金属低周疲劳过程热力学熵特征分析及寿命预测模型

选取Q235钢试样开展低周疲劳试验,通过改变加载幅值、加载频率等条件,研究分析了低周疲劳过程热力学熵产率与累积熵产变化特征。结果表明,熵产率随加载幅值的增大而升高且在同一载荷下熵产率近似恒定。低周疲劳过程中热力学熵的累积是一个准线性累加过程。试样最终疲劳断裂熵随加载幅值的增大而减小,与加载频率无明显关系。在此基础上建立了基于热力学熵的金属低周疲劳寿命预测模型,该模型可用于金属构件疲劳损伤的实时评估。     

基于区域能量的NSST域偏振图像融合算法

针对传统的偏振图像融合方法存在图像细节丢失、边缘模糊、对比度下降等不足,提出了一种基于区域能量的非下采样剪切波变换域(NSST)偏振图像融合方法。首先,利用NSST对源图像进行分解,获取源图像的低频子带系数和高频子带系数;然后,对分解得到的低频系数基于区域能量加权融合,对高频系数先基于区域能量取大融合,再应用引导滤波进行细节增强;最后,通过NSST逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合后的偏振图像能够较好地保留细节信息,同时使边缘更加清晰,图像标准差、平均梯度、信息熵、对比度、空间频率相对传统方法均有不同程度的提高,具有更好的视觉效果。