摘要：以贮箱整底用2219铝合金板材为研究对象,根据实际充液拉深成形过程,开展了充液拉深成形仿真模拟。为探究仿真中不同单元类型对起皱预测的影响,设计并开展了长杆压缩实验,并利用实体单元以及具有不同参考面选择的壳单元进行有限元仿真,分析了不同单元类型下试样的失稳特性。对比实验和仿真结果发现,与实体单元相比,壳单元参考面的选择影响单元厚度方向求解域的连续性,严重失稳情况下单元厚度方向求解域可能发生重叠或缺失,进而造成计算结果偏差较大,并且壳单元忽略薄板沿厚度方向的应力,对失稳的几何响应比实体单元更加敏感。在充液拉深仿真中,零件最终起皱情况对充液压力施加初期零件表面初始几何起皱较为敏感,当零件表面具有一定的初始起皱时,均匀分布的法向充液压力会在失稳起皱区域处形成平衡,并在后续变形过程中演化成更严重的起皱缺陷。

摘要：对于小样本电磁信号识别,数据增强是一种最为直观的对策。利用生成对抗网络(GAN)产生虚假信号样本,设计粗粒度和细粒度筛选机制对生成信号进行筛选,剔除质量较差的生成信号,实现训练样本集的有效扩充。为验证所提数据增强算法的有效性,在RADIOML 2016.04C数据集上进行测试。实验结果表明,本文所提方法对小样本电磁信号识别准确率有较好的提升效果。