Zr基与Ti基非晶合金的不同划痕变形行为

采用痕法研究了Zr47.9Ti0.3Ni3.1Cu39.3Al9.4与Ti40Zr25Be30Cr5两种非晶合金的塑性变特征,考查了载荷与痕速度对塑性变特征的影响.结果表明两种铸态非晶合金样品的剪切带表现出同的特征：Ti非晶合金在痕两侧剪切带现分枝特征,随着载荷和痕速度的增加,出现多重分枝和混乱分特征;而Zr非晶合金的剪切带特征以一次剪切带为主,随载荷和痕速度增加,剪切带特征向单一、平滑趋势转变.进一研究了弛豫对Zr非晶合金痕变特征的影响,发现弛豫使Zr非晶合金剪切带向分枝特征转变.从自由体积观点探讨了两种合金中同剪切带特征的和演制.     

改进BP神经网络模型及其稳定性分析

针对传统BP算法抗干扰能力差、学习速率慢且易陷入局部极小点等缺点,提出一种基于变更传递函数倾斜度和动态调节不同学习速率的BP改进算法,并在此基础上采用Lyapunov稳定性原理分析改进算法的收敛性。该算法综合考虑网络训练方式和学习率的不足,设计新的复合误差函数,同时采用一种分层动态调整不同学习率的新方法,并采用批量样本进行训练,以加快传统BP算法的收敛速度和避免陷入局部极小值点。在此基础上,将该算法应用于带钢表面缺陷图像检测中,并比较改进算法与传统算法在缺陷检测中的性能参数。研究结果表明:该改进算法能够提高缺陷识别率,检测速度快,更能满足钢板表面质量检测的实时性要求,是一种行之有效的方法。     

严重震损钢筋混凝土短柱用CFRP加固后的抗震性能试验研究

为研究有效修复严重震损钢筋混凝土短柱的加固方法,并了解震损钢筋混凝土短柱加固后的抗震性能恢复程度,对5个已进行低周往复水平加载试验且严重损坏的钢筋混凝土短柱用CFRP进行加固,并对其加固后的抗震性能进行试验研究.试验通过控制CFRP加固层数与轴压比来探究震损钢筋混凝土短柱用CFRP加固后的力学性能、破坏机理和破坏变形特征.通过观测试验现象,分析实测获得的F-Δ滞回曲线和骨架曲线,分析CFRP加固层数及轴压比对震损钢筋混凝土短柱加固后的承载力、延性、刚度退化及强度退化的影响,并与震损前短柱的对应参数进行了对比.研究结果证明:使用CFRP加固后的震损钢筋混凝土短柱能有效恢复其部分抗震性能,具有较好的延性与耗能能力;震损钢筋混凝土短柱用CFRP加固后可避免脆性破坏.试验研究证明,CFRP加固修复严重震损钢筋混凝土短柱是可行的,研究成果可供实际加固工程参考.     

论打桩引起的基坑挖问题及桩基标高影响分析

基坑工程往往处于城市人口密集区,施工时不仅要保证基坑稳定,还要满足变形的要求,以保证基坑周围既有建筑物、构筑物、地下管线及道路等安全。该文依据实践经验对桩基施工存在标高控制不准确问题进行分析。对于施工现场存在的这一质量通病,其原因是土体产生变化,既位于基坑工程邻近的桩基础受到基坑挖引起的土体位移的作用。基于此点原因对打桩过程中一根桩打下对临桩的影响及基坑挖对桩基的影响进行论述。     

基于播放时隙与图像质量的P2P分层流媒体倾斜分配算法

在发送方多源异构、流媒体采用分层编码前提下,综合考虑流媒体数据的播放时隙以及图像质量因素,提出了针对P2P分层流媒体数据分配的倾斜分配算法.该算法适用于多发送方、单接收方情况,以AI MD(Additive Increase and Multiplicative Decrease)原则周期性调整发送数据包量进行拥塞控制,通过倾斜排序算法调整数据包的分配顺序,再根据发送方传输能力的分配数据予以传送,以保障在P2P动态网络环境下的流媒体传输质量.     

疲劳S-N曲线预测模型进展综述

疲劳S-N曲线是机械零部件强度设计的基础，但受限于贫样本或者小样本，使得诸多回归和预测模型都建立在各种假设之上。随着机械设备复杂程度的提高，零部件疲劳寿命多种影响因素间的耦合性和竞争性在不断增加；另一方面随着材料性能的发展，疲劳S-N曲线的结构也在改变，这些都使得已有模型无法满足强度设计需求。数据驱动方法能够对不同工况下的寿命数据能够进行深度挖掘，使得疲劳寿命数据的研究焕发新机。首先对已有的确定性疲劳S-N曲线模型和小量/成组样本下的不确定疲劳S-N曲线模型进行了回顾，并对样本量大小引起的不确定性表达进行描述。然后对由于材料性能改进导致的疲劳S-N曲线结构变化以及相应的改进模型进行了阐述。随后介绍了疲劳S-N曲线模型的影响因素如平均应力、尺寸效应、应力集中、工作环境和表面完整性等，进而对数据驱动方法在多影响因素下的S-N曲线回归和预测进行了阐述。最后对疲劳S-N曲线模型的发展趋势进行了讨论和展望。     

基于模型预测的主动转向智能无人车辆横向稳态控制

在复杂路况以及智能无人车辆转向过程中，车辆处于一种时变非稳定性状态，影响车辆操纵安全性和行驶稳定性.针对此问题，提出了一种应用于前轮主动转向无人车辆的优化模型预测控制策略，该控制器采用分层结构对车辆前轮转角进行优化控制，以改善车身在非稳态下的特征.考虑到无人车辆实际行驶时存在的内部和外部扰动因素，建立了非线性扰动量平台模型和非线性轮胎模型，并通过模块化方法，构建了无人车辆非线性动力学模型，利用非线性扰动观测器对干扰进行抑制，提高了车辆模型精确性与控制器控制效果.经仿真实验对比和硬件在环实验测试，结果表明：与无横向稳态控制车辆相比，稳定性提高了55%，验证了该策略能显著改善车辆的横向稳定性及有效性.