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针对淬火油污染严重、生产不安全因素等问题,介绍一种新型水基淬火介质,及替代传统油淬的工艺。利用光学显微镜、洛氏硬度计、万能试验机和冲击试验机等手段对不同规格的42CrMo钢在无机高分子水基淬火液中淬火再高温回火后的组织及性能进行了研究,并分析了用无机高分子水溶性淬火介质替代淬火油的可能性。结果表明,42CrMo钢在淬火后的硬度值为55~56 HRC;回火后的硬度值为285 HBW;显微组织主要为粒状索氏体。其抗拉强度、屈服强度、伸长率、断面收缩率等力学性能均达到大型合金钢锻件的JB/T6396技术条件要求。因此,改进后的热处理工艺可以更好地应用于42CrMo钢的淬火,显著提高了偏航齿圈综合热处理质量。 相似文献
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Learning to Predict Links by Integrating Structure and Interaction Information in Microblogs 下载免费PDF全文
Link prediction in microblogs by using unsupervised methods has been studied extensively in recent years, which aims to find an appropriate similarity measure between users in the network. However, the... 相似文献
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为考虑软土地基循环软化效应,通过二次开发将软土的循环强度嵌入大型通用有限元软件ABAQUS平台中,基于拟静力分析建立倒T型导管墙桩基防波堤结构稳定性计算模型。通过有限元法分析了结构在波浪荷载作用下的循环承载力,并探讨了土体循环软化效应对结构破坏模式产生的影响以及结构尺寸参数对循环承载力的影响。研究结果表明:考虑土体循环软化效应时倒T型导管墙桩基防波堤结构的循环承载力较不考虑土体循环软化效应时极限承载力明显降低,降低程度在28.72%~41.20%之间;考虑土体循环软化效应后,该结构破坏模式有可能发生改变,其破坏模式可能由桩身屈服引起结构失稳转化为土体强度不足导致结构破坏。 相似文献
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在线媒体快速发展,为用户带来丰富多彩信息的同时,用户的参与也给在线媒体本身带来巨大的经济利益。因此,如何通过精确预测用户的偏好以增加在线媒体点击,成为一个学术界和工业界均关注的问题。现有的预测方法主要是借助用户个人信息和历史行为来预测用户行为,然而此类方法没有考虑媒体本身缺乏用户信息造成无法预测的问题。随着社交网络的发展,在线媒体与服务运营商间的兼并或合作的增多,支持用户通过单一账户使用多个媒体网络服务的情况越来越常见,这就为基于用户在社交网络中的资料预测用户在其他媒体中的喜好提供海量可信的基础数据。该文基于社交网络Google+和视频媒体YouTube的数据,首先证明用户在YouTube偏好具有高度的集聚性,并提出用户在社交网络中偏好与其在线媒体点击行为具有关联性,基于这种关联性,该文使用社交网络用户信息预测用户在在线媒体中的点播行为。实验结果显示,使用社交网络用户信息可以有效预测用户偏好,预测准确率比仅使用媒体本身信息提高了17%,而且能满足用户个性化需求。 相似文献
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采用CAE技术软件中moldflow模块对注塑成型过程进行分析模拟,包括充填、流动、保压、冷却等各个方面,获得了最佳浇口位置、熔接痕位置、困气、流动时间、压力和温度分布的准确信息。直观地预计产品在注塑生产过程中可能出现的问题,并通过分析问题产生的原因和影响因素,优化了注塑工艺参数,这对于提高塑件制品质量、缩短生产周期、提高模具设计水平等都具有重要的指导意义。 相似文献