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1.
为研究层状复合岩石高温作用下的力学特性,对相似材料制备的层状复合岩石进行20℃(室温),100℃,200℃和300℃热处理,并开展单轴压缩试验获取其物理力学参数。结果表明,随着温度升高,层状复合岩石质量变化率与体积膨胀率呈上升趋势,且在100℃时增幅明显。拟合各力学参数的经验公式发现,峰值强度及弹性模量趋于劣化并呈线性降低,峰值应变与温度成正相关。随着温度升高,层状复合岩石呈剪切–滑移型破坏,单一类岩石由剪切破坏向张拉–剪切破坏转化,破坏时微裂纹数量增多,在300℃时延性特征显著。引入考虑温度效应的岩石本构模型并拟合了不同温度下的应力应变曲线,该模型较好地表征了热处理后层状复合岩石的损伤演化规律及破坏特征,合理地揭示了层状复合岩石高温作用后的损伤机理。  相似文献   
2.
基于局部偏转吻切方法的多级压缩乘波体设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
乘波体因优异的气动特性, 被认为是突破现有“升阻比屏障”的有效途径之一, 已成为高超声速飞行器气动设计的研究热点. 针对常规单级压缩乘波前体压缩量不足的问题, 基于局部偏转吻切方法提出一种多级压缩乘波体设计方法, 实现了多道非轴对称激波的逆向乘波设计. 通过引入多道非轴对称激波, 可充分发挥乘波前体的预压缩效果, 并为复杂外形条件下的高超声速飞行器设计提供新的思路. 以基于非轴对称椭圆锥激波的两级压缩乘波体为例阐述了该多级设计方法, 并在相同条件下设计了3种不同长短轴比的两级椭圆锥压缩乘波体. 设计状态下的数值模拟结果表明, 无黏条件下, 该设计方法得到的壁面压力分布与CFD结果基本一致, 且对应气动力参数的最大误差仅为0.3%左右, 证明了该方法的可靠性. 相较于两级圆锥压缩乘波体, 长短轴比大于1的两级压缩乘波体拥有更好的压缩性能和升阻特性, 但总压恢复系数和容积特性有所下降, 而长短轴比小于1的两级压缩乘波体性能恰好与之相反. 黏性条件下, 此类乘波体的激波系结构变化不大, 两道椭圆锥激波在底部截面基本相交, 仍具备较佳的乘波特性.   相似文献   
3.
点阵结构具有质量轻、承压性能好、比刚度大等特点,广泛应用于轻量化部件与承压结构。采用选区激光熔覆技术制备了316L不锈钢空心点阵结构,通过准静态压缩实验和有限元数值模拟,研究了含不同尺寸空心微柱的点阵结构在压缩变形时的失效和变形模式及其成因。结果表明:316L不锈钢材料的空心管状结构在点阵压缩过程中无明显压溃失稳,其结构失效模式是由节点失效诱发微柱变形,进而造成整体失效;结构的变形模式为整体均匀变形,但是当壁厚和外径较小时,边界层将因刚度不足而率先变形;增大空心微柱尺寸可使结构刚度增大。  相似文献   
4.
铯原子D1线的非经典光由于其波长接近于量子点的独特优势,在固态量子信息网络的发展中有着重要的应用前景.在之前的工作中,利用两镜连续简并光学参量振荡器中的参量下转换过程,制备出2.8 d B正交压缩真空态光场.然而,所产生光场的压缩度较低,对于对压缩光具有实用意义的可调谐性能也未做进一步探究.理论分析表明,光学参量振荡器后腔镜对信号光透射率的增加及内腔损耗的减小可以提高压缩度.因此,本文在该研究基础上,通过使用高光洁度腔镜及优化腔镜镀膜参数等方式对光学参量振荡器进行改良,降低了光学参量腔阈值,获得压缩度为3.3 d B的单模正交压缩真空光.当光学参量腔运转为参量反放大状态时,在系统稳定运行的情况下,制备的明亮压缩态光场能够连续调谐80 MHz,为其在量子信息网络中的应用奠定了良好的基础.  相似文献   
5.
针对大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统信道估计中的导频设计问题,在压缩感知理论框架下,提出了一种基于信道重构错误率最小化的自适应自相关矩阵缩减参数导频优化算法.首先以信道重构错误率最小化为目标,推导了正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法下信道重构错误率与导频矩阵列相关性之间的关系,并得出优化导频矩阵的两点准则,即导频矩阵列相关性期望和方差最小化;然后研究了优化导频矩阵的方法,并提出相应的自适应自相关矩阵缩减参数导频矩阵优化算法,即在每次迭代过程中,以待优化矩阵平均列相关程度是否减小作为判断条件,调整自相关矩阵缩减参数值,使参数不断趋近于理论最优.仿真结果表明,与采用Gaussian矩阵、Elad方法、低幂平均列相关方法得到的导频矩阵相比,本文所提方法具有更好的列相关性,且具有更低的信道重构错误率.  相似文献   
6.
