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    重庆时时彩胆位杀号: 基于模糊动态模式识别的复合材料高温机械性能测试方法.pdf

    关 键 词:
    基于 模糊 动态 模式识别 复合材料 高温 机械性能 测试 方法
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    摘要
    申请专利号:

    CN201010022969.0

    申请日:

    2010.01.19

    公开号:

    CN101776674A

    公开日:

    2010.07.14

    当前法律状态:

    撤回

    有效性:

    无权

    法律详情: 发明专利申请公布后的视为撤回IPC(主分类):G01N 33/00申请公布日:20100714|||实质审查的生效IPC(主分类):G01N 33/00申请日:20100119|||公开
    IPC分类号: G01N33/00 主分类号: G01N33/00
    申请人: 华东理工大学
    发明人: 杨榛; 顾幸生; 梁晓怿; 詹亮; 王艳莉; 刘晓军; 乔文明; 凌立成
    地址: 200237上海市徐汇区梅陇路130号
    优先权:
    专利代理机构: 上??剖⒅恫ù碛邢薰?31225 代理人: 林君如
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    法律状态
    申请(专利)号:

    CN201010022969.0

    授权公告号:

    ||||||

    法律状态公告日:

    2013.05.15|||2010.09.15|||2010.07.14

    法律状态类型:

    发明专利申请公布后的视为撤回|||实质审查的生效|||公开

    摘要

    本发明涉及基于模糊动态模式识别的复合材料高温机械性能测试方法,该方法包括以下步骤:将材料构成样本集,采用原始数据标准化和归一化建立样本特性指标矩阵,再建立模糊相似矩阵并计算模糊等价矩阵,再用t检验法通过对程序不断调试来确定λ截矩阵t检验临界参数Tm获得唯一的最优分类,输入待识别材料特征参数,计算待识别材料的相似度,求出待识别材料X与各群体样本之间的贴近度。与现有技术相比,本发明提高了工作效率,减小高温热处理试验的劳动量,满足经济性和准确性的要求,具有实际应用价值,可对不同复合材料在高温或其他特殊环境和条件要求下进行有效的性能测试。

    权利要求书

    1: 一种基于模糊动态模式识别的复合材料高温机械性能测试方法,其特征在于,该方法包括以下步骤: (1)将材料构成样本集,采用原始数据标准化和归一化处理由影响材料高温机械性能的各种因素组成的样本特性指标矩阵; (2)建立模糊相似矩阵,然后计算模糊等价矩阵R′,再用t检验法通过对程序不断调试来确定λ截矩阵t检验临界参数T m 获得唯一的最优分类,并建立群体模式对将待评定材料归类; (3)输入待识别材料特征参数,计算待识别材料的相似度,求出待识别材料X与各群体样本之间的贴近度后,当最大相似度N(X,Y j )大于规定阈值时,认为该未知材料与第Y j 族的高温机械性一致,否则重新进行动态聚类模糊模式识别某材料的高温机械性能类别。
    2: 根据权利要求1所述的一种基于模糊动态模式识别的复合材料高温机械性能测试方法,其特征在于,所述步骤(1)中原始数据标准化和归一化处理是将样本特征指标的单位和数量级出现的较大差异变换为所有的特征指标均变为无量纲量; 标准化值: y ik ' = y ik - y ‾ k s k , ]]> i=1,2,…,n;k=1,2,…,m, y ‾ k = 1 m Σ i = 1 m y ik , ]]> S k = 1 m - 1 Σ i = 1 m ( y ik - y ‾ k ) 2 ]]> 归一化值: x ik = y ′ ik - y ′ i max y ′ i max - y ′ i min , ]]> 其中n为数据个数,m为特征个数,y′ imax 表示y ik 的最大值;y′ imin 表示y ik 的最小值。
    3: 根据权利要求1所述的一种基于模糊动态模式识别的复合材料高温机械性能测试方法,其特征在于,所述步骤(2)中建立模糊相似矩阵选用分辨率高的绝对值导数法来确定相关程度,其数学模型为: 其中,c为一个可选择的常量值,使得满足0≤r ij ≤1。由此可得模糊相似矩阵。
    4: 根据权利要求1所述的一种基于模糊动态模式识别的复合材料高温机械性能测试方法,其特征在于,所述步骤(2)中t检验法采用以下步骤: 已知样本的一组观测值λ 1 ,λ 2 ,……,λ n ,,其中λ m 为可疑值,不包括可疑值的样本均值和样本标准偏差分别为: 当临界参数 时,其中:t p (n-2)是自由度为(n-2)的t分布的P分位数,p=1-α/2,α取0.01,此时λ m 为接受值,通过对程序不断调试来确定λ截矩阵t检验临界参数T m ,以获得唯一的最优分类。
    5: 根据权利要求1所述的一种基于模糊动态模式识别的复合材料高温机械性能测试方法,其特征在于,所述步骤(2)中建立群体模式是将所设样本集合按照取定的λ被分为M类样本材料族,每类包含若干样本,其集合为X M ,每个群体样本代表该族的综合特征构成群体模式。
    6: 根据权利要求1所述的一种基于模糊动态模式识别的复合材料高温机械性能测试方法,其特征在于,所述步骤(3)中计算待识别材料的相似度采用以下方法:将待识别的材料看作是由p个特征表示的模糊集,以M表示,由已知材料形成的群体样本也是由p个特征表示的模糊集,以N j 表示,两模糊集之间接近的程度可用贴近度来衡量,得到最大相似度N(M,N j );为保证新材料的高温机械性与群体材料族的高温机械性能之间足够相似,规定一阈值v,当最大相似度N(M,N j )≥v时,认为该未知材料与第N j 族的高温机械性一致,当N(M,N j )<v时,认为该种材料与任何一族的高温机械性能均不一致,需选别的材料建立新的群体模式,重新进行识别。

