12、材料力学测试:剪切与弯曲特性研究

材料力学测试:剪切与弯曲特性研究

1. 剪切测试相关要点

1.1 应变提取区域与范围的影响

在纤维取向为θ = 90°的情况下,应变提取区域(中心和缺口)的选择对剪切模量和破坏时的剪切应变的影响,比应变范围的选择更大。而基于试样边缘与感兴趣区域(ROI)之间偏移量确定的分析后ROI大小,由于对缺口处的剪切应变进行了平均,可能仅对剪切模量产生轻微影响。

1.2 测试夹具的问题与挑战

  • 测试夹具的弊端 :测试夹具会遮挡试样,并且在将试样插入轨道测试夹具时,数字图像相关(DIC)散斑图案可能会被刮伤。
  • 夹具自由度与对齐挑战 :两种测试夹具都有多个自由度。特别是轨道测试夹具,在对齐薄试样(由于大宽厚比而具有高柔度)以减少III型加载时面临挑战。拧紧螺栓时需小心,因为试样的轻微不对齐可能会导致扭曲和损坏,对于θ = 90°的试样尤其如此。

1.3 最终剪切强度的确定

由于在任何测试方法中,断裂都不会发生在缺口根部,因此所确定的强度代表了最终剪切强度的下限。

1.4 缺口角度优化

对于所研究的材料、正交各向异性程度以及所使用的测试夹具(而非修改版本),通过调整缺口角度无法实现优化。因此,在制定优化方案之前,应遵循ASTM指南。

1.5 实践练习

使用轨道测试中纤维取向θ = 90°的单向(UD)试样的测量数据和几何细节,需要完成以下计算:
1. 计算剪切应力。
2. 使用主应变和次应变计算最

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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