相界面对双相钛合金层裂孔洞形核的影响

利用一级轻气炮对TC4双相钛合金进行加载,获得初期的层裂状态,在加载中采用多普勒激光干涉测速技术对样品自由面粒子速度进行测试。在软回收经过加载的样品之后,借助于金相显微镜、X射线断层扫描、纳米压痕等检测手段进行多维分析,探讨了相界面对孔洞形核位置的影响。结果表明,孔洞绝大部分都在α相内形核,而不是如准静态损伤理论预测的形核于α/β相界面。这是由于相界面的反射与透射作用,当冲击波从高阻抗α相传入到低阻抗β相时,会在α相内产生拉伸脉冲,当拉伸脉冲足够大时,导致在α相内产生孔洞

基于先进光源原位成像的超高周疲劳损伤试验系统

本申请提供一种基于先进光源原位成像的超高周疲劳损伤试验系统，通过将超高周疲劳试验设备中的载荷传感装置及驱动装置安装在试验基座上，将驱动装置与超声共振装置连接，以通过超声共振装置固定待测试件，并通过驱动装置带动超声共振装置靠近或远离载荷传感装置，其中超声共振装置在待测试件与载荷传感装置接触时对待测试件施加超声谐振波，载荷传感装置用于对驱动装置施加的载荷进行检测，以实现对待测试件的快速疲劳损伤试验。本申请还通过在试验设备周围设置先进光源及成像捕捉设备，使先进光源发出的射线投射在待测试件上，并由成像捕捉设备对穿透待测试件的射线进行捕捉，以实现对待测试件内部的疲劳损伤演变过程的原位成像监控

Power system abnormal data identification method

本发明涉及一种电力系统异常数据辨识方法，包括将电力系统正常数据作为训练样本，训练神经网络；将待检测数据输入训练后的神经网络，获得残差序列；基于仿射传播聚类算法对残差训练进行聚类；根据各个类别的特征和类内距离进行异常数据判断。本发明利用混沌粒子群算法来进行神经网络训练，同时采用仿射传播聚类算法来实现数据聚类，能够显著降低计算量，同时不依赖采样分布，有效地提高了电力系统异常数据辨识的准确性