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一维/二维混合碳纳米相增强铝基复合材料的微观组织与力学性能 被引量：5
1
作者 陈俊锋 柳超农 +3 位作者 卢锐涵 王文龙 汪炳叔 邹林池 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期800-814,共15页
碳纳米管(CNT)和石墨烯(Graphene)拥有优秀的力学和物理性能,是金属基复合材料中理想的增强体。本文采用球磨工艺+氢热还原法将碳纳米管(CNT)和还原氧化石墨烯(RGO)引入到铝粉表面构建CNTRGO混合增强体,然后利用放电等离子烧结系统(SPS... 碳纳米管(CNT)和石墨烯(Graphene)拥有优秀的力学和物理性能,是金属基复合材料中理想的增强体。本文采用球磨工艺+氢热还原法将碳纳米管(CNT)和还原氧化石墨烯(RGO)引入到铝粉表面构建CNTRGO混合增强体,然后利用放电等离子烧结系统(SPS)和轧制工艺,制备CNT-RGO/Al复合材料。通过EBSD、SEM、TEM以及拉伸等方法分析研究了CNT-RGO/Al复合材料内CNT和RGO增强相分布、界面结构、晶粒形貌和力学性能,探索了复合材料内CNT和RGO的协同强化机制。结果表明:CNT-RGO/Al复合材料表现出优异的力学性能,屈服强度和抗拉强度分别为228 MPa和268 MPa,比纯铝的屈服强度和抗拉强度分别增大了153%和143%,伸长率仍保持在8.5%。复合材料内还原氧化石墨烯的添加不仅促使一维的CNT和二维的RGO形成桥连结构,有益于载荷的传递,而且能够调控C与Al基体间的界面反应,有利于复合材料的C-Al界面结合。CNT-RGO混合增强体协同强化效果优于单纯的一维CNT增强体。 展开更多
关键词 铝基复合材料 碳纳米相 微观组织 力学性能 界面特征
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SiC颗粒增强铝基复合材料切削表面分形维数及其与抗磨损性能的关系 被引量：1
2
作者 刘亚俊 汤勇 +1 位作者 万珍平 叶邦彦 《材料科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第1期17-20,共4页
做为一种耐磨性能很好的材料 ,SiC颗粒增强铝基复合材料切削加工表面具有分形特征。实际研究表明SiC颗粒增强铝基复合材料切削加工表面分形维数与抗磨损性能有密切关系 ,本文还分析了表面分形维数越大其抗磨损性能越强的机理。
关键词 SIC颗粒增强铝基复合材料 切削表面 分形维数 分形表面 抗磨损性能 碳化硅
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基于特征工程和机器学习的铝基高熵合金稳定性预测 被引量：3
3
作者 胡瑞 刘庆 +4 位作者 张光捷 李俊杰 陈晓玉 魏晓 戴东波 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期476-484,共9页
铝基复合材料具有众多优异的性能,应用前景较好.以简单稳定相的高熵合金可以作为增强颗粒来制备铝基复合材料,其各方面力学性能都显著提升.提出了一种基于结合了特征工程和机器学习的新方法来研究高熵合金相稳定性.该方法利用特征工程... 铝基复合材料具有众多优异的性能,应用前景较好.以简单稳定相的高熵合金可以作为增强颗粒来制备铝基复合材料,其各方面力学性能都显著提升.提出了一种基于结合了特征工程和机器学习的新方法来研究高熵合金相稳定性.该方法利用特征工程筛选出影响目标属性的重要因素,然后选择相应的回归方法预测相稳定性.使用50%的数据集进行训练,并在其余数据集上进行测试验证.研究结果表明,该方法在预测高熵合金的相稳定性方面具有较高的准确性(R^(2)=0.994),且能辅助找到影响相稳定性的关键因素. 展开更多
关键词 铝基复合材料 高熵合金 特征工程 机器学习 相稳定性预测
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基于CSVD-NMF的人脸识别算法 被引量：2
4
作者 姚同庆 房斌 尚赵伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期214-216,共3页
