文中采用主曲线方法对X80高强管线钢环焊缝在韧脆转变区的断裂韧性分布规律进行了系统研究.根据美国材料试验协会(American Society for Testing and Materials,ASTM)标准ASTM E1921-97《过渡区铁素体钢参考温度T_(0)测定的标准试验方法...文中采用主曲线方法对X80高强管线钢环焊缝在韧脆转变区的断裂韧性分布规律进行了系统研究.根据美国材料试验协会(American Society for Testing and Materials,ASTM)标准ASTM E1921-97《过渡区铁素体钢参考温度T_(0)测定的标准试验方法》,开展不同温度条件下的断裂韧性测试,并通过多温度法计算了参考温度T_(0)及不同失效概率下的断裂韧性预测曲线.此外,结合经验公式将夏比冲击能量转化为对应温度下的断裂韧性,与直接通过断裂韧性试验获得的结果进行了对比分析.为验证方法的有效性,收集了实际管道建设中的198组断裂韧性试验数据,通过单温度法确定了T_(0).结果表明,单温度法确定的T_(0)值与试验结果具有良好的一致性.充分证明了主曲线方法在描述X80管道环焊缝韧脆转变行为中的有效性和适用性,为高强管线钢断裂韧性评估提供了理论依据,同时为工程实践中管道完整性评价提供了可靠的方法支持.展开更多
单主用户信号的出现主要引起多天线接收信号取样协方差矩阵中极值特征值的变化,而多主用户信号的出现则会同时扰动取样协方差矩阵极值特征值和其他特征值,此时,经典的极值特征值检测算法则会表现出次佳的检测性能。针对这一问题,本研究...单主用户信号的出现主要引起多天线接收信号取样协方差矩阵中极值特征值的变化,而多主用户信号的出现则会同时扰动取样协方差矩阵极值特征值和其他特征值,此时,经典的极值特征值检测算法则会表现出次佳的检测性能。针对这一问题,本研究设计了一种基于极值特征值差与特征值几何平均(difference of extreme eigenvalues and geometric average of eigenvalues,DEEGAE)的多主用户信号检测判决规则;提出了一种基于Wishart矩阵特征值统计分布理论的感知判决门限的闭式求解方法。该算法在频谱感知过程中直接利用认知用户的多天线接收数据构造判决规则并实施感知判决,具有全盲检测的优点;通过融合2种极限特征值门限分析结果,提高了非渐近感知条件下感知结果的准确性。Monte-Carlo仿真试验表明,新算法具有比经典的最大最小特征值之比算法和协方差绝对值检测算法更优的多主用户信号检测性能,同时能获得比传统基于最大最小特征值之差及其改进算法更为可靠的检测结果;与此同时,新算法的检测性能随着样本数目以及天线数目的增大而显著提升。展开更多
文摘文中采用主曲线方法对X80高强管线钢环焊缝在韧脆转变区的断裂韧性分布规律进行了系统研究.根据美国材料试验协会(American Society for Testing and Materials,ASTM)标准ASTM E1921-97《过渡区铁素体钢参考温度T_(0)测定的标准试验方法》,开展不同温度条件下的断裂韧性测试,并通过多温度法计算了参考温度T_(0)及不同失效概率下的断裂韧性预测曲线.此外,结合经验公式将夏比冲击能量转化为对应温度下的断裂韧性,与直接通过断裂韧性试验获得的结果进行了对比分析.为验证方法的有效性,收集了实际管道建设中的198组断裂韧性试验数据,通过单温度法确定了T_(0).结果表明,单温度法确定的T_(0)值与试验结果具有良好的一致性.充分证明了主曲线方法在描述X80管道环焊缝韧脆转变行为中的有效性和适用性,为高强管线钢断裂韧性评估提供了理论依据,同时为工程实践中管道完整性评价提供了可靠的方法支持.
文摘单主用户信号的出现主要引起多天线接收信号取样协方差矩阵中极值特征值的变化,而多主用户信号的出现则会同时扰动取样协方差矩阵极值特征值和其他特征值,此时,经典的极值特征值检测算法则会表现出次佳的检测性能。针对这一问题,本研究设计了一种基于极值特征值差与特征值几何平均(difference of extreme eigenvalues and geometric average of eigenvalues,DEEGAE)的多主用户信号检测判决规则;提出了一种基于Wishart矩阵特征值统计分布理论的感知判决门限的闭式求解方法。该算法在频谱感知过程中直接利用认知用户的多天线接收数据构造判决规则并实施感知判决,具有全盲检测的优点;通过融合2种极限特征值门限分析结果,提高了非渐近感知条件下感知结果的准确性。Monte-Carlo仿真试验表明,新算法具有比经典的最大最小特征值之比算法和协方差绝对值检测算法更优的多主用户信号检测性能,同时能获得比传统基于最大最小特征值之差及其改进算法更为可靠的检测结果;与此同时,新算法的检测性能随着样本数目以及天线数目的增大而显著提升。
