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介绍了半固态微成形的工艺适用性以及国内外研究进展,对半固态微成形目前研究的本构模型、尺度效应、摩擦机理、模具设计、工艺参数选择、微观组织等进行了总结论述,并对研究中存在的问题进行了简要分析。在此基础上着重论述了不同工艺条件下尺度效应的表现形式、不同本构模型的适用条件以及工艺参数的选择对材料流动和成形件质量的影响,指出了现有本构模型在描述半固态微成形过程中材料流动行为时的不足,提出了适用于半固态微成形本构模型理论研究的前景方向,另外介绍了在半固态微成形中存在明显的液相偏析,成形速度是影响液相偏析的主要原因。最后,对半固态微成形的研究进展进行了总结,并提出了目前该工艺存在的问题和未来应重点关注的方向。 相似文献
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电容层析成像技术(Electrical Capacitance Tomography, ECT)是一种基于电容敏感场的过程层析成像技术,该技术通过传感器测量所需电容数据,实现充填管道流型检测,从而满足管道流型可控性。传统ECT流型辨识方法识别速率较低、运算较为复杂,成像结果也存在误差。为了改善传统方法存在的问题,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化深度置信网络—极限学习机(Deep Belief Networks-Extreme Learning Machine, DBN-ELM)的流型识别算法,电容数据采集模块采集电容数据并制作相应数据集,经过DBN网络提取电容数据特征,在DBN网络顶层添加ELM完成对抽象电容流型数据的辨识;DBN隐含层神经元个数影响着整个模型的学习能力和信息处理能力,因此引入PSO优化算法首先计算出每层玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine, RBM)的最优神经元个数。与其他流型辨识算法相比,所需时间短,成像效果较好,对加快工业智能化发展有着重要的意义。 相似文献
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