基于SVD的人脸识别算法具有共同的缺点,即不同人脸图像对应的奇异值向量所在的基空间不一致,从而造成识别率低下。该文分析2种改进的类估计基空间奇异值分解算法(CSVD),通过对比实验选择出其中一种具有优势的CSVD算法。并在特征提取环节... 基于SVD的人脸识别算法具有共同的缺点,即不同人脸图像对应的奇异值向量所在的基空间不一致,从而造成识别率低下。该文分析2种改进的类估计基空间奇异值分解算法(CSVD),通过对比实验选择出其中一种具有优势的CSVD算法。并在特征提取环节,提出CSVD算法与非负矩阵因子算法特征数据相融合的人脸识别算法。在ORL数据库上的实验结果表明,该结合方法有效地提高了识别率和训练速度。 展开更多
关键词 类估计基空间奇异值分解 非负矩阵因子 特征提取
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数据驱动的铝基复合材料性能预测和逆向设计 被引量：1
5
作者 陈水洲 王晓书 +1 位作者 欧阳求保 张瑞 《上海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期512-522,共11页
采用数据驱动的方法对SiCp(0.5CNT)/7075Al铝基复合材料的化学成分以及制备工艺进行了分析,针对抗拉强度和延伸率两个力学性能进行了特征重要性分析,构建了包含8种机器学习算法的集成框架,自动进行模型的参数调优和最优模型选择,并在此... 采用数据驱动的方法对SiCp(0.5CNT)/7075Al铝基复合材料的化学成分以及制备工艺进行了分析,针对抗拉强度和延伸率两个力学性能进行了特征重要性分析,构建了包含8种机器学习算法的集成框架,自动进行模型的参数调优和最优模型选择,并在此基础上进行了材料逆向设计.实验结果表明,在470℃固溶40 min,120℃时效15 h的热处理工艺下,SiCp(0.5CNT)/7075Al-1.0Mg复合材料抗拉强度和延伸率的预测值为617.48 MPa和2.98%,实验值为647.0 MPa和3.31%,两项物理性能的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage errors,MAPE)较小,依次为4.56%和9.97%.这说明本数据驱动方法对铝基复合材料的工艺优化和性能提升有一定指导意义. 展开更多
关键词 机器学习 特征分析 铝基复合材料 逆向设计
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单元组合下的齿轮轮系运动方案分析 被引量：1
6
作者 赵永生 辛超超 +1 位作者 马雅丽 刘颜铭 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第8期1010-1015,1063,共7页
针对齿轮轮系运动方案设计的研究还没有形成完善的理论体系的问题,运用单元组合方法与实例验证方式,对齿轮轮系运动方案进行了分析,创建了一种轮系运动方案分析模型。通过单元连接方程和单元组合特征状态方程,研究了其特征状态矩阵分解... 针对齿轮轮系运动方案设计的研究还没有形成完善的理论体系的问题,运用单元组合方法与实例验证方式,对齿轮轮系运动方案进行了分析,创建了一种轮系运动方案分析模型。通过单元连接方程和单元组合特征状态方程,研究了其特征状态矩阵分解规则,得到了齿轮系统的矩阵串联、并联及混联分解算法,实现了特征状态矩阵的拆分,并形成了齿轮轮系运动方案分析流程;同时,齿轮轮系的单元库中存在着含传动比、输入转速等设计需求的基本单元,对其运动特征矩阵进行了拆分,通过匹配获取了单元,并进行了相应的组合。研究结果表明:特征矩阵的拆分方法是高效且可应用的,以风力发电的变桨齿轮箱齿轮轮系运动方案求解为例,从该例中获得了9种运动方案结果,说明该分析方法可为实际工程中齿轮轮系运动方案研究提供参考。 展开更多
关键词 运动方案 复合单元 特征矩阵 组合方式 组合约束
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基于间隔二肽组分和递归特征消除法的DNA结合蛋白的鉴定
7
作者 汤亚东 刘潇 +2 位作者 刘太岗 谢鹭 陈兰明 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2018年第4期453-459,共7页
