由Tresca和双剪应力两轨迹间误差三角形中线确定的屈服方程

在π平面上,取Tresca屈服轨迹与双剪应力屈服轨迹之间误差三角形的几何中线确定新的屈服轨迹,建立了该轨迹在HaighWestergaard应力空间上的应力方程,称此方程为几何中线屈服方程或简称GM屈服准则·证明了单位塑性功率表达式及其对Mises圆的逼近精度·精度分析与算例表明该准则与Mises准则的最大误差不超过2 9%,平均误差仅为0 95%,比MY(平均屈服)准则的逼近精度提高1%,且它是线性的,其轨迹为与Mises屈服轨迹相交的等边非等角十二边形·该准则的单位体积塑性功率表达式也是线性的·     

基于机器学习算法的合成孔径雷达图像的目标识别

合成孔径雷达有着观测范围广和分辨率高的特点,可以全天候工作,并能有效地识别伪装和穿透掩盖物,但也存在雷达图像数据量大且目标电磁散射特征复杂等特点,为目标的识别引入了噪声和干扰,因此发展快速和智能化的SAR图像目标识别技术得到越来越多的关注.本文针对美国空军研究实验室SAR图像中的8个目标物引入3种机器学习算法和一些数据处理方法构建了相关的识别模型,并对其识别能力进行对比分析,结果显示这3种机器学习算法通过优化算法都可以获得较高的识别准确率(> 80%),尤其是KNN算法的测试集准确率都可以高达97%.本文研究结果可为SAR目标识别的人工智能化技术提供一些方法上的参考和指导.     

应用CBERS数据优势推进林业信息化建设

随着社会经济的不断进步和发展，人们对林业的认识日益深化，林业在改善生态环境中的主导作用和强大的社会功能作用已成为全社会的共识。加快林业建设已成为全面建设小康社会、加快社会主义新农村建设中的一项重要任务。大力推进林业信息化建设，是促进林业适应经济社会快速发展形势的重要手段，是实现林业生产由粗放型经营向节约型经营、由传统林业向现代林业、由人工林业向信息林业转变的突破口和基础平台。     

高速线材的轧后冷却温度场分析

针对国内某厂风冷区前段增加喷雾冷却装置的Stelmor冷却工艺,分别对快速水冷段、喷雾冷却段、风冷区建立了数学模型,用有限元模拟软件ANSYS模拟了控制冷却时Φ8mm高速线材的温度场。模拟结果与现场实测值吻合较好。     

以上界三角形速度场计算线材精轧温升

提出了以上界三角形速度场计算高速线材精轧阶段温升的方法.由于线材精轧轧制速度快,散热条件差,可认为轧制过程是绝热的,线材轧制的外功几乎全部转换为热,即线材温升的热量全部来自于变形区内三角形速度场速度不连续线所做的剪切功.三角形速度场确定的总上界功率最小上界值决定了变形区内全部温升的总和,以此原理推导出高速线材精轧机组温升计算公式并对6.5 mm线材精轧进行了实际温升计算与测量,计算结果与测量结果的比较表明,计算的理论温升高于实际测量温升约11%,线材精轧入口温度越低,累计温升越大.