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91.
采用传统陶瓷常压烧结工艺,制备了BiFeO3掺杂0.95K0.5Na0.5NbO3-0.05LiSbO3(0.95KNN-0.05LS)无铅压电陶瓷,研究了该陶瓷的相转变、热滞与退极化性能。未掺杂和掺杂0.4mol%BiFeO3的0.95KNN-0.05LS陶瓷在室温下分别为正交相结构和正交相与四方相共存结构。掺杂后的陶瓷样品具有明显的热滞现象,热滞的温区约为300~380℃,对应陶瓷四方相与立方相共存的温区。所有陶瓷样品的平面机电耦合系数kp随温度的升高均减小,在300℃以下均有kp≥0.30。掺杂与未掺杂的KNN-LS陶瓷的退极化温度分别为360℃和370℃。 相似文献
92.
研究了TA15钛合金氩弧焊焊接接头超声冲击前后的组织及力学性能,并对接头拉伸断口进行了观察。结果表明,焊接后焊缝区和热影响区的组织与母材的组织差别很大,表现为魏氏组织特征;超声冲击前后母材和接头的组织均变化不大。冲击处理使焊缝区和母材区的强度和伸长率均有所增加。冲击前后的焊缝及母材的室温拉伸断口均属于韧窝型断口。冲击后接头的表面和断面显微硬度均得到了提高。 相似文献
93.
利用Ansys有限元软件,采用纤维随机分布模型,对在环境温度t=80℃、相对湿度RH=90%条件下的芳纶纤维/环氧树脂复合材料吸湿后的水分分布进行了模拟计算,计算结果与从材料吸湿实验中所得到的结果基本一致。根据模拟计算得到的水分浓度场对复合材料内部的吸湿应力进行了研究。结果表明:有限元方法可以比较准确地模拟复合材料在湿热环境下的水分吸收过程;复合材料内的水分浓度随老化时间延长而增大,吸湿应力也随之升高,在纤维和基体界面处的应力最大,可达50 MPa以上。 相似文献
94.
视频图像处理技术应用于汽车防撞系统,可以极大提高车辆的安全驾驶性能。重点介绍基于视频图像处理技术的汽车防撞系统的工作流程,以及该类系统进行目标距离测量采用的模型。并针对该类系统核心的目标车辆检测的方法就国内外的研究现状及研究成果进行了总结,指出基于视频图像处理技术的汽车防撞系统的目标检测朝着多种特征融合、多维模型的方向发展。 相似文献
95.
视频图像处理技术应用于汽车防撞系统,可以极大提高车辆的安全驾驶性能。重点介绍基于视频图像处理技术的汽车防撞系统的工作流程,以及该类系统进行目标距离测量采用的模型。并针对该类系统核心的目标车辆检测的方法就国内外的研究现状及研究成果进行了总结,指出基于视频图像处理技术的汽车防撞系统的目标检测朝着多种特征融合、多维模型的方向发展。 相似文献
96.
旋成体仿生凹坑表面减阻试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于非光滑表面减阻的仿生学理论,通过凹坑表面控制超声速旋成体附壁区的边界层结构来减小旋成体的阻力.利用3因素5水平的二次旋转设计,对排列在旋成体后部的仿生凹坑表面参数进行优化.Ma数为2.51,基于旋成体最大直径的雷诺数为1.9×106的风洞试验表明,旋成体后部的凹坑表面最大可减小旋成体4.98%的粘性前部阻力以及2.69%的底部阻力,总阻力最大可减小2.98%.通过二次旋转设计得到关于凹坑直径、深度以及凹坑轴向间距三个因素的二次回归方程,利用此方程得到的最优凹坑表面减少总阻力4.4%. 相似文献
97.
介绍一种考虑飞机各部件间相互影响(干扰)的气动载荷估算方法。把该方法用于估算全动平尾的飞行载荷,并用它估算了F-7全动平尾在对称机动情况下的飞行载荷,且与飞行实侧载荷作了比较。结果表明,估算和实测载荷相差10%左右。这种估算方法,在飞机设计阶段,可用于估算飞机其它部件(机翼、垂尾等)飞行载荷。 相似文献
98.
99.
针对现有的分组交织器识别算法计算复杂高且容错性差缺点,从分组交织后的同步码分布规律出发,提出了一种新的识别算法。首先,利用数据矩阵统计特性,给出了在任意矩阵列数下,同步码和随机业务数据位置上的概率密度分布函数,基于最小错误判决准则,设定了同步码检测门限,同时基于3倍标准差准则,求解出稳健的交织周期识别门限;其次,分析了数据矩阵中每一行与每一列累积量之间的对应关系,提出了一种快速交织周期遍历方法,使得数据矩阵的构建次数大大减少;最后,总结了4个分组交织后同步码分布规律,通过遍历同步码序列,利用同步码之间的位置关系,实现交织同步位置、分组交织列与交织行参数快速识别。仿真结果表明:所提算法具有较强的低信噪比容错性,在信噪比为-6 dB条件下,参数识别率能够达到98%以上,同时与现有的算法相比,其性能提升4~10 dB且计算效率明显提高。 相似文献
100.
崔建国张善好于明月蒋丽英江秀红林泽力 《南京航空航天大学学报》2017,49(4):468-473
飞机结构的损伤严重影响着飞机的飞行安全,为了解决飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,本文提出一种基于广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)与极限学习机(Extreme learning machine,ELM)组合的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对飞机复合材料层合板进行冲击,而后对其进行疲劳拉伸试验,通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个基本模式分量(Intrinsic mode function,IMF)。计算各阶IMF分量的奇异熵,通过核独立主元分析(Kernel independent component analysis,KICA)方法对奇异熵进行特征融合,构建融合特征向量。采用融合特征向量建立基于GRNN-ELM的复合材料结构损伤识别模型,通过试验对损伤识别模型的有效性进行了验证,并分别与所构建的ELM和GRNN损伤识别模型的识别结果进行比较。结果表明,该方法能有效对飞机复合材料结构损伤进行识别,具有很好的工程应用价值。 相似文献