对混凝土类材料动态压缩应变率效应研究的发展及问题进行了概述,对比不同应力状态下混凝土类材料动态压缩应变率效应的表现特征,揭示了不同加载路径下实测动态强度提高系数的显著差异。研究表明,在高应变率下,基于初始一维应力加载路径的试件将因横向惯性效应导致的侧向围压而演化至多维应力状态,传统霍普金森杆技术无法获得高应变率下基于真实一维应力路径的动态强度提高系数,在强度模型中直接应用实测数据将过高估计材料的动态强度。鉴于应变率效应的加载路径依赖性,将仅包含应变率的强度提高系数模型扩展至同时计及应变率和应力状态的多维应力状态模型,并结合Drucker-Prager准则在强度模型中给予了实现。针对具有自由和约束边界试件开展的数值霍普金森杆实验表明,多维应力状态下的应变率效应模型可以考虑应变率效应随应力状态改变的特点,从而准确预测该类材料的动态压缩强度。研究结果可为正确应用霍普金森杆技术确定脆性材料的动态压缩强度提供参考。  相似文献   
7.
压缩感知(CS)是一种新兴的信号压缩和采样技术,正交匹配追踪(OMP)是一种贪婪追踪算法,广泛用于压缩感知领域中的稀疏信号重构。针对近红外光谱信号高维小样本以及信号稀疏先验的特点,为进一步提高小样本近红外光谱变量选择的灵活性和可靠性,基于压缩感知理论,提出了一种新颖的光谱变量选择方法正交匹配追踪变量选择(OMPBVS)。OMPBVS算法通过对原始光谱信号的稀疏重构,将绝大部分变量的回归系数压缩为0,进而间接实现光谱变量选择。具体过程为以光谱矩阵为传感矩阵,预测变量为观测变量,迭代地计算残差与原子的内积,选择内积最大的原子,在每一步迭代过程中将信号投影到由所有已经被选择原子张成的子空间上,然后对所有被选择原子的系数进行更新,使得产生的残差与已被选择的所有原子都正交,其残差计算的实质是进行Gram-Schmidt正交化,正交投影能够在保证信号重构精度的情况下减小迭代次数。OMPBVS具有将光谱维度降低至样本大小规模的能力,其变量选择能力与LASSO相当,但与LASSO相比,由于OMPBVS损失函数的优化方法是前向选择算法,减少了迭代次数,并且可以精确控制选择变量的数量。分别在beer数据集和Wheat kernels数据集上进行变量选择实验,比较PLS,MCUVE-PLS,CARS-PLS,WMSCVS,LASSOLarsCV和OMPBVS六种变量选择方法的性能。其中beer数据集共60个样本,采用Kennard Stone (KS)方法划分训练集样本36个,测试集样本24个,预测变量为Original extract concentration。Wheat kernels数据集共523个样本,训练集样本415个,测试集样本108个,预测值为蛋白质含量。OMPBVS方法在beer数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为2,0.205 2和0.159 8,在Wheat kernels数据集上选择变量个数、RMSEC和RMSEP分别为9,0.450 2和0.412 5,其变量选择能力和模型性能均好于其他五种方法,这说明OMPBVS是一种有效的近红外光谱变量选择和定量分析方法。OMPBVS变量选择方法在小样本情况下具有良好的泛化能力,能够减少选择变量的数量,提高变量选择的稳健性。此外,基于SNV和MSC等光谱预处理方法,能够在一定程度上减少选择变量的个数,提高模型的可解释性。  相似文献   
8.
基于金属微观晶体结构,设计了一种改进型面心立方(FCC)晶格材料。利用ABAQUS有限元软件,对体心立方(BCC)及FCC晶格材料进行了准静态与速度为10~100 m/s的动态加载数值模拟,定量分析了两种晶格材料的能量吸收性能,给出了动态加载下晶格材料压缩平台应力及塑性能量耗散的半经验公式。结果表明:在准静态压缩载荷下,相同相对密度的FCC晶格比BCC晶格具有更优异的能量吸收性能,当相对密度为10.5%~10.6%时,FCC晶格材料的归一化比吸能是BCC晶格材料的2.6倍。此外,与常见负泊松比材料及大部分桁架晶格材料相比,相同相对密度的FCC晶格材料具有更高的比刚度、能量吸收效率及压缩力效率。  相似文献   
9.
压缩感知可以在低于Nyqiust采样率条件下实现稀疏信号的精确恢复. 重构算法是压缩感知的主要研究内容之一. 本文基于子空间基追踪算法的回溯思想与共轭梯度法, 提出了共轭梯度子空间基追踪算法. 通过仿真实验验证了算法的有效性, 并讨论了该算法利用几种常见测量矩阵对稀疏信号的重构效果. 结果显示, 当测量矩阵为部分Fourier矩阵时, 该算法具有最优的重构效果.  相似文献   
10.
压缩感知理论中降低信号维数的关键问题是构造有效的测量矩阵。在已知稀疏基的情况下,基于ETF(Equiangular Tight Frame)框架的测量矩阵构造方法和稀疏信号重构过程均依赖于感知矩阵。为此,设计了一种基于共轭梯度法的感知矩阵优化方法,该方法简单易行,且所求结果的Gram矩阵与目标Gram矩阵更接近。 实验结果表明,此感知矩阵优化方法在理论分析、实际图像应用及算法有效性上均具优势。  相似文献   
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