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291.
探讨了在疲劳/蠕变复合作用下聚碳酸酯的损伤交互作用。结果表明,在疲劳/蠕变复合作用下聚碳酸酯存在疲劳和蠕变的交互损伤,其断裂寿命比纯疲劳或纯蠕变的断裂寿命低;断裂机制是由于疲劳循环载荷周期变化导致分子链和链段伸长/收缩往复运动,使在蠕变单向外力作用中受阻的分子链和链段松动和活化,从而促进蠕变运动和断裂。并且,疲劳/蠕变的交互损伤程度与温度密切相关。聚碳酸酯在较低温度的疲劳/蠕变交互损伤作用大于较高温度的交互损伤作用。随温度升高,疲劳/蠕变断裂寿命下降是疲劳和蠕变各自的单独损伤增加所致。 相似文献
292.
针对在新型制造技术背景下的航空轻量化结构发展,提出了次级加筋结构3种可能的形式,并对金属次加筋结构的稳定性问题进行了数值计算与优化研究。基于多学科优化软件ModelCenter与有限元(FEM)软件ABAQUS建立了金属次加筋结构优化设计的软件框架,利用粒子群优化(PSO)算法对各形式下次加筋结构的参数配置进行优化。分析了各形式的优化结构在单轴压载作用下,次加筋板对传统加筋板临界屈曲载荷以及极限承载能力的增益效果。结果表明,引入次加筋结构使传统加筋板的稳定性能与极限承载能力提升明显,对于适应新制造技术的航空轻量化结构设计有一定参考价值。 相似文献
293.
高超声速进气道边界层强制转捩试验 总被引:2,自引:0,他引:2
在FL-31高超声速风洞分别开展了进气道的自然转捩和强制转捩风洞试验,试验Ma数为5、6和7,迎角为1°。通过红外热图得到了壁面的热流分布,从中得到了转捩区域。强制转捩装置为钻石型涡流发生器。随着涡流发生器高度的增加,强制转捩区域逐渐前移,得到了涡流发生器的有效高度,实现了强制转捩的目的。 相似文献
294.
采用AgCuTi+ 10vol%~30vol% SiC对C/SiC与TC4进行钎焊,后对钎焊接头进行室温~600℃热震试验.使用扫描电镜观察了不同钎焊工艺下,钎焊接头的界面微观组织和热震裂纹的产生情况.结果表明:随着连接材料中SiC粉末含量的增加,接头残余应力降低;采用较大间隙值钎焊工艺,当中间层内SiC颗粒含量较高时(20vol%~30vol%),经过30次热震试验后,钎焊试样未发现热震裂纹. 相似文献
295.
考虑铣刀螺旋角的影响,将刀齿的切削过程划分为连续,切入和切出3个过程,建立了高速铣削系统的动力学模型。运用半离散估计技术,将无限维特征值稳定性判定问题转化为有限维Floquet变换矩阵特征乘子稳定性判定问题,判定了系统的稳定性,获得了系统的稳定性极限图。结果显示,在考虑刀具螺旋角影响的情况下,铣削系统稳定性极限较传统情况有所增大,出现了类似“岛”的结构,其位置由轴向切削深度和螺旋齿距的关系决定,且由于切削刀齿切入、切出过程的影响,“岛”不是孤立的,而是有稳定性“桥”连接。理论结果通过铣削实验进行了验证。 相似文献
296.
倪皓 《航空精密制造技术》2012,48(5):23-25
在分析了超声振动声学系统基础上,提出了通过减少夹持点数目和减小超声振动系统功率的方法来实现超声振动系统频率的可调节性,并利用ANSYS有限元软件分析了频率改变对超声系统振幅的影响,最后通过加工实验验证了这一方法的可行性. 相似文献
297.
298.
基于机器学习检测恶意代码技术的研究和分析,针对机器学习模型对抗样本的生成提出一种基于模型无关的局部可解释(LIME)的黑盒对抗样本生成方法。该方法可以对任意黑盒的恶意代码分类器生成对抗样本,绕过机器学习模型检测。使用简单模型模拟目标分类器的局部表现,获取特征权重;通过扰动算法生成扰动,根据生成的扰动对原恶意代码进行修改后生成对抗样本;基于2015年微软公布的常见恶意样本数据集和收集的来自50多个供应商的良性样本数据对所提方法进行实验,参照常见恶意代码分类器实现了18个基于不同算法或特征的目标分类器,使用所提方法对目标分类器进行攻击,使分类器的真阳性率均降低到接近0。此外,对MalGAN和ZOO两个先进的黑盒对抗样本生成方法与所提方法进行对比,实验结果表明:所提方法能够有效生成对抗样本,且方法本身具有适用范围广泛、能灵活控制扰动和健全性的优点。 相似文献
299.
持久性是传统程序设计语言所缺乏的,它是程序设计语言中值得重视的一个要素,面向对象语言是当前表达能力和建模能力最强的一种语言,持久性与面向对象语言的结合将能够提供一个计算建模和数据建模、数据处理和数据管理的一体化语言环境。本文介绍了持久性程序设计的发展及其相关的概念,包括持久性与数据类型的正交性;讨论了持久性与面向对象语言结合中的有关问题,如对象标识及对象指针持久性等问题;同时给出了一个在面向对象语言基础上扩充持久性的实现描述,重点在其组织结构、内外存映射及其工作过程。 相似文献
300.
基于深度学习的航空发动机故障融合诊断 总被引:1,自引:3,他引:1
通过对航空发动机故障诊断,能够正确判断各部件工作状态,快速确定维修方案,保证飞行安全。在结合深度信念网络和决策融合算法的基础上,提出了基于深度学习的航空发动机故障融合诊断模型。该模型通过分析发动机的大量性能参数,先利用深度学习模型提取出性能参数中的隐藏特征,得出故障分类置信度;其后对多次故障分类结果进行决策融合,从而得出更准确的诊断结果。将普惠JT9D发动机故障系数用于数据仿真,通过算例验证本文算法的有效性;算例计算结果表明:多次实验结果经数据融合提高了可信度,该模型具有较高的故障分类诊断准确性和抗干扰能力。 相似文献