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用神经网络对土体进行建模能反映应力路径相关性、反映土的剪胀剪缩以及反映体应力、剪应力对体应变、剪应变的交互影响,因而成为一种比较理想的建模方式.能否在样本有限的情况下获得精度比较高的本构模型正是主要的研究目的.通过研究中密砂在等p路径下的三轴试验曲线,发现其应力-应变关系曲线在常规应力范围内具有归一化特性.选择合适的归一化指标对砂土三轴试验数据进行归一化,以归一化的试验数据为训练样本进行神经网络训练,得到了比较理想的砂土的神经网络本构模型.本构模型仿真值与试验值符合较好,表明所给出的建模方法是合理的.提出的建模方法可以在所有试验数据的基础上自动实现概率寻优,能有效降低噪声信号的干扰、减小试验数据的分散造成的影响. 相似文献
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Y3Al5O12∶Ce3+荧光粉是目前白光LED的主要发光材料,但在使用时存在封装树脂因散热不佳而发生老化等问题。本文采用无压烧结制备了Y2MgAl4SiO12∶Ce3+透明陶瓷荧光体,用于替代荧光粉体和调控发光性能。首先通过化学共沉淀法制备前驱体粉体,经高温煅烧后采用冷等静压成型,最后在马弗炉中1 600℃煅烧制得透明荧光陶瓷。研究了Ce3+掺杂浓度和样品厚度对材料性能的影响,其中掺杂量为0.5%的样品在800 nm处具有56%的透过率,在450 K下发光强度仍能保持室温强度的84%。与蓝光芯片组装成器件测试表明,荧光陶瓷在蓝光LEDs/LDs的激发下发出白光,其CIE色度坐标分别为(0.307 6,0.332 9)和(0.308 0,0.331 6),光效分别为62.6 lm/W和146.3 lm/W。研究结果表明,YMAS∶Ce荧光陶瓷可应用于白光LEDs/LDs领域。 相似文献
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