基于均匀设计实验的框架结构损伤识别应用研究

为对不规则框架结构的柱进行损伤识别,由位移指标对损伤初步定位后,利用均匀设计思想构造分步识别方案,通过BP神经网络利用频率和位移指标对损伤构件进行具体定位。通过6层框架数值模拟结果表明此方法克服了大型均匀设计表偏差过大,以及单一参数进行损伤识别的缺陷,能够较好地对框架结构损伤位置进行精确判定。     

Al-H2O反应中催化剂对Al(OH)3形貌演化的作用机理(英文)

研究不同催化剂在铝-水(Al-H₂O)反应中对Al(OH)₃晶体形貌及其生长机理的作用。采用NaOH、KOH、四甲基胍(TMG)和四甲基氢氧化铵(TMAH)作为催化剂进行反应,原位观察产物的演化过程。结果表明,反应120 min后得到的产物分别具有六棱柱形、六棱长柱状、长棒状和不规则棒状。在NaOH和KOH体系中,产物为三水铝石,三水铝石在NaOH体系中主要沿(110)、(001)和(100)晶面生长,而在KOH体系中主要沿(100)、(102)和(110)晶面生长。在TMG和TMAH体系中,产物是拜耳石,拜耳石在这两个体系中均沿(110)、(111)和(001)晶面生长。其中,三水铝石的Al—O键较多,有利于柱状晶体的形成。     

基于均匀设计试验的框架结构正分析分步式损伤识别方法

为对框架结构柱损伤位置和程度进行识别,应用均匀设计方法构建可用于结构损伤正分析档案库的试验表,按此试验表对抽样出的损伤位置和程度进行BP神经网络训练.训练后的神经网络根据分步式识别方法,以固有频率对结构出现的损伤进行层定位,再以位移变化率对损伤进行构件定位,同时反馈获得构件的损伤程度.通过2个模型结构损伤识别的算例,分别验证了所构建神经网络和识别参数的正确性,以及基于均匀设计试验分步式损伤识别方法的有效性.计算结果表明均匀设计试验可在保证识别效果的同时,大幅减少神经网络的训练次数;分步识别方法可对框架结构损伤位置进行精确判定,克服了一步识别框架损伤或单独使用某种参数进行损伤识别的缺陷.     

蓝宝石的应用及单晶强韧化研究进展

蓝宝石具有硬度大、强度高、抗腐蚀性强及良好的光学和化学特性,已被广泛应用于众多高科技领域,其突出的光学透过性有望成为新一代电子产品屏幕的盖板材料。然而蓝宝石单晶的冲击韧性差是本征缺陷,这将限制其在电子消费产品上的应用。近年来,国内外对蓝宝石的功能开发与应用,以及蓝宝石单晶强韧化进行了大量的研究。首先,对蓝宝石的相关性能进行了详细的介绍,综述了蓝宝石在光学、半导体、激光等领域的应用;其次,总结了蓝宝石通过掺杂合金元素、掺杂石墨粉、粒子注入以及铁、钛共掺杂等方法进行强韧化的研究进展,这些方法均可不同程度地提高蓝宝石单晶的断裂强度和断裂韧性;最后,对未来蓝宝石功能材料的应用以及蓝宝石强韧化工作的发展趋势进行了分析和探讨。     

基于机器学习的Al-Zn-Mg-Cu合金快速设计（英文）

提出一种基于机器学习的合金快速设计系统(ARDS),以定制所需性能的合金制备策略或预测制备策略所对应的合金性能。为此,分别对3种回归算法：线性回归(LR)、支持向量回归(SVR)和人工神经网络(BPNN)进行建模和比较以训练多性能预测模型。其中,应用SVR构建的机器学习模型被证明是最佳的。然后,基于生成对抗网络(GAN)模型原理,构建Al-Zn-Mg-Cu系铝合金快速设计系统(ARDS)。对ARDS的预测可靠性进行验证。结果表明,为了能够获得准确的制备策略,系统中极限抗拉强度(UTS)、屈服强度(YS)和伸长率(EL)的输入上限分别约为790 MPa、730 MPa和28%。此外,基于ARDS预测结果,制备了一种性能优异的新型铝合金材料,其UTS为764 MPa、YS为732 MPa、EL为10.1%,进一步验证了ARDS的可靠性。