行多参数估计;刚架结构位移参数的收敛性依赖于位移参数先验信息的准确性;动态Bayes方法也可用于其他位移参数的动态识别。     

确定电子产品MTBF增长的经典分析方法

本文用经典分析方法研究了经历研制试验的电子产品失效率(或MTBF)的问题。假设研制规划由m个阶段组成,在每个阶段中受试的产品是类似的;此外,假设电子产品的失效率满足:λ_1≥λ_2≥…≥λ_m。我们得到了λ_i(i=1,2,…,m)的约束极大似然估计和λ_m的经典置信限。最后用数值例说明了这些方法。     

实双对称矩阵的特征值问题及其反问题的降阶法

本文将实双对称矩阵的特征值问题化为阶数减半的实对称矩阵的特征值问题。并利用这个结果来求解斜对称Jacobi矩阵的特征值反问题,即构造一个斜对称Jacobi矩阵A,使之具有预先指定的特征值{λ_i}_(i=1)~n或预先指定的特征对(λ_1,x_1)和(λ_2,x_2)。     

SAW相关器与扩频同步信号的时间估计

给出两种ＳＡＷ器件：存贮式和双输入式ＳＡＷ相关卷积器，并分析它们作为解扩器件对同步信号到达时刻的估计精度。同步问题是对同步信号的检测和对信号到达时刻的估计。当扩频同步信号被检测到且满足（τ为码元宽度）时，同步信号被捕获（即达到了粗同步）。通过对两种器件时间估计精度的分析可以看出，在相同的检测概率下，双输入式ＳＡＷ相关卷积器的估计精度比存贮式的高。最后利用双输入式ＳＡＷ相关卷积器对信号时间轴压缩的性质进一步提高了估计精度。     

ROPE算法在ISAR运动补偿中的应用

运动补偿是逆合成孔径雷达成像的关键。现已有许多相关算法。秩-相位估计(ROPE)是一种性能较好的相位误差估计器，正被广泛地应用于SAR图像处理。本将ROPE算法用于ISAR相位补偿，给出了具体实现的步骤，详细分析了ROPE算法在ISAR相位补偿中的性能。在ISAR数据基本符合ROPE算法模型时，ROPE算法可获得高质量的补偿效果，而且实现简单，速度快。中最后用ISAR外场实测数据比较了ROPE与其他相位补偿方法的成像结果。     

对数正态分布下基于截断数据的统计分析

加速寿命试验是在短时间内获得高可靠产品的失效数据的一种有效办法,因而得到普遍应用。但在低应力下,要在短时间内得到失效数据较为困难,常常进行到一段时间被迫停止,因而得到的是截断数据。本文考虑在有截断数据情形下,对数正态分布未知参数的估计。具体地讲,试验一共有k个加速应力S_1,S_2,…,S_k,有R个产品进行试验,在应力S_i下有n_i个产品。进行加速寿命试验,但是我们得到的不全是寿命失效数据y_j~i,i=1,2,…,k,j=1,2,…,n_i,n_1+n_2+…+n_i=n,而是Z_j~i=min(y_j~i,τ_j~i是预先给定的截断时间,记δ_j~i=I(y_j~i≤τ_j~i),则我们只能观察到(Z_j~i,δ_j~i),i=1,2,…,k,j=1,…,n_i。本文给出了用(Z_j~i,δ_j~i)来估计未知参数的一种方法,证明了这种参数估计的存在性,无偏性及相合性。     

IIRCT下相依两部件并联系统的统计分析

将带有不完全信息的随机截尾试验模型应用于二元指数分布场合，讨论了当相依两部件寿命具有联合二元指数分布时，它们组成的并联系统的统计分析问题，建立了参数所满足的似然方程组，给出了随机模拟数值解例子。结果表明，参数的极大似然估计（MLE）具有较高的精度。     

有色噪声补偿下降阶系统状态的最优估计

在大型空间结构的控制系统设计中,降阶系统的状态估计是非常重要的环节,它直接关系到控制器的性能。针对B.Friedland的工作,本文提出了有色噪声补偿模型,在恒等变换下显式地消去了有色噪声项,利用正交投影定理仅对感兴趣的状态分量导出了无偏、最小方差估计。这组递推估计式与采用增广状态方法相比,不仅在处理容量、计算效率上有很大改进,而且是标准Kalman滤波方程的推广。注意到原系统与降阶系统之间的内在联系,本文采用随机系统分析方法,给出了在高斯、马尔可夫假设下,有色噪声模型特征参数的在线识别技术。数字仿真表明,对偏差补偿起主要作用的是有色噪声补偿模型中的驱动白噪声项,这是对B.Friedland工作的发展。     

基于带限随机信号相位谱的分数延时估计方法

传统延时估计方法的精度受采样间隔的限制。为提高精度,提出一种新的适用于宽带信号的分数延时估计方法。该方法将周期图法与抛物线插值应用于带限随机信号的互相关谱,可以获得连续的延时估计。文中通过一系列仿真实验对该方法与其他分数延时估计方法的性能进行比较。结果表明,该方法的性能优于其他估计方法,在信噪比较高的情况下,可以接近克拉美罗下界。由于发射信号具有宽带和随机的特点,该方法适用于低截获概率雷达。     

一种STBC-OFDM系统中的盲和半盲信道估计

针对尾部补零(Zero padd ing,ZP)的空时分组编码正交频分复用(Space-tim e b lock cod ing orthogona l fre-quency d iv is ion m u ltip lex ing,STBC-OFDM)系统,提出了一种基于子空间分解的信道估计算法。首先利用STBC的编码结构和OFDM信号中由ZP和虚载波(V irtua l carrier,VC)引入的冗余,推导了该算法的盲估计形式,然后对其可辨识性进行了理论分析,证明了该盲方法可以在一个标量因子模糊度的意义上辨识出多个信道的冲激响应。通过结合使用导频信息形成半盲算法,可以消除模糊度。仿真结果表明,该算法的信道估计准确度较高,可以有效地跟踪衰落信道,在低信噪比时性能良好。     

复合材料低速冲击损伤面积神经网络估算方法

损伤面积是复合材料层合板在受低速冲击后其损伤严重程度主要表征参数之一。本文基于3层拓扑结构的BP人工神经网络,以冲击能量和凹坑深度作为输入参数,建立了损伤面积的快速估算模型。利用试验样本数据对BP神经网络模型训练后,选取样本数据进行仿真验证。对比分析说明该损伤面积估算模型具有良好的试验数据内在联系发掘能力,估算准确性与效率较高。本文研究为复合材料层合板低速冲击损伤面积估算提供了一种新的有效方法。     

可靠性及可靠性灵敏度分析的改进点估计方法

针对低维高度非线性问题，提出了一种可靠 性及可靠性灵敏度分析的改进的点估计方法。基本思想是首先由空间分割来降低局部子空间 中功能函数的非线性程度，然后用低精度的稀疏网格积分探索子空间中功能函数的概率响应 特性，最后组合子空间中的信息来得到所需的可靠性及其灵敏度分析结果。方法的优点 是适用于低维高度非线性功能函数的失效概率和可靠性灵敏度分析，由于无需求解功能函数 的梯度函数，因此适用于复杂的隐式功能函数。另外，由于方法利用少量均匀抽样来估计对 失效概率贡献最大的点，并依据其进行子空间的划分，从而使得子空间的划分更有利于提高 可靠性及可靠性灵敏度分析的效率。用算例对所提方法进行了验证，结果表明：在低维高度 非线性条件下，所提算法的精度和效率比类似的三点估计、直接稀疏网格积分方法有明显优 势。