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残余应力是引起零件加工变形和失效的重要因素,残余应力场的重构有助于消除和控制零件在设计、制造、评价和使用过程中的残余应力。针对已有方法难以准确重构残余应力场的问题,提出了一种通过零件加工过程中的变形力数据实现零件残余应力场重构的方法。该方法首先提取了由于材料去除引起的应力重新分布带来的装夹力变化数据,即变形力。残余应力到变形力之间通过协方差矩阵自适应进化策略(CMA-ES算法)反复迭代求解出映射关系,从而构建出零件的残余应力场,最后在仿真环境下对该方法进行了验证。验证结果表明:该方法能较好地预测残余应力场,重构出的零件的初始残余应力场与原始施加的应力场平均误差值约0.38 MPa,为零件残余应力场的重构提供了一种新思路。 相似文献
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机动的实时、准确识别对飞行员意图识别、空战态势感知具有重要意义。提出了将完整机动划分为若干机动单元,采用基于Multivariate BiLSTM-FCNs的方法自动提取并分析机动单元数据内部的时序特征和依赖关系,实现对机动单元的精确识别。然后通过机动单元窗口过滤噪声机动单元,实时监测机动是否执行或发生变化,实现机动单元到完整机动的实时识别。通过仿真实验识别了筋斗、盘旋、俯冲、爬升和破S机动。实验结果表明,在平均识别延迟率仅为26.19%的情况下,机动识别准确率高达96.67%。 相似文献
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