1) Battle Damage Recognition
毁伤识别
2) damage detection
损伤识别
1.
Applications of neural networks in quantitative analysis of damage detection;
神经网络法在定量损伤识别研究中的应用
2.
Challenges in applying the vibration-based damage detection to civil structures;
土木工程结构振动损伤识别面临的挑战
3.
Application of wavelet transform for early-stage damage detection;
小波变换在早期损伤识别中的应用
3) damage identification
损伤识别
1.
The damage identification method based on fuzzy clustering and support vector machine;
基于模糊聚类和支持向量机的损伤识别方法
2.
Study on the structural damage identification method based on interval estimation;
基于区间估计的结构损伤识别方法研究
3.
A structural damage identification method based on sensitivity analysis of modal parameter error function;
基于模态误差函数灵敏度分析的损伤识别方法
4) damage recognition
损伤识别
1.
The application of neural net in bridge damage recognition;
神经网络法在桥梁损伤识别中的应用
2.
Study on Application of Fiber Bragg Grating Senor in Structural Damage Recognition;
光纤布拉格光栅应变传感器在结构损伤识别中的应用研究
3.
Analysis of structural damage recognition based upon BP neutral net
基于BP神经网络的结构损伤识别分析
5) multiple damage detection
多损伤识别
1.
Based on the curvature mode and flexibility curvature,the multiple damage detection of the first step modal index to one cantilever beam and one simple beam with same damage but different location in different numerical computing cases are calculated by using the result of modal analysis.
以具有损伤位置不同但损伤刚度相同的变截面悬臂梁和简支梁为研究对象,通过结构模态分析,以曲率模态和柔度曲率为识别参数,计算各种工况下仅用第1阶模态参数的多损伤识别结果并进行了对比。
补充资料：地雷场毁伤概率
地雷场毁伤概率
mine field kill probability
dileichang huishang gail位地雷场毁伤概率(mine field kill pr。-bability)表示通过地雷场的目标被地雷命中而丧失战斗能力或机动能力的可能性大小的数值。是衡量地雷场障碍能力的主要指标。一般用百分比表示。 地雷场毁伤概率主要根据所用地雷的类型和尺寸、地雷场的布雷密度和地雷配置样式、目标的种类和可能触雷部位的尺寸等确定。用人工和机械布雷车布设的防坦克地雷场，一列地雷的毁伤概率尸1和地雷场的毁伤概率Pn可分别用下列公式计算: P;=托八{尸，一1一(1一尸1丫式中L为雷列中地雷的间隔;n为地雷场中的雷列数;K表示一个地雷的有效障碍宽度。反履带雷、反车底雷和反履带车底两用雷的K值可分别用下列公式计算: K=2(b+子2dl)(反履带雷) K=B一d(反车底雷) 尤=刀+Zb+d一2dl(反履带车底两用雷)式中b为坦克一个履带的宽度;B为坦克车底宽度;d为地雷直径或宽度;d，为地雷的有效宽度，即坦克作用于地雷_[足以使其动作并能毁伤坦克的最小宽度，通常为d/3一d/2。 对中型坦克，前苏军布雷密度为0.75的反履带防坦克地雷场的毁伤概率约为570/0;布雷密度为住4的反车底防坦克地雷场的毁伤概率约为850/0;美军标准样式的反履带防坦克地雷场的毁伤概率约为82%。 (潘鸭举)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条