为探究不同加载角度下A7085铝合金Ⅰ-Ⅱ复合型疲劳裂纹扩展机理，在MTS疲劳试验机上采用紧凑拉伸剪切试件（CTS）对A7085铝合金进行不同加载角度的疲劳实验；用有限元分析计算不同裂纹扩展长度的裂纹尖端应力强度因子，通过七点递增多项式法对数据进行处理，计算出A7085铝合金Paris公式中的参数C和m.结果表明不同加载角度的裂纹基本沿着与外载荷垂直的方向扩展，裂纹扩展路径近似为一条直线，裂纹扩展角测量结果基本符合最大环向拉应力理论；Ⅰ-Ⅱ复合型裂纹一旦发生扩展，Ⅱ型应力强度因子KⅡ所占比例急剧减小，Ⅰ型应力强度因子KⅠ不断增大，此后KⅡ远远小于KⅠ，有效应力强度因子（KⅠ和KⅡ的组合）基本等于KⅠ，相当于裂纹扩展主要受Ⅰ型应力强度因子控制，研究结果有助于对Ⅰ-Ⅱ复合型疲劳裂纹扩展机理的理解

利用Gleeble-3800热模拟实验机研究了工业纯钛TA2的热变形行为.变形温度为750~1000℃，步长50℃，应变速率分别为0.01、0.1、1和10 s-1.实验结果表明，TA2在热压缩变形过程中发生了加工硬化以及动态回复、动态再结晶.随着变形温度的降低和应变速率的增加，流变应力逐渐增加.为了准确预测TA2的高温流变行为，基于实验数据和双曲正弦Arrhenius模型构建了考虑应变影响的本构方程，本构方程中材料常数α、n、Q、lnA与应变之间存在6阶多项式关系.本文所提出考虑应变影响的本构方程可以用于研究工业纯钛TA2的高温流变行为

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

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