基于数字图像相关的预腐蚀2024-T4铝合金疲劳开裂实验研究

通过三维数字图像相关(3D-DIC)方法研究预腐蚀2024-T4铝合金在三种不同最大应力水平和应力比下的疲劳开裂行为。通过应变场演化直观地显示裂纹萌生和扩展的时空特征,并通过扫描电镜观测关键损伤区域的断裂微观形貌。结果表明:试样边缘的局部腐蚀促进了疲劳裂纹萌生,影响了裂纹的形核位置,并引起材料氢脆现象;疲劳裂纹扩展方向与加载方向呈60°~68°角,表明疲劳裂纹扩展可以用KⅠ/KⅡ混合模式来描述;预腐蚀铝合金疲劳失效存在单裂纹断裂、多裂纹联合、多裂纹竞争和多裂纹平行扩展4种典型的失效模式。     

Liutex-涡定义和第三代涡识别方法

本文回顾了涡定义和涡识别方法的发展历史,着重介绍了作者UTA(University of Texas at Arlington)团队及其合作者在涡科学和湍流研究的一些最新学术创新成果。UTA团队发现了可以定量描述流体刚性转动部分的物理量——Liutex向量,其主要思想是把流体刚性转动从流体运动中提取出来,进而用Liutex来定义和识别涡结构,并已在广泛应用中证明了其作为涡识别方法的优越性。基于Liutex向量可以进一步研究涡量分解、速度梯度张量分解、流体运动分解、湍流结构、湍流生成机理以及旋涡的科学识别,为流体运动学的发展开辟了广阔的研究空间。区别于第一代涡识别方法和第二代涡识别方法,Liutex是一个向量,其方向代表当地转轴,大小代表当地流体刚性旋转角速度的二倍。本文详细介绍了基于Liutex向量的第三代涡的定义和识别方法,包括Liutex等值面、Liutex-Omega等值面、Liutex向量线、Liutex涡核线、以及最新发现的中低雷诺数湍流边界层中的Liutex-5/3幂次相似律,其发现很大程度上扩大了传统湍流能谱幂次律的适用范围,对建立湍流模型具有重要意义。     

基于变参数广义结构的距离扩展目标检测方法

针对特定杂波背景下的最优或次优检测器结构难以适应过渡杂波环境的问题，首先，给出基于变参数广义结构的距离扩展目标检测器，通过调整参数来适应杂波特性。其次，确定检测器最佳参数的经验公式，经验公式符合数值结果。最后，利用仿真试验分析检测器的检测性能。仿真结果表明，在介于高斯和复合高斯杂波之间的过渡环境中，提出的检测器比现有检测器具有更加优异的目标检测性能，对杂波非高斯程度时空渐变性具有较强的适应能力。     

基于多策略融合的快速核相关滤波目标跟踪算法

针对核相关滤波算法(Kernel Correlation Filter,KCF)对快速运动目标跟踪精度较低、实时性较差的问题,提出多策略融合的快速核相关滤波(Multistrategy KCF,MSKCF)算法。该算法基于KCF框架,融合多个策略,将Faster Regin-CNN网络结构、特征极差、滤波尺度因子引入目标图像识别窗口标定和尺寸自适应更新,解决了识别窗口与目标大小不适应的问题,实现了自动跟踪。本文采用北斗导航卫星模型进行了验证,结果表明MSKCF可以自主获得初始跟踪窗口,目标跟踪精度与速度均有所提升。     

基于支持向量的迭代修正质心文本分类算法

针对质心分类算法容易产生归纳偏置或模型失配问题的不足,提出一种基于支持向量的迭代修正质心分类算法.该方法仅使用由支持向量机(SVMs,Support Vector Machines)选出的支持向量来构造质心向量,然后利用训练集误分样本来迭代修正初始质心向量.与其他分类算法相比,该算法取得较好的宏平均F₁和微平均F₁,在8个常用文本分类数据集上的实验验证了该算法的有效性,特别是在不均衡文本语料上.     

基于SVM的多源异构数据融和方法

多源异构数据融合可为决策提供更好的支持,相较于单一数据源有很多优势。异构数据融合常发生在特征级和决策级。本文基于统计学习理论支持向量机(SVM)机制,对多源异构数据特征级融合进行了研究,实验证明此方法能有效实现多源异构数据的融合,并应用于决策支持。     

航空发动机涡轮结构参数对EGTM的影响研究

针对维修后的发动机试车EGTM偏低的现象，从高压涡轮气路结构参数的层面上进行分析，并依据一些重要学术分析和大修厂的历史数据资源，确定明显影响EGTM的相关结构参数，利用主成分分析法（PCA）进一步提取与EGTM变化相关的参数。建立SVM模型，预测维修后的EGTM，依据参数量变对EGTM的影响，分析如何调整涡轮结构参数达到提高EGTM的目的,从而为维修后EGTM仍不理想、需再次返厂维修的发动机提供有效的维修建议。