    说明书


    基于模糊动态模式识别的复合材料高温机械性能测试方法

        【技术领域】

        本发明涉及一种复合材料高温机械性能测试方法,尤其是涉及一种基于模糊动态模式识别的复合材料高温机械性能测试方法。

        背景技术

        机械性能是材料最重要的性能。复合材料具有比强度高、比模量大、抗疲劳性能及减震性能好等优点,衡量复合材料机械性能的物理量主要有复合材料的刚度和强度。复合材料的刚度特性由组分材料的性质、增强材料的取向和所占的体积分数决定,而由于制造工艺、随机因素的影响,在实际复合材料中不可避免地存在各种不均匀性和不连续性都会影响到材料的性能。复合材料在某些场合的使用除力学性能外,往往需要同时具有好的物理性能如耐热性能,金属基复合材料是典型的代表。金属基复合材料除具有高模量、高强度的特点外,还具有高韧性及高导热性能,可以使局部的高温热源很快扩散消失,有利于解决热气流冲击等问题。

        随着科学技术的发展,新复合材料层出不穷,用户在选用这些材料时,常因对它们的性能不甚了解,致使选择复合材料类型时感到极大困难。复合材料高温机械性能数据是成功制备和选择高性能复合材料中不可或缺的数据。而材料的选择作为材料设计的关键因素之一,其结果直接关系到材料设计的很多方面,对复合材料产品的质量和成本等有很大的影响。目前,确定材料高温机械性的方法是进行高温热处理试验,这是一项费工、费料极其繁重的工作。本发明为复合材料高温机械性能的快速、智能化选择提供了一种新的模式识别方法。

        模式识别,即用一定的数学方法,对多因素信息进行处理,将物群分类,了解各因素之间的关系以及各因素对分类的影响,并总结规律来确定某物所属类别。

        鉴于复合材料高温机械性信息缺乏完整性和确定性,而是一个模糊的概念,使得确定性信息处理的方法和理论已不再完全适用。因此,试图利用某个简单物理量来精确地确定和测量材料的高温机械性,必然难以获得最佳结果。

        本发明以复合材料的高温机械性主要受其物理、力学性能的影响为出发点,根据模糊数学的理论,由计算机辅助进行模糊动态聚类分析,结合模糊模式识别对新材料的高温机械性进行识别和预测。解决了材料在高温环境下的机械性能评价困难的问题,综合利用模糊动态聚类和模式识别的优点,减少或避免了再进行后续模拟试验或破坏性试验,节省了大量的劳动量和试验经费。此法可提高工作效率,具有重要的理论意义和实用价值。

        【发明内容】

        本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种得到最优分类、识别效率高、运算过程方便简捷的基于模糊动态模式识别的复合材料高温机械性能测试方法。

        本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:

        一种基于模糊动态模式识别的复合材料高温机械性能测试方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:

        (1)将材料构成样本集,采用原始数据标准化和归一化处理由影响材料高温机械性能的各种因素组成的样本特性指标矩阵;

        (2)建立模糊相似矩阵,然后计算模糊等价矩阵R′,再用t检验法通过对程序不断调试来确定λ截矩阵t检验临界参数Tm获得唯一的最优分类,并建立群体模式对将待评定材料归类;

