中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会
Agricultural Information Institute of CAAS China Association of Agricultural Science Societies
En
Ch
中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会 主办

AI检索

订阅

返回顶部
当前位置: 首页 > 文章 > 测定应力集中系数的灰色建模方法 农业机械学报 2004,35 (4) 163-166
Position: Home > Articles > Gray Modeling Method for Prediction of Stress Concentration Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery 2004,35 (4) 163-166

测定应力集中系数的灰色建模方法

作  者：
王钟羡;吴春笃
单  位：
江苏大学机械工程学院;江苏大学理学院
关键词：
应力集中;应变测量;灰色模型
摘  要：
通过对带轴肩的扭转圆轴、带双凹槽的拉伸板条、带偏心孔的纯弯曲梁等几种典型构件在应力集中处进行应变电测 ,利用灰色系统理论对测试数据进行累加生成处理、模型识别 ,建立了应变分布的灰色模型 ,用该模型求出了应力集中处的应力集中系数。结果表明 :与目前常用的数据处理方法比较 ,灰色建模方法具有所需测试数据少、预测精度高等优点 ,非常适用于构件应力集中系数的实时测定。
译  名：
Gray Modeling Method for Prediction of Stress Concentration
作  者：
Wang Zhongxian Wu Chundu (Jiangsu University)
关键词：
Stress concentration, Strain measurement, Gray model
摘  要：
Stress concentration is a main cause of the damage of mechanical components, and the determination of stress concentration factors is important to engineering designs. The strain measurements were taken on several typical components, such as a torsion circular axis with shoulders, a tension plate with double troughs, and a bending beam with an eccentricity hole. A gray model of strain distribution, used for determining the stress concentration factors on the area with stress concentration, was developed based on the accumulation generation of testing data and the parameter recognition by the gray theory. The works come to the conclusion that the gray modeling method has features of precision in prediction and requirement of less testing data, and is feasible to a real time testing of strain and stress intensity factors of stress concentration components.

相似文章

导出引用
计量
文章访问数: 8
HTML全文浏览量: 0
PDF下载量: 1

所属期刊

推荐期刊

友情链接Friendly link
农业信息研究所Agricultural information institute 农业智能知识服务平台Agricultural intelligent knowledge service platform 农业学术服务平台Agricultural Knowledge Service System 中国知网CNKI 维普网VIP 万方WANFANG DATA
联系我们Contact us

电话Tell：010-82109652-808

邮箱E-mail：agrijournal@caas.cn

服务Service
关于我们About us 意见建议Opinions and suggest
版权说明Copyright
单位：中国农业科学院农业信息研究所 中国农学会 © 2017中国农业科学院农业信息研究所 ICP备案号：京ICP备09089781号-46