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111.
为了确定密级配沥青混合料矿料分形分维的适用条件,利用最小二乘法对矿料级配双对数坐标图进行线性拟合,得到矿料分布分形维数,在此基础上,按照定义的模糊分维对《公路沥青路面施工技术规范》中密级配沥青混合料矿料分形分布特征——分形维数和自相似性进行了判定。结果表明:沥青混合料矿料级配分布是一个模糊分形系统,不具有严格的自相似性,而是统计意义上的自相似;密级配沥青混合料矿料级配的分形维数在2.33~2.59范围内变化,且在同一尺度范围内,级配上限比级配下限具有更高的分维数;密级配沥青混合料矿料级配的分布具有较为显著的一重分形,只需一个分形维数就可以表征该级配的分形特征。 相似文献
112.
摘 要: 材料拉伸直至断裂的全程单轴本构关系对材料大变形和断裂机理研究具有重要意义。传统拉伸试验获取的材料真应力-真应变曲线在试样颈缩后不可测。借助可以精确测量三维变形的DIC(Digital image correlate) 技术和有限元分析技术(Finite element analysis),本文提出了基于漏斗试样拉伸试验获取材料全程单轴本构关系的新方法,即TF(Test and FEA)方法。该方法将TF方法获取的材料全程单轴应力应变关系曲线作为有限元软件中的材料本构关系对漏斗试样拉伸变形过程进行模拟,其模拟载荷-位移曲线、漏斗根部直径-位移曲线和漏斗变形轮廓线等均与试验结果吻合良好,试样表面模拟应变也与DIC测试结果吻合, 根据不同半径漏斗试样模拟获得的全程真应力-真应变曲线保持良好一致性。最后,还对试样颈缩断面的力学行为进行了讨论,并给出了304不锈钢、汽轮机叶片材料2Cr12Ni4Mo3VNBN和 1Gr12Ni3Mo2VN、汽轮机转子材料30Cr2Ni4MoV的全程单轴本构关系模型参数、破断应力和破断应变。 相似文献
113.
报道了利用ZnO和Li2O混合物在5GPa, 1200 ℃—1500 ℃条件下, 制备Li掺杂p型ZnO(记作ZnO: Li)固溶体的过程. 研究发现, 高压下温度对于ZnO: Li固溶体的导电类型以及结构具有较大的影响. 其中在1500 ℃条件下烧结的ZnO: Li(Li的掺杂量4.5%)表现出良好的p型电学性能, 其电阻率为3.1× 10-1Ω·cm, 载流子浓度为3.3× 1019cm-3, 迁移率为27.7cm2·V-1·s-1. 通过实验及理论计算确定了其受主能级为110meV, 讨论了压力对p型ZnO的形成和电学性能的影响. 相似文献
114.
竹节纱是纺织工业中广泛使用的一种花式纱,为了检测和提取织物中的竹节纱,结合人眼视觉特性,提出了一种基于Gabor滤波器的竹节纱检测方法.根据竹节纱分布的方向特性,利用Gabor滤波器的带通技术,设计了一个目标函数,通过该函数来抑制织物正常纹理的频率成分,增强了竹节纱的频率成分,从而达到了检测竹节纱的目的.大量实验结果表明,该方法获得了较好的检测效果. 相似文献
115.
基于粒子群改进BP神经网络的组合预测模型及其应用 总被引:3,自引:0,他引:3
针对应用广泛的传统人工智能预测BP(Back propagation)神经网络自身局限以及其在处理中长期复杂预测问题中需要样本数量大、泛化能力弱等不足,提出利用粒子群算法优化BP神经网络的学习算法,在此基础上,利用灰色预测方法和自回归移动平均模型(ARIMA)时序预测对历史数据进行初步预测,对中长期预测中数据趋势项和随机项进行模拟;将初步预测的结果作为改进BP神经网络的输入,在此基础上进行训练和预测,构建基于改进BP网络的组合预测模型.以我国1978-2007年能源需求数据为样本,进行实例分析.结果表明:组合预测模型预测精度较BP神经网络、灰色预测方法和ARIMA预测方法分别提高4.8%,6.1%和5.3%,验证了组合预测方法在中长期预测问题处理中的有效性. 相似文献
116.
117.
模糊处理变结构神经网络日负荷预测方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
对于受不确定因素影响的日电力负荷,首次提出了基于模糊分类规则的变结构神经网络负荷预测模型,考虑从两方面改进预测精度,一个方面是通过模糊分类规则,使过去的负荷数据分为不同气候特征,选用同类特征数据进行预测,另一方面是通过神经网络变结构优化,确定最优网络和最优拟合逼近,从而得到最优的预测结果,这种新方法同时考虑了天气因素的影响和神经网络的最优确定,因此,较大提高了日负荷预测的精度。 相似文献
118.
119.
分析了Y/>/↓△平衡变压器对称短路时输入阻抗所必须满足的平衡条件,提出了这种变压器绕组等值阻抗的设计理论,据此分析了其运行特性。 相似文献
120.