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基于大变形疲劳理论的橡胶材料及制品疲劳寿命预测方法

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高分子材料科学与工程 2024年第7期40卷 103-111页

作者：刘超罗传富中国科学院长春应用化学研究所高分子物理与化学国家重点实验室吉林长春130022 中国科学技术大学应用化学与工程学院安徽合肥230026

基于橡胶大变形疲劳理论提出了一套橡胶材料及其制品的疲劳寿命预测方法。该方法主要包括橡胶超弹性本构模型拟合以及有限元分析和疲劳仿真联合模拟2个步骤。由橡胶材料单轴拉伸疲劳实验数据使用最小二乘法拟合得到Mooney-Rivilin本构... 详细信息

基于橡胶大变形疲劳理论提出了一套橡胶材料及其制品的疲劳寿命预测方法。该方法主要包括橡胶超弹性本构模型拟合以及有限元分析和疲劳仿真联合模拟2个步骤。由橡胶材料单轴拉伸疲劳实验数据使用最小二乘法拟合得到Mooney-Rivilin本构模型材料参数。文中开发了具有自主知识产权的CIAC-SAFE疲劳仿真软件,并根据材料参数联合开源有限元模拟软件模拟的方法预测了哑铃型橡胶薄片单轴拉伸工况下的疲劳寿命,通过与实验结果比较验证了联合模拟方法的准确性。通过静态模拟数据来等效计算稳态滚动工况载荷历程,应用大变形疲劳理论方法预测V型带式模型以及橡胶轮胎模型稳态滚动工况下的疲劳寿命,根据预测结果对橡胶带式无极变速器(CVT)及橡胶轮胎的结构设计提出了优化建议,这表明该方法可以用于橡胶产品的设计前期,为产品开发节约时间和成本,也为深入理解橡胶材料疲劳及失效提供理论参考。

关键词：有限元分析疲劳仿真大变形疲劳理论本构模型

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常熟市政府购买居家养老服务问题和对策研究

常熟市政府购买居家养老服务问题和对策研究

作者：居亚萍扬州大学

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猪肺提取肝素钠及饲料蛋白粉的研究与开发

猪肺提取肝素钠及饲料蛋白粉的研究与开发

作者：张居贞武汉轻工大学

学位级别：硕士

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YD公司新能源汽车产品开发战略研究

YD公司新能源汽车产品开发战略研究

作者：鲁居印吉林大学

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光纤光栅索力传感器的酸碱耐久性

科学技术与工程 2024年第20期24卷 8606-8614页

作者：覃荷瑛祝健强李纯德罗伯光桂林理工大学广西壮族自治区智慧结构材料工程研究中心桂林541004 桂林理工大学广西岩土力学与工程重点实验室桂林541004

拉索作为斜拉桥的主要受力构件常处于复杂、恶劣的工作环境,传统的索力监测手段存在一定的局限性。将光纤光栅传感器内嵌封装进金属承压块上的凹槽,研制一种光纤光栅索力传感器,并对两种环氧树脂胶黏剂封装的光纤光栅索力传感器在酸碱... 详细信息

拉索作为斜拉桥的主要受力构件常处于复杂、恶劣的工作环境,传统的索力监测手段存在一定的局限性。将光纤光栅传感器内嵌封装进金属承压块上的凹槽,研制一种光纤光栅索力传感器,并对两种环氧树脂胶黏剂封装的光纤光栅索力传感器在酸碱腐蚀环境下的耐久性能进行研究,然后依托逆幂律模型与老化动力学理论,推导出传感器寿命预测方程。试验结果表明:该传感器的线性度和稳定性良好,传感器在腐蚀溶液中失效的主要原因是封装部位界相区胶黏剂受腐蚀剥落。A类传感器的耐酸碱性强于B类传感器,A类传感器在弱酸弱碱环境中的使用寿命均超过35年,大于斜拉桥拉索平均20年的换索年限,可以实现拉索全生命周期的监测。

