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期刊信息/Journal information
上海交通大学学报
上海交通大学学报

叶必丰

月刊

1008-7095

xuebao.ejtu.edu.cn

021-62933373/2534,62932306

200030

上海市华山路1954号

上海交通大学学报/Journal Journal of Shanghai Jiaotong UniversityCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是由上海交通大学主办的自然科学综合性学术期刊。它以马列主义、毛泽东思想和邓小平理论为指导。以促进科学技术发展、培育科技人才、为社会主义现代化建设服务为宗旨。本刊主要刊载船舶与海洋工程、动力、机械、能源、材料、电气、电子、计算机、化工、生物工程、管理科学，以及数学、物理、工程力学等方面的最新研究成果。本刊为中国自然科学核心期刊和中国科技论文统计用刊源之一。
正式出版
收录年代

    基于X射线CT原位试验的平纹SiCf/SiC压缩损伤演化机理

    程相伟张大旭杜永龙郭洪宝...
    232-241页
    查看更多>>摘要：为揭示陶瓷基复合材料的损伤演化及失效机理，开展了平纹SiCf/SiC复合材料X射线CT原位压缩试验，得到了材料加载过程中和破坏后的CT原位图像数据;采用数字体积相关(DVC)技术获得了材料的位移场和应变场，利用图像处理软件建立复合材料内部三维可视化模型，借助深度学习算法获得纤维束劈裂等损伤的空间分布，进行了压缩损伤演化定性分析以及定量分析。结果表明:在单向压缩过程中，材料在厚度方向出现较大鼓出变形，在宽度方向则发生较小的收缩;厚度方向鼓出变形是引起材料压缩损伤的主要原因。载荷较大时出现表层基体脱落、纤维束劈裂、分层等损伤;纤维束压缩弯折导致材料压缩失效，断口处出现明显V形剪切带。平纹SiCf/SiC的压缩损伤演化分析表明，DVC技术和基于深度学习的图像分割方法可以有效地揭示陶瓷基复合材料压缩损伤演化机理。

    陶瓷基复合材料碳化硅深度学习图像分割数字体积相关技术

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    • 万方数据

    基于机器学习的直角扣件滑移和扭转性能预测方法

    鲍朱杰李祯王斐亮庞博...
    242-252页
    查看更多>>摘要：直角扣件初始刚度对模板支架结构承载力有较大影响，但扣件性能的量化设计存在工程量大、计算精确度低等问题。基于一系列扣件抗滑移和扭转试验，建立带直角扣件节点的三维数值模拟并利用试验结果进行验证，通过验证后的数值方法开展大量参数分析揭示多种设计参数对扣件性能的综合影响并建立扣件承载力设计数据库，分别基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和K最邻近算法(K-NN)提出了扣件刚度预测模型，结合基因表达式编程(GEP)提出了抗滑移模型测点位移和扭转模型刚度预测表达式。研究表明，通过SVM和GEP能够较准确预测直角扣件抗滑移模型位移和扭转模型刚度，对指导工程模板支架结构中扣件的安全设计有着重要意义。

    直角扣件抗滑移性能扭转性能参数分析机器学习

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    • 万方数据
    • 维普