B样条曲面构建算法设计与实现

本文重点介绍了B样条曲面的基本概念、性质和分类,主要研究B样条曲面的基本原理和构建算法的实现,通过对B样条基函数进行详细研究,引入两个参数后,能更加灵活地调整曲线。最后,基于OpenGL生成两片均匀B样条曲面,并给出了运行结果。     

基于增量型极限学习机的材料力学性能预测

高Co-Ni二次硬化钢是一种多元系合金,其力学性能受材料成分及热处理工艺等条件影响。传统的数学模型很难对材料力学性能进行预测。采用增量型极限学习机(I-ELM)建立高Co-Ni二次硬化钢材料模型,根据模型预测的结果研究微量元素Co和时效温度对高Co-Ni二次硬化钢材料力学性能的影响,并且在多项性能指标方面对高Co-Ni二次硬化钢数据的I-ELM模型与BP神经网络模型进行比较。实验结果表明,在对较少样本数据的模型训练时,高Co-Ni二次硬化钢的I-ELM模型预测结果与实验数据基本吻合,I-ELM模型的拟合精度和训练速度均优于BP神经网络模型,为今后高Co-Ni二次硬化钢的材料研究提供参考。