基于曲率模态变化率指标的结构损伤识别

损伤指标的敏感性对结构损伤识别有着重要价值。本文通过数值仿真,指出曲率模态对于结构损伤敏感性上的不足,从而提出新的损伤指标即曲率模态变化率指标。仿真分析结果表明,曲率模态变化率比曲率模态更为敏感,而且对于模态节点和支座处节点损伤具有较高的敏感性。     

关于基体曲率的热障涂层残余应力分析

采用空心和实心四相同心圆模型,导出了轴对称温度应力状态下的位移公式,分析了基体曲率对热障涂层残余应力的影响。结果表明:热障涂层结构中各层内既有环向应力,又有径向应力,应力大小与温降成线性关系;当陶瓷层在外层时,在氧化层/陶瓷层和粘结层/氧化层界面上产生垂直界面的拉应力,且实心模型的拉应力远大于空心模型的拉应力;当陶瓷层在里层时,空心模型中相应界面上的应力为压应力。     

基于信息熵度量的高斯尺度空间角点检测算法

图像的多尺度表示是指从原始图像出发,导出一系列越来越平滑、简化的图像,这种简化意味着图像信息的丢失。图像角点是图像的一个重要的局部特征,本文结合尺度空间理论,实现了多尺度下Harris角点检测,并利用信息熵计算每一尺度下图像的信息量,信息熵是衡量不同尺度下图像信息的可靠方法。通过实验对提取出的特征点进行攻击,证明了这些点具有很好的鲁棒性,与单尺度Harris角点检测相比,该特征点具有更高的重复率,即尺度不变性。     

涡旋曲面铣削加工工艺改进

涡旋线是一种曲率在时刻变化的复杂曲线,涡旋面铣削加工中,动态前后角、切削层厚度(切深)以及切削力都随之变化,如果切削用量设计不当,将使动态切削状态恶化,严重降低刀具寿命,影响加工效率,这些影响切削性能的因素都与进给量直接有关。当曲率增大,切深加大,动态后角变小,以及切削力增加,这种现象明显地表现在涡旋曲线接近中心的部位,往往导致刀具急剧磨损以致断裂,严重影响生产率。因此涡旋曲面铣削加工进给率计算必须考虑其曲率的变化,但通常是根据经验按曲率的变化分段安排进给率,不是以精确计算为依据。为了改进涡旋曲面铣削加工工艺,本文工作结合涡旋压缩机主体涡旋盘常用的涡旋线建立数学模型,计算单位时间进给的切削层厚度,提出进给率优化方法,并利用Weilenmann方法计算相应的切削力,参照工艺性和经济性的要求、改善现行的涡旋加工工艺。     

小型全复合材料公务机增压舱外形的改进设计

为解决某小型全复合材料公务机增压舱存在的设计缺陷,本文通过对问题原因的深入分析,提出了有效的整改措施,并对改进设计的效果进行了评估.实际生产制造表明该方法切实可行,对今后小型飞机增压舱的设计具有借鉴意义.     

浅析TRIBON线型光顺方法

本文主要介绍Tribon系统中的Lines模块如何建立线型文件,曲率的判别,针对36500自卸船介绍两种线型光顺的方法提出一些建议,希望对读者有所帮助.     

多分辨率分析和小波能量曲率的框架结构损伤识别

为研究运用多分辨率和小波包分析方法识别结构损伤的有效性,以三层混凝土框架结构为研究对象,分别建立不同损伤工况下的三维有限元数值模型,采用ANSYS程序进行动力时程分析,研究不同识别指标和输入信号的识别灵敏度以及其他因素对损伤识别结果的影响.分析结果表明:小波包能量曲率差法能够较好达到损伤识别的目的,输入信号使用加速度响应信号比速度和位移响应信号具有更好的识别效果;有限元模型网格划分、加速度时程响应信号的提取位置以及采样频率对损伤位置的识别有较大影响;有限元网格划分越密、加速度时程响应信号提取位置离损伤位置越近、采样频率越大,损伤位置识别越精确.     

塑性铰区采用FRC柱试验研究及正截面承载力分析

采用简化的纤维增强混凝土应力应变关系,根据截面变形的平截面假定和截面力的平衡方程,推导出塑性铰区采用纤维增强混凝土柱在不同极限状态时的曲率。根据各极限状态点曲率,求得截面上各分布力,对截面形心轴取距,到塑性铰区采用FRC柱的开裂、屈服、峰值和极限点的弯矩表达式。与试验结果对比表明,计算值与试验值吻合较好。     

面向大曲率组合曲面的喷涂机器人喷枪轨迹组合与连接问题研究

摘要：针对喷涂机器人在大曲率组合曲面的面片上喷枪轨迹间的组合与连接问题,结合曲面拟合理论与喷枪建模方法,建立喷枪轨迹优化模型,提出一种满足大曲率组合曲面上喷枪轨迹首尾衔接的算法程序。首先,基于曲面拟合理论将大曲率组合曲面转换为自然二次曲面面片组合,建立涂层增长模型,对组合曲面上不同类型自然二次曲面面片交界处的喷枪轨迹进行优化;其次,基于该模型运用交换子和交换序列的思想,设计出实现喷涂大曲率组合曲面的喷枪轨迹组合与连接的新算法,并编写相应的算法程序,实现喷涂轨迹的全局优化;最后,通过某一种汽车外壳的喷涂实验,验证了模型的有效性和算法程序的可行性,实现了对大曲率组合曲面的连续性喷涂。     

一种自适应改进曲率扩散超声图像滤波方法

针对图像尤其是医学超声图像的边缘模糊或者缺失对图像进一步处理带来的影响,同时由于传统改进曲率扩散方程无法自适应以及迭代时间长,本文提出了一种结合高斯滤波的参数自适应的改进曲率扩散方法,并且使用统计学中的绝对偏差中值自动调整梯度阈值参数。该方法能在保留改进曲率扩散方程去噪能力的同时有效地保留图像边缘细节信息,同时减少了滤波过程中的迭代次数,从时间复杂度的方面提高了方法的效率。另外,自适应梯度阈值的采用进一步提高了改进曲率扩散方程保留图像细节信息的能力。实验结果表明,结合高斯滤波的参数自适应改进曲率扩散方法继承了改进曲率扩散的优点,同时又减少了人工干预,提高了去噪效率。