基于比例型Paris公式和逆高斯过程的金属疲劳裂纹扩展随机模型

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疲劳失效是金属构件的主要失效方式之一,该文针对金属疲劳裂纹扩展过程中的不确定性,以“首次达到给定裂纹长度a的时间t(a)”为随机描述量,采用比例型Paris公式描述裂纹的平均扩展路径,建立基于逆高斯过程的单样本疲劳裂纹扩展随机模型和考虑样本异质性的裂纹扩展随机效应模型,分别采用最大似然估计法(MLE)和最大期望算法(EM)推导了单样本模型和随机效应模型的参数估计公式。最后,利用提出的裂纹扩展随机模型拟合了68个铝合金板的疲劳裂纹数据,对结果进行了拟合优度分析。结果表明:该文提出的疲劳裂纹扩展随机模型能够有
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在波带交换的基础上加入光码粒度,构成包括光纤、波带、波长、光码粒度的四层多粒度光交叉连接(MG-OXC)结构,并应用码群路由(CGRE)技术使多个波长通道级联,构成波带交换和CGRE共存的混合捆绑体系,提出混合算法以缓解端口数目过多和波长利用率较低的问题,使业务在各个粒度灵活上下路。将基于通用多协议标签交换(GMPLS)的四层多粒度光交叉连接结构体系作为软件定义网络(SDN)体系中数据转发层的一部分,由软件定义网络控制器进行集中管理,可优化网络结构。通过对波长利用率、端口需求数目和系统丢包率3方面的仿真分
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