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以装载机前车架疲劳寿命评估为目的,从前车架焊接结构关键部位中提取三种典型焊接接头,对其进行疲劳试验和分析.以局部应变能密度法为理论基础,对获得的试验数据进行处理,得到了基于局部应变能密度的疲劳寿命曲线,并采用文献中十字接头的疲劳数据验证该理论的准确性和适用性.结果表明,局部应变能密度法既可用于焊根失效疲劳评估,也可以用于焊趾失效疲劳评估;不同位置的疲劳裂纹会影响结构的刚度,进而影响结构的疲劳寿命.此外,研究了焊脚尺寸和熔深对焊接接头疲劳寿命的影响,推导了基于局部应变能密度法的疲劳失效位置转换区间.并通过文献中的疲劳数据验证了文中提出的焊趾失效和焊根失效转换区间的准确性,为合理设计未焊透厚板T形接头抗疲劳性能提供依据. 相似文献
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当今的多相催化研究需要新的技术和方法从原子尺度上表征活性中心结构和反应中间体。本文作者课题组近期开发了理论模拟新技术来探索催化剂活性位点结构,即基于神经网络势函数的大规模原子模拟(LASP)软件中实现的全局神经网络势函数计算方法。本文介绍了该方法可以显著降低催化体系的计算代价,而维持与密度泛函理论同一级别的计算精度,从而解决多相催化中的许多复杂问题。本文对神经网络势函数方法的实现细节和目前已实现的应用场景进行了详细介绍。神经网络势函数可以用来预测材料晶体结构,理解高压氢化条件下TiO2表面的结构演化和确定三元氧化物ZnCrO晶相中合成气制甲醇活性位点。最后文章分析了神经网络势函数的局限性和今后可能的三个研究方向,即材料性质预测、多元素体系神经网络势函数构造和化学反应拟合。 相似文献
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为了解决集成学习模型Xgboost在二分类问题中少数类检出率低的问题,提出了基于梯度分布调节策略的改进的Xgboost算法——LCGHA-Xgboost。首先,通过定义损失贡献(LC)来模拟Xgboost算法中样本个体的损失量;而后,通过定义损失贡献密度(LCD)来衡量Xgboost算法中样本被正确分类的难易程度;最后,提出了梯度分布调节算法LCGHA,依据LCD动态调整样本个体的一阶梯度分布,间接地增大难分样本(主要存在于少数类中)的损失量,减小易分样本(主要存在于多数类中)的损失量,使Xgboost算法偏向对难分样本的学习。实验结果表明,与Xgboost、GBDT、随机森林(Random_Forest)这三大集成学习算法相比,LCGHA-Xgboost算法在多个UCI数据集上的召回率(Recall)值有5.4%~16.7%的提高,AUC值有0.94%~7.41%的提高;在垃圾网页数据集WebSpam-UK2007和DC2010数据集上所提算法的Recall值更是有44.4%~383.3%的提高,AUC值有5.8%~35.6%的提高。LCGHA-Xgboost算法可以有效提高对少数类的分类检出能力,减小少数类的分类错误率。 相似文献
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