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1.
裂纹尖端应力场的非奇异性常数项(T应力)对脆性或准脆性材料的断裂特性及裂尖塑性区的形状和大小都有显著的影响。为了探究T应力对脆性或准脆性材料I~II复合型断裂特性的影响规律,基于先前研究中提出的计及T应力影响的广义最大周向应变准则进一步讨论了T应力、裂纹尖端的临界距离r0和泊松比ν对中心裂纹圆盘试件的裂纹扩展路径以及临界应力强度因子的影响规律,并利用该准则对基于中心裂纹圆盘试件的断裂试验结果进行了有效评估。结果表明:与传统的最大周向应变准则相比,中心裂纹圆盘试件中由于负T应力的存在,会使得裂纹开裂角的绝对值减小,同时使得临界应力强度因子(断裂韧度)的值增加。考虑了T应力影响的广义最大周向应变准则能很好的对试验结果进行预测;并且在纯II型时,基于广义最大周向应变准则的理论预测值比基于广义最大周向应力准则的理论预测值更接近试验值。  相似文献   
2.
提出了Thiele型广义张量有理逼近的一种连分式插值方法, 并用该方法计算了张量指数函数的值, 由此来说明这种连分式插值方法的有效性.  相似文献   
3.
何晨昊  齐丽娜 《科学技术与工程》2021,21(26):11191-11197
在大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统中,空间交替广义期望最大化(space-alternating generalized expectation-maximization, SAGE)算法可以精准有效地估计出信道参数信息,从而被广泛使用。针对SAGE算法两种初始化方法均无法处理信道中多条径的时延相等或接近时,低功率径无法估计出来的情况,提出了一种在估计子径时将功率低于一定阈值的径作为噪声消除掉的SAGE优化方法。在仿真阶段,首先对SAGE算法的两种初始化方式进行了分析与比较;接着对比了改进后的SAGE算法与原算法的性能差异。仿真结果表明,改进后的SAGE算法能够较好地估计出原被噪声淹没的径,提高参数估计精度,并且加快迭代收敛速度。  相似文献   
4.
矩阵扰动问题不仅对矩阵论,而且对控制论、力学、线性系统以及工程都有着重要的意义.主要利用矩阵特征值与奇异值的性质,对广义极分解中次酉极因子的扰动界进行研究,得到F范数下新的扰动界,并利用最新的换子不等式,对李仁仓的研究结论重新证明,该证明更加简短有趣.  相似文献   
5.
结合函数方程pf(x+y/p+z)=f(x)+f(y)+pf(z),研究了Banach 3-Lie代数上的同态、导子以及广义导子的广义Hyers-Ulam稳定性(其中p为固定正整数).  相似文献   
6.
为研究广义布朗单在d>4且满足一般条件下的截口常返性,基于方差测度函数等高线上的点所对应的t轴纵坐标,利用数学归纳法定义指标集的s轴区间的可数个分划点,再利用纵坐标和分划点,将指标集可数分割为位于有限个等高线间的矩形块,从而把广义布朗单的截口常返性集转化为指标集为上述矩形块的截口常返性集的并集。在假设方差测度函数的等高线与指标集的s轴所围成部分的方差测度有上界的条件下,结合Borel Cantelli引理,证明P{s >0,使得过程t→W(s,t)是区域常返}=0。研究结果表明:当d>4时,广义布朗单是非截口常返的,且所需要的条件对于常见的Lebegue Stieltjes测度均满足。  相似文献   
7.
考虑一般时间非均匀介质中两种群竞争格点系统广义行波的存在性和不存在性问题, 通过建立相关合作系统上下解的比较原理, 并构造其合适的上下解, 证明了当下平均速度大于一个确定的阈值时, 该系统广义行波存在, 并且不存在下平均速度小于此阈值的广义行波.  相似文献   
8.
提出了一种基于广义变换矩阵的机械零件三维模型骨架匹配方法。骨架中两骨架点间的连线称为骨架枝,借鉴机器人学中广义连杆之间关系的表示方法,将骨架枝看成若干个连杆,在骨架点处建立固定坐标系及骨架枝坐标系,采用广义变换矩阵表示骨架枝。将广义变换矩阵转化成向量,引用统计学中的相关性度量方法,通过计算2个向量的皮尔逊相关系数得到2个广义变换矩阵的相似度,即得到2个骨架枝的相似度。搜索相匹配的骨架枝并计算整个骨架的相似度。通过实例验证和实验分析,表明该算法具有较快的检索速度和较高的准确度。  相似文献   
9.
研究了两个L-p.s.d.矩阵广义Bott-Duffin逆的逆序律问题,L-p.s.d.是半正定概念的一种推广,正定或半正定矩阵恰是R~n-p.s.d.矩阵.通过建立广义Bott-Duffin逆与A■逆之间的关系,利用A■的性质,得到了广义Bott-Duffin逆序律成立的充要条件,并通过两个实例验证了所得结果.  相似文献   
10.
谢正粉  戴琳  付英姿 《河南科学》2019,37(2):157-164
考虑缺失数据假设下,响应变量为有序分类变量的灵活贝叶斯分位数回归分析.对有序分类变量添加一潜在变量,并假设潜在变量服从广义偏斜拉普拉斯分布,由此建立起有效的贝叶斯后验推断程序.与传统的贝叶斯分位数回归方法相比,本方法的主要优势在于广义非对称拉普拉斯分布的尾部灵活,具有高度的适应性.最终,以云南省某医院生殖遗传中心的试管婴儿数据为例来说明本方法的有效性和适用性.  相似文献   
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