        (3)输入待识别材料特征参数,计算待识别材料的相似度,求出待识别材料X与各群体样本之间的贴近度后,当最大相似度N(X,Yj)大于规定阈值时,认为该未知材料与第Yj族的高温机械性一致,否则重新进行动态聚类模糊模式识别某材料的高温机械性能类别。

        所述步骤(1)中原始数据标准化和归一化处理是将样本特征指标的单位和数量级出现的较大差异变换为所有的特征指标均变为无量纲量;

        标准化值:yik′=yik-yksk,]]>i=1,2,…,n;k=1,2,…,m,y‾k=1mΣi=1myik,]]>

        归一化值:xik=y′ik-y′imaxy′imax-y′imin,]]>

        其中n为数据个数,m为特征个数,y′imax表示yik的最大值;y′imin表示yik的最小值。

        所述步骤(2)中建立模糊相似矩阵选用分辨率高的绝对值导数法来确定相关程度,其数学模型为:

        其中,c为一个可选择的常量值,使得满足0≤rij≤1。由此可得模糊相似矩阵。

        所述步骤(2)中t检验法采用以下步骤:

        已知样本的一组观测值λ1,λ2,……,λn,其中λm为可疑值,不包括可疑值的样本均值和样本标准偏差分别为:

        λ′‾=1n-1Σi=1i≠mnλi]]>

        当临界参数时,其中:tp(n-2)是自由度为(n-2)的t分布的P分位数,p=1-α/2,α取0.01,此时λm为接受值,通过对程序不断调试来确定λ截矩阵t检验临界参数Tm,以获得唯一地最优分类。

        所述步骤(2)中建立群体模式是将所设样本集合按照取定的λ被分为M类样本材料族,每类包含若干样本,其集合为XM,每个群体样本代表该族的综合特征构成群体模式。

        所述步骤(3)中计算待识别材料的相似度采用以下方法:将待识别的材料看作是由p个特征表示的模糊集,以M表示,由已知材料形成的群体样本也是由p个特征表示的模糊集,以Nj表示,两模糊集之间接近的程度可用贴近度来衡量,得到最大相似度N(M,Nj);为保证新材料的高温机械性与群体材料族的高温机械性能之间足够相似,规定一阈值v,当最大相似度N(M,Nj)≥v时,认为该未知材料与第Nj族的高温机械性一致,当N(M,Nj)<v时,认为该种材料与任何一族的高温机械性能均不一致,需选别的材料建立新的群体模式,重新进行识别。

        与现有技术相比,本发明具有以下优点:

        (1)采用t值检验模糊聚类分析方法,实现了模糊聚类的自适应性,得到了聚类分析中的最优分类;

        (2)结合最大贴近度模糊模式识别技术,可根据设定的贴近度阈值,对未知金属基复合材料的高温机械性能进行有效分类和识别;

        (3)金属基复合材料的高温机械性能的分析建立在数值分析基础上,可通过不同相似性要求,进行动态聚类;

        (4)用计算机编程完成算法,具有较高的准确度,且运算过程方便、简捷。

        【附图说明】

        图1为本发明的流程图。

        【具体实施方式】

        下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。

        实施例

        一种基于模糊动态模式识别的复合材料高温机械性能测试方法,工艺流程图如图1所示。识别方法基本过程如下:首先将材料构成样本集,接着建立由影响材料高温机械性能的各种因素组成的样本特性指标矩阵,继而选用合适的方法获得模糊相似矩阵,然后计算模糊等价矩阵,再用t检验法通过对程序不断调试来确定λ截矩阵t检验临界参数Tm获得唯一的最优分类,并建立群体模式对将待评定材料归类,最后输入待识别材料特征参数,计算待识别材料的相似度,求出待识别材料X与各群体样本之间的贴近度后,根据最大贴近度原则,当最大相似度N(X,Yj)大于规定阈值时,认为该未知材料与第Yj族的高温机械性一致,否则重新进行动态聚类模糊模式识别某材料的高温机械性能类别。

        在实施过程中,为保证数据的准确性、典型性及数据集的规模,选用表1中测定的数据作为样本集Y,以材料的常规高温力学性能作为特性指标,建立样本特性归一化指标矩阵X,应用绝对值倒数法计算相关程度,得到模糊相似矩阵R,采用传递闭包法得到模糊等价矩阵R′,按λ截距的t检验法将待评定材料的样本集动态聚类。用最大贴近度原则识别某一材料的高温机械性能数据的类别。主要步骤如下:

