疲劳S-N曲线预测的三维断裂力学方法

根据旋转弯典圆棒疲劳断口分析,给出了裂纹几何参量及应用强度因子随裂纹扩展的变化规律,采用考虑三维应力约束效应的断裂力学理论及常幅载荷下材料的疲劳裂纹扩展da/dN-ΔK曲线,得到了独立于试件几何形状和应力比的材料da/dN-ΔKeff基准数据,结合断口分析所得的应力强度因子以及材料da/dN-Δkeff数据,以三种旋转弯曲圆棒S－N（应力－疲劳寿命）曲线进行了预测,结果表明,本文预测的疲劳S－N曲线和试验的结果较为吻合,本文的S－N曲线断裂力学预测方法对确定结构全寿命具有实际指导意义,同时也揭示了发展疲劳断裂统一理论的可行性。     

服役环境下材料S-N曲线的BP模型

目前常规条件下各种金属材料的S—N曲线已基本完备，但是考虑腐蚀环境影响的S—N曲线还很少见。本文研究了在加速腐蚀当量环境谱作用后，LY12-CZ铝舍金材料的S—N曲线随日历年限的变化规律。首先，将试件暴露于加速腐蚀环境中，进行0年、3年、8年和13年的腐蚀试验。其次进行常幅谱下的疲劳试验。试验结果表明：腐蚀环境作用后的疲劳寿命均值随日历年限的增加显著降低，而变异系数呈增长的趋势。鉴于腐蚀环境作用后的S—N曲线具有较强的非线性，本文采用反向传播网络对加速腐蚀后的疲劳试验结果进行训练，建立了日历腐蚀环境下材料S—N曲线的BP模型，仿真结果与试验结果吻合较好。     

幂指函数法在复合材料中、长寿命区S—N曲线建模中的应用

本文提出一种新的基于两个假设条件下，用于复合材料层压板中、长寿命区S－N曲线构造的四以数模型，与其它方法相比，此方法不用考虑疲劳机理，只是根据疲劳试验数据，用纯数学方法来确定S－N曲线方程，算例结果表明：本文提出的方法不仅具有良好的拟合效果，而且具有较强的适用范围，因而具有潜在的工程应用价值。     

基于策略模式的缺损数据处理方法

缺损数据处理是个数据质量管理难题,本文提出了基于策略模式的缺损数据处理方法,旨在提高异构数据源集成工具的可扩展性.它封装了各种有效的缺损数据处理算法,使客户可以根据自身不同的使用要求(如时间、空间)来权衡取舍不同策略中的算法,如简单处理、KNN算法.     

基于VI曲线测试的电路板故障诊断技术

VI曲线测试是一种基于电路VI特性曲线的有效快捷的电路板及元器件测试维修技术,通过检测电路或器件的VI特性曲线,来定位故障点。研究VI曲线测试的特点,并介绍电路板VI曲线测试具体实现方法和操作技巧。     

基于曲线合成插补理论的慢走丝线切割反向回退功能设计

从理论上和实践上论述了具有丝半径补偿功能的曲线合成插补理论。该理论直接利用轮廓曲线和丝圆的信息，不需计算等距曲线．间接实现任意直线和二次曲线的等距曲线的插补，有效地避免了传统计算等距曲线产生的计算误差，简化了数控机床控制程序设计，提高了机床的控制精度。并研究了基于曲线合成插补理论的慢走丝线切割机床反向回退指令的形成、控制程序设计，并在慢走丝线切割机床数控系统设计中得到了应用。     

基于非均匀数据细分曲面重建的数据测量技术研究

为了提高细分曲面重建质量和效率，在对非均匀数据细分曲面重建算法研究的基础上，根据算法对数据的需求，给出了一种针对非均匀数据细分曲面重建算法的数据测量方法，并采用该方法对某型摩托车进行了测量重建。     

基于相似度的半监督学习工业数据分类算法

针对现实场景中大量无监督数据无法有效利用的特点,提出了一种基于数据相似度匹配的半监督学习算法。该方法结合一定的先验知识,通过无监督学习的方式,计算未标记数据与少量有标记数据之间相似度,从而对少数类样本进行扩充。利用构造后的数据集进行模型训练,从而提高模型对于少数类的识别效果。该方法能有效改进分类任务中数据分布不平衡及标记困难的问题,在一组基于真实场景下的电力传感器检测数据分类任务中取得了较好的少数类识别效果。通过对比传统以及半监督的多种分类算法,该方法虽然在准确率上低于传统方法,但是在召回率与F₁值的表现上超越传统方法。     

基于试车数据的发动机神经网络模型

利用人工神经网络对某型航空发动机在全飞行包线内的稳态、动态特性(非加力状态)进行建模,网络的训练样本来自该发动机在高空试车台的试车数据。模型的输入量包括燃油流量、喷口面积、高度及马赫数,输出量则包括高、低压转子的转速及各截面的温度和压力。计算表明,当具有足够的训练样本时,神经网络模型不仅在整个飞行包线内具有较高的稳态、动态精度,而且具有较好的实时性。     

一种基于语义分析的大数据视频标注方法

提出一种基于Spark计算框架的海量视频语义标注方法。将存储在Hadoop分布式文件系统（Hadoop distributed file system,HDFS）上的海量视频部署到若干计算节点上,依据分形特征实现镜头快速分割。提取样本关键帧的颜色、纹理和分形特征向量,进行元学习策略训练,进而形成视觉词典。根据视觉词典对检测视频内容进行分析,产生一系列能表征视频内容的视觉单词。根据重要程度,通过马尔科夫链按重要程度对视频的视觉单词进行排序,并将排列结果作为该视频的标注。最后,从检测正确率、平均运行时间和扩展效能方面与传统分布式计算模型进行了对比。     

基于小波变换的数字地图数据压缩技术研究

针对数字地图数据的特点 ,提出了一种基于小波变换的数字地图压缩方法。文中主要研究了小波滤波器的选取、标量量化、自适应算术编码、压缩文件存储格式等问题 ,并就在给定精度要求的前提下如何获得最大压缩比的问题进行了深入研究。文末应用该方法对 5种不同类型的数字地图数据进行了压缩与解压缩测试。结果表明 ,该方法与其他方法相比较 ,能够在相同失真的情况下产生更大的压缩比。