表面粗糙度对表面应力集中系数和疲劳寿命影响分析

把平板的表面形貌简化为半椭圆形微缺口,采用有限元法对不同表面粗糙度下的应力场进行分析,得到不同表面粗糙度Rz时平板的表面应力集中系数,并预测不同表面粗糙度的平板在不同存活率下的疲劳寿命,讨论表面粗糙度对疲劳寿命的影响。采用回归方法建立表面应力集中系数与微缺口中心间距、表面粗糙度之间的经验公式。结果表明,在相同存活率下,表面粗糙度与平板的对数疲劳寿命呈二次曲线关系。     

表面粗糙度对喷丸残余应力场的影响

为定性研究表面粗糙度对喷丸残余应力场的影响,采用余弦曲线模拟靶材粗糙表面,建立喷丸二维有限元模型,采用ABAQUS/EXPLICIT求解器对喷丸过程进行数值模拟,研究了表面粗糙度喷丸残余应力场的影响规律,分析了同一粗糙度下弹丸尺寸和喷射速度对喷丸残余应力场的影响规律,并与表面理想光滑时的情况进行了对比.结果表明,表面粗糙度的增加使残余压应力区变浅变薄,甚至使靶材表面产生残余拉应力,不利于喷丸强化件抗疲劳性能的提高,喷丸件表面应尽可能光滑以改善喷丸效果.     

算力网络下的算力边缘服务器部署算法

算力边缘服务器部署问题是构建算力网络的基础性问题。在实践过程中,算力边缘服务器靠近算力资源并为其加入算力网络提供接入服务。然而,算力资源的整体结构往往由现实需求所决定,并时刻随需求的变化而变化。在算力边缘服务器资源有限的情况下,如何合理部署算力边缘服务器,使得其能够保障算力网络有效地建设已成为当前各界所关注的热点。首先,对算力边缘服务器部署问题进行分析,并将其转换为带约束的多目标优化问题。针对该问题,提出一种改进型遗传算法予以解决。该算法优点在于：寻找无重复可行解作为初始种群,为选择操作提供了更多挑选的余地;选择时,采用个体均衡选择策略,保证了迭代群体的多样化与分散化;交叉和变异时,分别采用不同种类的随机两点交叉与轮流随机单点变异的策略,从而保障了新生种群的多元性与多样性。实验从算力资源总量偏差率、负载平衡误差率、收敛率、期望最优解误差率四个方面验证,该算法适合应用于算力边缘服务器的部署。