        1、建立样本指标

        材料高温机械性能的高低通常用热处理温度、弹性模量、拉伸强度、断裂伸长等来衡量。取已知高温机械性能的常用8种金属基复合材料为样本,它们的物理、力学性能指标列于表1。

        表1金属基复合材料物理、力学性能指标

        以八种材料为样本,每个样本有四个特征,则样本集可用如下矩阵形式表示:

        2、原始数据标准化和归一化处理

        将样本特征指标的单位和数量级出现的较大差异变换为所有的特征指标均变为无量纲量;

        标准化值:yik′=yik-y‾ksk,]]>i=1,2,…,n;k=1,2,…,m,

        归一化值:xik=y′ik-y′imaxy′imax-y′imin]]>

        其中n为数据个数,m为特征个数,y′imax表示yik的最大值;y′imin表示yik的最小值。原始数据经标准化和归一化处理后的矩阵X如下:

        3、建立模糊相似关系矩阵

        选用分辨率高的绝对值导数法来确定相关程度,其数学模型为:

        其中,c为一个可选择的常量值,使得满足0≤rij≤1。由此可得模糊相似矩阵,当上式中c取0.09,0≤rij≤1时,可得如下模糊相似矩阵:

        4、建立模糊等价关系矩阵

        利用求传递闭包的平方法得到模糊等价矩阵R′:

        5、模糊动态聚类

        不包括可疑值的样本均值和样本标准偏差分别为:

        λ′‾=1n-1Σi=1i≠mnλi]]>

        当临界参数时,其中:tp(n-2)是自由度为(n-2)的t分布的P分位数,p=1-α/2,α取0.01,此时λm为接受值,通过对程序不断调试来确定λ截矩阵t检验临界参数Tm,以获得唯一的最优分类。

        在R′中取λ=1,0.71,0.39,0.21,0.17即可得到一系列λ截矩阵,通过λ截矩阵的t检验法确定临界参数,最终确定当λ=0.71,可以确保分类方案效果特别显著,分类结果为{u1,u7},{u2},{u3,u5,u8},{u4},{u6}。

        6、建立群体模式

        所设样本集合按照取定的λ=0.71被分为5类样本材料族,每类包含若干样本,其集合为:

        X5={{u1,u7},{u2},{u3,u5,u8},{u4},{u6}}

        每个群体样本代表该族的综合特征,这些群体样本即构成群体模式,分别表示为群体I,群体II,群体III,群体IV,群体V。

        7、模糊识别

        将待识别的材料看作是由四个特征表示的模糊集,以M表示,由已知材料形成的群体样本也是由四个特征表示的模糊集,以Nj表示,求出待识别材料与各群体样本之间的贴近度后,根据最大贴近度原则,该未知材料的高温机械性能应与具有最大贴近度的群体材料族高温机械性能相接近。为比较不同贴近度度量方法,对群体模式的识别结果,采用了格贴近度、海明贴近度以及最大最小贴近度分别计算待定样本和群体模型的贴近度。为保证新材料的高温机械性与群体材料族的高温机械性能之间足够相似,规定阈值v为0.64。

        8、仿真实验与结果分析

        通过模糊聚类形成的群体模式库结合贴近度方法,根据设定的贴近度阈值,计算待识别材料的特征参数和群体模式的贴近度,对未知样本进行模型匹配,并采用表2数据进行仿真实验。

        表2仿真实验测试数据表

        不同的贴近度的仿真识别结果如表3所示。根据择近原则中的最大贴近度原则,仿真的一致识别率样本1为67%,样本2为100%,样本3为100%。

        表3采用不同贴近度的仿真结果比较

        本例的仿真结果表明:当采用三种贴近度法进行模糊模型识别时,海明贴近度及最大最小贴近度的识别精度较高,识别结果一致。

        本例的计算程序基于Matlab语言编写和调试。上述模糊动态模式识别方法中,涉及计算过程费时,也较为繁琐。用Matlab模糊系统工具箱提供的功能函数及在此基础上的自编函数可迅速、准确地实现材料的高温力学属性判别问题,且处理过程简洁、可靠。

        本发明的模糊动态模式识别方法可大大减轻用户进行材料机械性能分类的试验量,为用户选择可替代的材料提供了极大的方便,对智能方法在材料设计中的推广应用具有一定的实际意义,是一种经济可行的计算机辅助材料设计方法。

        本发明的技术思路,除了可评价复合材料在高温状况下的材料机械性能,也可应用于其他环境其他材料性能的测试。

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