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纳米压痕下单/多层薄膜弹塑性本构的无量纲分析
被引量：
4
1
作者
龙旭
申子怡
+4 位作者
贾啟普
李娇
陈传彤
刘永超
苏昱太
《中国科学：物理学、力学、天文学》
CSCD
北大核心
2023年第1期51-61,共11页
针对薄膜-基体结构特点,本文基于纳米压痕测试所得荷载-位移曲线,从加载阶段的荷载与功的角度出发,将薄膜材料的本构参数(弹性模量、硬化指数、屈服强度)作为荷载-位移曲线的影响参数并对其进行无量纲组合.结合有限元仿真分析结果将无...
针对薄膜-基体结构特点,本文基于纳米压痕测试所得荷载-位移曲线,从加载阶段的荷载与功的角度出发,将薄膜材料的本构参数(弹性模量、硬化指数、屈服强度)作为荷载-位移曲线的影响参数并对其进行无量纲组合.结合有限元仿真分析结果将无量纲函数公式化表达,提出适应于单层弹塑性薄膜材料的本构参数求解方法.通过与机器学习算法基于大量压痕数据预测所得本构参数进行对比,验证本文所提出无量纲函数在复现有限元预测结果方面的优势.此外,通过所提出“复合本构参数”的概念,基于本文提出的单层薄膜求解方法,逐层求解未知单层薄膜本构参数,最终确定多层薄膜的本构参数.本文的力学性能研究工作对提高薄膜系统和基于薄膜技术的器件可靠性和寿命具有重大意义.
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关键词
薄膜
纳米压痕
量纲分析
弹塑性本构
有限元计算
原文传递
基于物体显著性自监督学习的片烟杂物检测方法
2
作者
王小飞
李东方
+1 位作者
李玉珩
陈传通
《烟草科技》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期76-83,共8页
为提高片烟杂物识别准确率,将深度学习图像处理方法与聚类算法相结合,提出一种基于物体显著性自监督学习的片烟杂物检测方法。首先利用深度学习网络检测出片烟图像中的显著性目标,再对检测目标特征进行聚类分析并剔除正常物体;然后采用...
为提高片烟杂物识别准确率,将深度学习图像处理方法与聚类算法相结合,提出一种基于物体显著性自监督学习的片烟杂物检测方法。首先利用深度学习网络检测出片烟图像中的显著性目标,再对检测目标特征进行聚类分析并剔除正常物体;然后采用基于时间序列的状态累积检测方法确定检测杂物的真实性。结果表明:所建立的两级U-Net模型对片烟杂物检测的平均IoU(Intersection over Union)和MAE(Mean Absolute Error)分别为0.90、0.054,均优于对比的BASNet和U-Net模型;杂物平均识别率达到96.6%,图像处理时间为21 ms/张,能够满足现场检测实时性要求。该方法可为提高片烟杂物分类识别效率提供支持。
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关键词
片烟
杂物
识别
深度学习
显著性目标检测
聚类分析
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职称材料
题名
纳米压痕下单/多层薄膜弹塑性本构的无量纲分析
被引量：
4
1
作者
龙旭
申子怡
贾啟普
李娇
陈传彤
刘永超
苏昱太
机构
西北工业大学力学与土木建筑学院
大阪大学产业科学研究所
出处
《中国科学：物理学、力学、天文学》
CSCD
北大核心
2023年第1期51-61,共11页
基金
国家自然科学基金(编号:52175148,51508464)
西安近代化学研究所开放合作创新基金(编号:SYJJ20210409)
陕西省重点研发计划国际科技合作计划项目(编号:2021KW-25)资助。
文摘
针对薄膜-基体结构特点,本文基于纳米压痕测试所得荷载-位移曲线,从加载阶段的荷载与功的角度出发,将薄膜材料的本构参数(弹性模量、硬化指数、屈服强度)作为荷载-位移曲线的影响参数并对其进行无量纲组合.结合有限元仿真分析结果将无量纲函数公式化表达,提出适应于单层弹塑性薄膜材料的本构参数求解方法.通过与机器学习算法基于大量压痕数据预测所得本构参数进行对比,验证本文所提出无量纲函数在复现有限元预测结果方面的优势.此外,通过所提出“复合本构参数”的概念,基于本文提出的单层薄膜求解方法,逐层求解未知单层薄膜本构参数,最终确定多层薄膜的本构参数.本文的力学性能研究工作对提高薄膜系统和基于薄膜技术的器件可靠性和寿命具有重大意义.
关键词
薄膜
纳米压痕
量纲分析
弹塑性本构
有限元计算
Keywords
thin film
nanoindentation
dimensional analysis
elastoplastic constitutive relationship
finite element simulation
分类号
TB383.2 [一般工业技术—材料科学与工程]
原文传递
题名
基于物体显著性自监督学习的片烟杂物检测方法
2
作者
王小飞
李东方
李玉珩
陈传通
机构
秦皇岛烟草机械有限责任公司
山东中烟工业有限责任公司济南卷烟厂
出处
《烟草科技》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第12期76-83,共8页
文摘
为提高片烟杂物识别准确率,将深度学习图像处理方法与聚类算法相结合,提出一种基于物体显著性自监督学习的片烟杂物检测方法。首先利用深度学习网络检测出片烟图像中的显著性目标,再对检测目标特征进行聚类分析并剔除正常物体;然后采用基于时间序列的状态累积检测方法确定检测杂物的真实性。结果表明:所建立的两级U-Net模型对片烟杂物检测的平均IoU(Intersection over Union)和MAE(Mean Absolute Error)分别为0.90、0.054,均优于对比的BASNet和U-Net模型;杂物平均识别率达到96.6%,图像处理时间为21 ms/张,能够满足现场检测实时性要求。该方法可为提高片烟杂物分类识别效率提供支持。
关键词
片烟
杂物
识别
深度学习
显著性目标检测
聚类分析
Keywords
Tobacco strip
Foreign matter
Identification
Deep learning
Salient object detection
Cluster analysis
分类号
TS431 [农业科学—烟草工业]
TS46
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
纳米压痕下单/多层薄膜弹塑性本构的无量纲分析
龙旭
申子怡
贾啟普
李娇
陈传彤
刘永超
苏昱太
《中国科学：物理学、力学、天文学》
CSCD
北大核心
2023
4
原文传递
2
基于物体显著性自监督学习的片烟杂物检测方法
王小飞
李东方
李玉珩
陈传通
《烟草科技》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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职称材料
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参考文献
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