基于DIC技术的6005A-T6铝合金焊接接头非均匀循环变形实验研究

采用三维数字图像相关(DIC)技术揭示了6005A铝合金激光-MIG混合焊对接头的焊缝、热影响区和母材的循环变形行为特征。实验结果表明:6005A铝合金焊缝、热影响区和母材的单轴拉伸应力-应变曲线差别较大,母材的屈服强度和抗拉强度明显高于焊缝和热影响区,即热影响区是焊接接头最薄弱的区域。焊接接头焊缝、热影响区在非对称应力循环加载下表现出循环安定状态,而纯母材产生了明显的棘轮变形,因为焊接接头母材一直处于弹性变形状态,焊接接头的棘轮变形主要由焊缝和热影响区主导。     

不完备信息的粗糙集-贝叶斯识别方法

为了对不完备信息进行有效识别,引入粗集贝叶斯定理,结合粗集约简识别方法,建立基于粗糙集的最小错误率贝叶斯决策准则,归纳出不完备信息模式的一种统计意义上的识别方法.实验表明,与区分矩阵属性约简识别法和贝叶斯分类器识别法相比,此方法在识别不完备信息模式时准确率更高,实用性更强.     

灰色技术与小波网络融合的多因素预测模型

针对多因素预测中预测对象与影响因素之间具有非线性相关性、预测对象及其影响因素呈随机性、非线性变化的特点,同时各影响因素对预测对象的重要程度不尽相同,学习样本容量小、信息不充分,充分利用小波神经网络对非线性函数的强大拟合能力和灰色累加技术弱化原始数据随机性、增强规律性的优势,建立了灰色小波神经网络融合的多因素预测模型,并将其应用于交通量预测中.结果表明,与BP网络比较,所建模型可行有效,且提高了预测精度.