Variations of stress intensity factor of a semi-elliptical surface crack subjected to mixed mode loading

Maximum stress intensity factors of a surface crack usually appear at the deepest point of the crack, or a certain point along crack front near the free surface depending on the aspect ratio of the crack. However, generally it has been difficult to obtain smooth distributions of stress intensity factors along the crack front accurately due to the effect of corner point singularity. It is known that the stress singularity at a corner point where the front of 3 D cracks intersect free surface is depend on Poisson's ratio and different from the one of ordinary crack. In this paper, a singular integral equation method is applied to calculate the stress intensity factor along crack front of a 3-D semi-elliptical surface crack in a semi-infinite body under mixed mode loading. The body force method is used to formulate the problem as a system of singular integral equations with singularities of the form r ⁻³ using the stress field induced by a force doublet in a semi-infinite body as fundamental solution. In the numerical calculation, unknown body force densities are approximated by using fundamental density functions and polynomials. The results show that the present method yields smooth variations of mixed modes stress intensity factors along the crack front accurately. Distributions of stress intensity factors are indicated in tables and figures with varying the elliptical shape and Poisson's ratio.     

刚性路面的材料性能反演

利用反分析的结果来评价路面结构的性能是近年来发展较快的一种无损检测方法.将刚性路面简化为Winkler地基上的多块板系统,利用落锤式弯沉仪所测得的弯沉结果,并结合奇异值分解的基本理论,成功地解决了刚性路面的反分析问题.大量的数值计算结果表明,该反算方法具有较好的稳定性和收敛性,从而为进一步研究刚性路面的承载能力提供了基础.     

基于奇异值分解行人对齐网络的行人重识别

为解决行人重识别的训练数据集中自动检测出的行人图像背景过大和行人部分缺失的错位现象问题,使用空间变换网络层对图像错位进行处理。为优化整个网络的深度学习过程,提高图像检索能力,增加网络特征层,使用奇异值向量分解方法对其进行处理。将行人对齐网络和奇异向量分解相结合,构造奇异值分解行人对齐网络,既可解决图像错位问题,又提高图像特征的相似性度量的效果。在Market1501、CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上进行试验,并与行人对齐网络和其他深度学习与非深度学习的行人重识别方法进行比较,试验结果中整个网络的平均检索精度和行人图像第一次匹配正确的概率平均达到了65%和80%左右,这表明奇异值分解行人对齐网络可以提高对行人匹配的效果。     

时变不确定广义系统的鲁棒无源控制

研究了除E外其余系数矩阵均含有范数有界时变不确定性的广义系统的鲁棒无源控制器设计问题.利用线性矩阵不等式方法,首先给出自治系统广义二次稳定且无源的充分条件;然后给出状态反馈鲁棒无源控制器的存在条件并用线性矩阵不等式的解构造了相应的控制器;随后以矩阵不等式的形式得到了动态输出反馈鲁棒无源控制器的存在条件,同时利用矩阵不等式的解给出相应控制器的设计方法;最后举例说明了所提出方法的可行性.     

有理C-Bezier曲线的形状分析

对有理C—Bezier曲线进行了形状分析，得出曲线上含有奇点、拐点和曲线为局部凸或全局凸的、用控制多边形边向量相对位置表示的充分必要条件，并讨论了权因子变化对曲线形状图的影响．     

离散广义系统无振控制的几点分析

通过讨论离散广义系统中的无振控制以及带有外加扰动的鲁棒控制问题，提出了在Ex（t）或x（t）不能直接得到时，设计观测器，采用了与众不同的输入u＝kEx（t），同时研究了在此输入情况下系统的正则性，无振控制及分离性．     

一种基于Slant变换和SVD的稳健性数字水印算法

针对奇异值分解(SVD)存在的虚警错误和水印隐蔽性与鲁棒性的矛盾问题,提出了一种基于Slant变换和SVD的稳健性数字水印算法。对二值水印图像进行Arnold置乱和Logistic映射双因子加密预处理,增强水印信息安全性;将原始载体图像分成8×8不重叠子块分别对其进行Slant变换和块奇异值分解;然后将水印图像SVD后的左奇异矩阵和奇异值矩阵相乘作为水印主成分嵌入到每个子块的最大奇异值中。仿真实验结果表明,该算法不仅有效解决了传统SVD水印算法的虚警问题,提升了运行速度和水印安全性,在具有较好隐蔽性的同时,对JPEG压缩、噪声、滤波、几何攻击等也有较好的稳健性。     

一类带有时滞的广义系统的H∞控: 一种LMI方法

利用线性矩阵不等式方法研究了一类带有时滞的广义系统的H_∞ 控制问题. 在一定条件下, 一个时滞奇异系统可以转化成由一个微分方程和一个代数方程组成的系统, 基于线性矩阵不等式方法给出了使这类系统H_∞干扰抑制性能指标满足要求的无记忆状态反馈控制设计.     

基于LFM的橡胶脱粘超声检测方法研究

针对SYS510e型空气弹簧底板的金属橡胶粘接结构橡胶脱粘缺陷超声检测难以辨识问题,提出采用改进的线性调频脉冲代替传统窄脉冲作为超声波激励信号,增大超声检测的信号能量和频谱宽度.在宽频带超声检测的基础上,采用小波包-奇异值分解方法解析超声回波在不同粘接状态、不同频率范围的时频能量分布,提取更稳定、一致性更好的橡胶脱粘辨...     

基于 SVD-VMD 和 SVM 滚动轴承故障诊断方法

针对故障滚动轴承振动信号中含有干扰信号,难以准确提取出故障信息,提出了一种基于奇异值分解(SVD)、变分模态分解(VMD)、和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用奇异值分解对信号进行处理,根据奇异值峰度差分谱来确定分解后重构矩阵的有效阶数,然后根据该有效阶数重构信号,对重构后的信号进行VMD分解,根据上述有效阶数确定分解的本征模态函数(IMF)分量的个数,从分解后的IMF分量中提取故障特征参数,将其作为支持向量机的输入参数进行故障诊断。最后采用合肥工业大学轴承试验机进行验证,并与直接进VMD分解及基于带通滤波器信号去噪的故障诊断方法进行对比,结果表明该方法能有效识别滚动轴承的故障类型,可用于滚动轴承故障诊断。