关键词：索力监测光纤光栅传感器酸碱腐蚀寿命预测

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数字阵列雷达抗主瓣干扰方法研究

数字阵列雷达抗主瓣干扰方法研究

作者：居宇欢电子科技大学

学位级别：硕士

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基于弱引力透镜的星系团暗晕椭率测量

基于弱引力透镜的星系团暗晕椭率测量

作者：居逸杰上海师范大学

学位级别：硕士

基于神经网络的电动汽车锂离子电池SOC估算研究

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基于神经网络的电动汽车锂离子电池SOC估算研究

作者：花居森盐城工学院

学位级别：硕士

在社会经济高速增长的时代下,越来越多的人选择汽车作为代步工具,与此同时也造成了环境污染以及能源短缺等问题。为了缓解这些问题,以电池为驱动能源的电动汽车应运而生。电池是电动汽车的核心设备,因此开发一个更加精确的电池荷电状态(... 详细信息

在社会经济高速增长的时代下,越来越多的人选择汽车作为代步工具,与此同时也造成了环境污染以及能源短缺等问题。为了缓解这些问题,以电池为驱动能源的电动汽车应运而生。电池是电动汽车的核心设备,因此开发一个更加精确的电池荷电状态(State Of Charge,SOC)的预测模型就变得非常关键。SOC的高预测精度不仅能够提升电池使用寿命,还能够优化驾驶员的驾车体验,这一研究对于推动电动汽车技术的发展具有积极的意义。由于锂离子电池的比能量高和耐低温性的优势,已经被广泛应用于电动汽车上,因此本文将锂离子电池作为研究对象,分析影响电池SOC估算的因素,研究提升SOC预测精度的方法。具体工作如下:首先介绍目前电池SOC的估算方法及研究现状,分析各方法的优缺点,选定使用神经网络算法进行SOC估算。然后对锂离子电池的工作原理及特性进行了分析,搭建锂离子电池测试平台,采用控制单一变量的实验,研究温度以及充放电倍率对电池容量造成的影响。从而确定将温度,电压和电流作为预测模型的输入,SOC作为模型的输出。本文采用门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)作为SOC的预测模型的基础,设计使用卷积层(Convolutionlayer,Convol)和多头注意力机制(Multi-Head Attention,MHA)优化GRU预测模型。模拟了车辆在不同温度(0℃,25℃,45℃)运行条件下的电池状态,通过对比预测模型Convol GRU,GRU-MHA,Convol GRU-Attention(注意力机制)以及其他方法的预测模型,实验结果表明,优化过后模型的平均绝对误差(Root Mean Square Error,RMSE)、均方根误差(Mean Absolute Error,MAE)分别为0.67%和0.53%,证明该模型能够精确地预测锂离子电池SOC。

关键词：卷积神经网络多头注意机制循环神经网络锂离子电池 SOC估算

柔性穿戴技术应用于校园运动心脏骤停的可行性分析

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传感器与微系统 2024年第11期 1-5页

作者：王雨杰居方圆扬州大学体育学院

本文旨在整合柔性穿戴技术在运动监测中的应用进展，评估该技术在预测校园运动心脏骤停(E-SCA)的可行性。基于文献综述的整合性框架，通过收集、整合、分析中英文数据库中高质量期刊文献，参考柔性穿戴技术在医疗领域的应用，探讨其引... 详细信息

本文旨在整合柔性穿戴技术在运动监测中的应用进展，评估该技术在预测校园运动心脏骤停(E-SCA)的可行性。基于文献综述的整合性框架，通过收集、整合、分析中英文数据库中高质量期刊文献，参考柔性穿戴技术在医疗领域的应用，探讨其引入学校体育医疗监督的可行性。研究发现：柔性穿戴传感器的监测技术能够满足学校体育医疗监督需求，通过分析运动生化信号和生理指标，实时反馈学生心脏功能健康状况；将柔性穿戴技术与机器学习技术相结合可有效预测E-SCA发生，对紧急情况即时预警，便于体育教师和学校体育医务人员及时介入，从而降低青少年学生E-SCA的发生率和致死率；与人工智能算法相结合，可建制青少年学生个性化健康档案，以利学校部门制定更为有效的体育教育与健康促进计划。

关键词：柔性穿戴技术运动心脏骤停体医融合体外监测机器学习