考虑T-stress的非正态随机参数疲劳裂纹扩展寿命的可靠性分析

基于断裂力学的疲劳裂纹扩展寿命问题的研究常常将裂纹尖端应力展开项的高次项忽略,引起了裂纹扩展模拟的误差,本文考虑高次项T-stress对裂纹扩展角的影响,对裂纹扩展过程做了数值模拟,结果显示相同裂纹扩展长度下,考虑T-stress会延长裂纹扩展寿命。文章首先采用修正的Paris-Erdogan 公式计算了两端承受均布拉伸载荷的边缘斜裂纹板的疲劳裂纹扩展寿命,裂纹扩展方向采用两参数修正的最大拉应力准则。由于结构尺寸,材料特性和载荷等因素具有不确定性,导致疲劳裂纹扩展过程带有一定的随机性,本文以材料属性和载荷为随机变量,在随机有限元法的基础上,结合计算可靠度的四阶矩法,Edgeworth级数展开方法,提出随机参数服从任意分布时的结构疲劳裂纹扩展寿命可靠度的计算方法。分析了参数为非正态分布时的平板裂纹扩展寿命可靠度随裂纹扩展的变化过程。本文方法可预测工程中板裂纹的扩展行为,以及预测裂纹板的可靠度。     

任意分布参数疲劳裂纹扩展寿命的可靠性分析

针对工程中疲劳裂纹扩展过程带有很大的随机性,采用Paris-Erdogan公式计算了两端承受均布拉伸载荷的边缘斜裂纹板的疲劳裂纹扩展寿命.裂纹扩展方向采用最大周向应力准则.在此基础上,以材料属性和载荷为随机变量,用随机有限元法结合计算可靠度的四阶矩法,分析了分布参数为任意分布时的疲劳裂纹扩展寿命可靠度对极限寿命的变化规律.通过算例说明本文方法的结果与Monte-Carlo Simulation的结果误差很小,对疲劳设计有一定的指导意义.     

基于三维荧光谱特征分析的油种鉴别技术的研究

介绍了运用神经网络进行模式识别的基本原理,将主成分分析法和BP神经网络相结合,提出矿物油三维荧光谱鉴别方案,并进行了系统设计,建立了基本的模型框架.选取矿物油三维荧光谱的特征参量,组成原始特征向量,采用主成分分析法进行预处理,而后选取主成分运用BP神经网络实现油种鉴别.该方法减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性,同时简化了网络结构,提高了程序运行的速度.通过实例进行了分析,结果证明该方法有效地实现了矿物油三维荧光谱的油种鉴别,同时该系统也可用于其它物质的光谱识别技术领域.     

“原子吸收分光光度法测玩具表面涂层中铅”信息化项目教学的设计与实施

以"原子吸收分光光度法测定玩具表面涂层中铅"为例,将信息化技术和资源应用于课堂,构建了一种"信息化、项目教学、以学生为中心"的教学模式,从教学分析、教'学策略选择、教学组织、教学效果等4个方面来优化教学内容与教学活动。实践表明,信息化项目教学模式的运用,能将晦涩难理解的原理形象化,调动学生学习的主动性,丰富了传统教学方式,提升了教学效果。     

基于三维荧光谱特征分析的油种鉴别技术的研究

介绍了运用神经网络进行模式识别的基本原理,将主成分分析法和BP神经网络相结合,提出矿物油三维荧光谱鉴别方案,并进行了系统设计,建立了基本的模型框架.选取矿物油三维荧光谱的特征参量,组成原始特征向量,采用主成分分析法进行预处理,而后选取主成分运用BP神经网络实现油种鉴别.该方法减少了输入变量的维数,消除了各输入变量的相关性,同时简化了网络结构,提高了程序运行的速度.通过实例进行了分析,结果证明该方法有效地实现了矿物油三维荧光谱的油种鉴别,同时该系统也可用于其它物质的光谱识别技术领域.