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随着计算机算力的发展和数值模拟技术的日趋成熟,以跨宏细观参数传递为主的复合材料多尺度表征计算应运而生,得到了世界各国学者和研究人员的关注。本文基于纤维缠绕复合材料壳体结构损伤演化研究,详述了在单向纤维增强复合材料宏观工程弹性常数预测、纤维随机分布代表性体积元高效建模、纤维增强复合材料损伤演化多尺度表征与强度预测、机器学习在纤维增强复合材料领域应用方面的进展。最后,对未来发展趋势进行了预测。 相似文献
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基于多重分形参数的高光谱数据特征提取 总被引：1，自引：0，他引：1
针对单一分形维数不能表征高光谱数据光谱局部吸收特征的问题,提出了基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法.基于光谱信息度量进行光谱概率测度的计算,基于配分函数法估计得到尺度函数;通过对尺度函数求导计算出Holder指数,并对尺度函数勒让德Legendre变换计算出多重分形谱;从多重分形谱和Holder指数之间的函数关系提取表征多重分形谱形态的4个多重分形谱参数作为光谱特征参数;并应用于基于最小距离准则的航空推扫式高光谱成像仪(PHI,Prush-broom Hyperspectral Imager)图像监督分类.结果证明:利用基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法提取的光谱特征参数进行分类得到的总体分类正确率达94.789%,分类精度明显高于利用信息量维数和多重分形谱特征提取方法进行分类的结果,证明了基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法提取的多重分形参数的有效性和可靠性. 相似文献
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