基于图像相关的金属材料疲劳与断裂力学测试技术研究

发布时间：2021-07-09 18:26

　　疲劳是实际结构件失效的主要模式之一,在工程应用中结构件的疲劳失效可能造成灾难性的后果,因此准确的预测金属构件的疲劳寿命对工程应用具有重要的意义,其中低周应变疲劳、热机械疲劳和疲劳裂纹扩展实验是疲劳寿命预测的主要研究方法。数字图像相关方法是一种非接触光学测量技术,可以直接测量物体表面的变形和位移,该方法光路简单,测量范围大,精度高,具有很强的适应性。本文在基于数字图像相关技术的基础上,对算法进行了改进,提出了实时数字图像相关技术,应用于金属材料的动态疲劳测试。论文的工作分为以下几个部分:（1）薄钢板低周疲劳性能测试是难度极高的测试项目。本文依据试验规范设计了小型疲劳试件,设计了防屈曲装置,并开发了基于数字图像相关技术的非接触视频引伸计来测量材料低周疲劳的应变幅值。该系统采用快速匹配算法,可实时输出材料的应变。（2）研究了某种铸铝合金的高温力学性能,包括单向拉伸性能、低周疲劳性能和高温蠕变性能。采用基于实时数字图像相关的非接触实时视频引伸计,监测实验过程中的动态应变。结果表明,材料的弹性模量、屈服强度和最大强度随着温度的升高而降低。在低周疲劳试验中,疲劳强度系数随温度升高而降低,疲劳强度指... 

【文章来源】：上海大学上海市 211工程院校

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【学位级别】：博士

【部分图文】：

微粒群优化算法中初始像素分布

图 2.1 微粒群优化算法中初始像素分布种常常被用于视频编码中的基于块匹配的果直接运用于数字图像相关中，由于搜索过程中容易陷入局部最优[68-69]。结合微为梯度下降搜索法的起始搜索位置，在 d0的 9 个像素点的相关系数，如果最大相关对应的位移矢量 d1=(u1, v1)；否则以最大相并且比较这 9 个像素点，以此重复，直到3 次为止，如图 2.2 所示。为了节省时间，

上海大学博士学位论文 Jacobian 矩阵：1 0 0 00 0 0 1x yx y Wp，得到 Hessian 矩阵不依赖变形的子域，在每次迭代中 Hes成高斯牛顿算法只需要计算一次 Hessian 矩阵，可以有效地中，模板 f 需要不断的更新，且变形参数的更新方式是乘以 - ; 1W ;p W p W ;p 不断的重复迭代，直到满足迭代要求，最后输出变形子域的原理和流程如图 2.3 所示。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3274256