设计拉伸疲劳试验,研究了疲劳载荷下磁信号暂时到达的稳定状态的特点以及疲劳过程中磁信号的分布、变化情况,并结合改进的J-A理论进行分析和讨论.结果显示:磁信号暂时到达的稳定状态在一个循环周期内沿环线变化,并且环线随循环载荷类型不同而变化,说明用改进的J-A理论描述磁记忆现象合理;疲劳过程中磁信号分三个阶段变化,这个特征由改进的J-A模型中描述磁畴壁运动所受阻碍的参数(ξ″)随疲劳损伤发展的变化规律解释;磁信号在缺陷附近呈\⌒\形的分布,这个特征由缺陷附近ξ″的分布规律解释

本文详细讨论了EXAFS测定的分辨本领、信噪比与实验参数间的相互关联;提出了实验参数临界条件的概念及其确定的方法;在临界条件下分别讨论了分辨本领、信噪比与临界实验参数值的相互关系并由此导出如下结论:1.当入射狭缝,出射狭缝宽度均为临界参数时,EXAFS测定的分辨本领与分光晶体摆动曲线的宽度无关,而信噪比则取决于分光晶体摆动曲线宽度所表征的嵌镶块大小对强度分布和消光效应的影响。2.当接收狭缝,分光晶体摆动曲线的宽度均为临界参数时,入射狭缝可增至最佳宽度,其分辨本领不仅保持不变,还能显著提高信噪比。当入射狭缝继续增大,超过最佳宽度时,信噪比不再增加。文中由此指出:当所用分光晶体完整性欠佳时,以采用结论1的条件为宜;当分光晶体完整性较好则应采用用结论2所提出的条件

振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性

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为解决局部最优问题,将遗忘机制引入传统遗传算法中,提出了一种改进的遗忘遗传算法,给出了一种遗忘算子及其遗忘概率,通过在遗传过程中遗忘某些基因,增加了算法的搜索空间,使算法跳出局部最优,从而最大限度地避免早熟收敛.将该算法用于不同欠费率下的电信客户初始信用评分,找到信用权重的优化解,较好地解决了对高欠费率群体进行信用评分时,信用权重的适应值偏低的问题.实验结果表明所提算法有效可行.与标准遗传算法相比,本文所提算法可以获得更高质量的解

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