DNA结合蛋白(DNA-binding proteins,DBPs)的鉴定在原核和真核生物的基因和蛋白质功能注释研究中具有十分重要的意义.本研究首次运用间隔二肽组分(gapped-dipeptide composition,Gap DPC)结合递归特征消除法(recursive feature eliminati... DNA结合蛋白(DNA-binding proteins,DBPs)的鉴定在原核和真核生物的基因和蛋白质功能注释研究中具有十分重要的意义.本研究首次运用间隔二肽组分(gapped-dipeptide composition,Gap DPC)结合递归特征消除法(recursive feature elimination,RFE)鉴定DBPs.首先获得待测蛋白质氨基酸序列的位置特异性得分矩阵(position specific scoring matrix,PSSM),在此基础上提取蛋白质的Gap DPC特征,通过RFE法选择最优特征,然后利用支持向量机(support vector machine,SVM)作为分类器,在蛋白质序列数据集PDB396和LB1068中进行夹克刀交叉验证(jackknife cross validation test).研究结果显示,基于PDB396和LB1068数据集,DBPs预测的准确率、Matthews相关系数、敏感性和特异性分别达到93.43%、0.86、89.04%和96.00%,以及86.33%、0.73、86.49%和86.18%,明显优于文献报道中的相关方法,为DBPs的鉴定提供了新的模型. 展开更多
关键词 DNA结合蛋白 间隔二肽组分 位置特异性得分矩阵 递归特征消除法 支持向量机分类器
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基于多尺度特征提取的风机音频信号故障诊断方法研究 被引量：6
8
作者 孙启涛 罗智孙 +1 位作者 梁好 鲁纳纳 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第1期39-46,共8页
针对风机传动链部件音频信号成分复杂,依靠单一特征提取方法难以实现故障识别的问题,提出了一种基于多尺度特征提取的风机主轴音频信号故障诊断方法。首先,采集风机传动链部件的音频文件,将其转换为数字信号后对数据进行了预处理;然后,... 针对风机传动链部件音频信号成分复杂,依靠单一特征提取方法难以实现故障识别的问题,提出了一种基于多尺度特征提取的风机主轴音频信号故障诊断方法。首先,采集风机传动链部件的音频文件,将其转换为数字信号后对数据进行了预处理;然后,对音频信号进行了多尺度特征提取,从时域、频域和倒谱域3个维度提取了5大特征,组成了多维复合特征矩阵,并对提取的特征进行了分析及降维;最后,利用支持向量机(SVM)分类预估器对多维复合特征矩阵进行了有监督学习,并使用粒子群算法(PSO)对SVM参数选择过程进行了优化,并通过多组对比实验,对PSO-SVM分类预估器在音频信号模式分类上的性能进行了验证。研究结果表明:所提取的多尺度特征能很好地表征音频信号的信息,具备一定的鲁棒性;使用经PSO优化后的SVM分类模型,对风机传动链部件音频信号模式识别的准确率可达98%以上,并具备良好的泛化能力。 展开更多
关键词 传动链部件 多维复合特征矩阵 特征提取方法 支持向量机 粒子群算法 故障分类
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改进CKSAAP结合RFE算法预测蛋白质棕榈酰化位点
9
作者 汤亚东 谢鹭 陈兰明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期143-148,共6页
蛋白质棕榈酰化是一种可逆的蛋白质翻译后修饰,在蛋白质稳定性和亚细胞定位等方面发挥重要作用。构建了一种预测蛋白质棕榈酰化位点的新模型(PSSM-CKSAAP-RFE)。采用蕴含进化信息的k-spaced氨基酸对组分方法表征蛋白质序列,通过递归特... 蛋白质棕榈酰化是一种可逆的蛋白质翻译后修饰,在蛋白质稳定性和亚细胞定位等方面发挥重要作用。构建了一种预测蛋白质棕榈酰化位点的新模型(PSSM-CKSAAP-RFE)。采用蕴含进化信息的k-spaced氨基酸对组分方法表征蛋白质序列,通过递归特征消除法进行特征选择;基于上述特征训练支持向量机分类器,并采用夹克刀交叉验证法测试模型性能。研究结果显示,训练集和独立测试集的预测准确率、马修斯相关系数、特异性、敏感性和受试者工作特征曲线下面积分别为98.44%、0.94、98.95%、95.65%和0.990,以及98.41%、0.93、99.39%、92.31%和0.994,优于文献中报道的相关方法,为蛋白质棕榈酰化位点的预测提供了一种新模型。 展开更多
关键词 蛋白质棕榈酰化位点 k-spaced氨基酸对组分 位置特异性得分矩阵 支持向量机 递归特征消除
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