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971.
复合材料在静态和动态载荷作用下的损伤形式是十分复杂的,精确的模型能更深刻地揭示复合材料的损伤机理。以Hahn和Tsai提出的单向损伤模型为基础建立了刚度递降关系,运用上述刚度递降关系给出了一个疲劳寿命算例,计算数据与试验结果较为吻合,相对误差分别为7.72%和8.79%。结果表明:材料在循环加载作用下的损伤过程大体上可以分为两个阶段;通过保留泰勒级数展开二次项,能准确模拟出材料的“突然死亡”行为。 相似文献
972.
焊接接头疲劳损伤具有局部性特征.基于应力场强法的基本思想,通过对角焊接接头的场径分析,通过对法兰角焊缝接头应力集中区的弹塑性有限元计算和应力场强数值求解,得到了接头焊趾区局部应力场强.在此基础上,根据光滑试件的S-N曲线,最终得到了法兰角焊缝接头的疲劳寿命的一个估算值.该结果与局部应力应变法相比,疲劳寿命预测精度有较大提高,与试验结果吻合良好. 相似文献
973.
提出一种根据PCA重构图像与原目标相关等级进行的目标识别方法,解决伪目标参与识别影响识别准确度的问题。首先建立目标模板库特征空间,将定位到的目标对象映入特征空间,利用PCA变换进行图像重构,定义降维重构图像与原目标之间的相关度函数,根据该函数判别图像等级;若原目标与其重构图像相似度很低,认定原目标为伪目标,将其剔除,不进入识别过程;若认定为真实目标后,根据相似性程度,分别选用降维重构图像或原图像作为识别对象,利用Hu不变矩距离分类器进行识别。该方法可有效剔除伪目标,并根据图像质量选用识别目标,提高了目标识别准确度,交通卡口获取的实测车辆图像车标识别试验验证了该方法的鲁棒性和有效性。 相似文献
974.
针对磨粒识别问题,建立了基于D-S证据理论的集成神经网络磨粒融合诊断方法.首先对特征参数进行优化分组,然后对每一组建立对应的分类子神经网络,分别采用径向基函数(RBF)神经网络和反向传播(BP)神经网络进行识别,得到初步的诊断结果,经过归一化后作为2组基本概率分配函数,最后运用D-S证据理论进行融合得到最终识别结果.算例分析表明,基于D-S证据法和集成神经网络的磨粒融合识别方法比单个诊断方法具有更高的准确性. 相似文献
975.
基于不确定证据与不确定先验知识和谐的思想,利用模糊条件证据理论,给出一种融合模糊先验知识的新的雷达辐射源识别方法。首先,把雷达辐射源模糊观测数据表示为Dempster-Shafer(D—S)证据的随机集形式;然后,计算观测证据与模糊先验知识之间的和谐度;最后,利用模糊条件证据理论把需要融合的证据进行组合。这种方法可充分利用各种不同来源的信息,从而提高雷达识别的可靠性。 相似文献
976.
977.
978.
979.
对冲击后的5224/CF3052平面织物复合材料层合板进行了四点弯曲试验.分析了层合板在不同冲击能量下的损伤阻抗,包括:凹坑深度、损伤宽度和损伤面积;探讨了层合板在冲击和冲击后弯曲试验过程中的损伤过程、特征和机理;研究了凹坑深度对冲击后层合板弯曲性能的影响规律.结果表明:冲击试验时的冲击能量和损伤宽度,损伤面积无必然联系;层合板的弯曲性能主要受材料的拉伸性能控制;弯曲破坏时,层合板侧面的分层主要集中在受拉面一侧;当对受弯矩作用的复合材料结构进行强度设计时,有必要考虑冲击损伤导致的弯曲剩余强度降低;和冲击后压缩试验结果类似,凹坑深度与冲击后弯曲剩余强度,弯曲剩余模量的关系曲线存在拐点现象. 相似文献
980.