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391.
392.
层合陶瓷基复合材料多尺度应力-应变计算模型 总被引:2,自引:2,他引:0
对层合陶瓷基复合材料(CMCs)的应力-应变行为进行了研究。基于多尺度分析方法,实现了由组分性能参数到层合陶瓷基复合材料整体应力-应变的计算。采用可实现单向纤维增强陶瓷基复合材料应力-应变计算的细观力学模型,由材料的细观组分性能计算出单向板的非线性弹性性能,并将单向板的弹性性能作为层合复合材料模型的输入参数,通过有限元法计算层合陶瓷基复合材料的整体应力-应变响应。与试验数据的对比表明:采用该模型可以实现层合陶瓷基复合材料在单调拉伸载荷及拉伸加卸载条件下应力-应变曲线的预测,其中数据的最大偏离为19.61%. 相似文献
393.
大型光学元件制造过程缓慢,制造能力往往受限于测量能力,纳米精度测量技术出现时,大型光镜测量精度一般受限于亚毫米级,采用激光雷达仪器测量光学表面粗糙度时,由于可在制造过程的任何阶段进行检查而不用移动抛光装置上的镜面,因而大大提高了测量的准确性。目前,激光雷达计量系统不仅可以测量工件的在 相似文献
394.
395.
396.
丘陵地区耕地地块具有结构复杂、种植类型多样且破碎度高等特点,针对传统分类方法对耕地信息难以快速准确提取的问题,文章基于“高分一号”卫星影像和Unet++网络模型,采用余弦退火学习率实现了复杂丘陵地区耕地信息的准确深度分割和分类。首先利用多尺度分割方法完成了深度迁移学习模型中典型区域耕地样本标签的制作及其结果验证;其次,采用规则格网裁切方法构建影像和标签训练数据集,在PyTorch环境完成了模型的训练;最后,将改进后模型与Unet和SVM方法进行了分类精度和泛化性能的对比分析。结果表明:改进的Unet++网络模型在复杂丘陵地区耕地提取结果的总体精度为92.75%,比SVM和Unet的提取精度分别提高了9.06%和2.50%。因此,基于Unet++的深度学习模型不仅能够有效抑制复杂的背景噪声,还能从遥感影像中学习到更强的语义特征,从而获得更加准确的耕地信息。该方法可为农作物面积监测和产量估算等实际应用提供基础数据支持。 相似文献
397.
DSMC方法模拟微尺度流动时的特征参数选取 总被引:1,自引:0,他引:1
利用DSM C算法对微尺度平板附面层流动进行了数值模拟研究,分析了算法中3个主要特征参数:采样循环数、单位网格粒子数和子网格数对模拟结果的影响。分析结果表明,当采样循环数增加到一定程度后,计算结果趋于一致,考虑到计算机时,采样数取8左右为宜;单位网格粒子数过多或过少都会使计算机时增加,太少了还会影响计算精度,建议4~5个左右合适;子网格数对运算时间影响很大,分析认为每个网格内的子网格数为4时最为节约计算时间。最后通过微通道内流动计算进一步验证了本文参数选择方法的可行性。 相似文献
398.
非连续增强钛基复合材料(DRTMCs),尤其是原位自生钛基复合材料具有优异的综合力学性能,在航空航天、海工等国防领域具有广阔的应用前景。该类材料研究体系主要以原位自生微米颗粒或与纳米颗粒混杂增强而实现钛基体的多元多尺度强韧化目的。研究发现,与微米增强体相比,纳米增强体(纳米陶瓷颗粒、碳纳米材料等)具有更大的比表面积以及更优异的综合性能,通过巧妙设计纳米增强体的微观结构,优化纳米增强体界面及增强体/基体界面,构型化调控纳米增强体分布,发展新型的非连续纳米相增强钛基复合材料(Nano-reinforced DRTMCs,NRTMCs),能够大幅度提高复合材料的综合力学性能。因此,主要总结了近几年来的不同制备方法与技术,深入探讨了界面结构以及空间构型对NRTMCs力学性能的影响规律,提出了NRTMCs发展过程中遇到的关键技术难点以及解决方法,并展望了NRTMCs未来的发展趋势以及潜在应用。 相似文献
399.
XY-SAS(Xu & Yan Scale Adaptive Simulation)模型通过在SA(Spalart-Allmaras)模型耗散项的湍流尺度中引入基于平均涡量的冯卡门长度尺度,在不稳定流动区域具有类似LES(Large Eddy Simulation)的计算性能,且不存在DES(Detached Eddy Simulation)方法中RANS(Reynolds Averaged Navier-Stokes)与LES的交界面问题.由于SAS类模型预测的湍流能谱存在高波数衰减不足的缺陷,需要进一步在湍流尺度中引入网格尺度作为限制器.采用不同形式的网格尺度限制器构造了3种XY-SAS模型,对Re=3 900的圆柱绕流进行数值模拟,并与DES及实验数据进行比较.结果表明网格尺度限制器对XY-SAS模型的计算性能有较大影响,以最小网格间距作为高波数衰减限制器是较为合理的选择,此时模型对于大分离流动能够达到DES的模拟能力. 相似文献
400.
图像检索一直是信息检索领域的难题。提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT,Scale Invariant Feature Transform),K-Means和潜在狄利克雷分布(LDA,Latent Dirichlet Allocation)的图像检索算法。算法主要分为两个阶段。预备工作得到分类完成的图库、概率分配参数表和基本词库;实现检索是在预备工作的基础上归类测试图片,然后在该类下搜索最相似图片。对比传统的基于文本或内容的检索方法,该算法在检索之前将图片库中所有图片按其本身特征进行自动分类,取代人工标注图像信息的过程,同时由于整个算法完全基于图像特征,故此方法不会引入人工因素的干扰。实验结果表明,该算法能够较为准确地将要检索的图片归为图片库对应的类别中,有效地提高图像检索效率。 相似文献