排序方式: 共有48条查询结果,搜索用时 15 毫秒
2.
采用Gleeble 3800热力模拟实验机模拟了钛微合金化低碳钢的两阶段控轧技术,通过应力松弛法得到了其应力松弛曲线及析出—时间—温度(PTT)曲线,研究了钛微合金钢在变形过程中的析出规律。结果表明:两阶段轧制后钛微合金钢的组织显著细化,比较不同变形量下的应力松弛曲线,可以发现随着变形量的增大,应力松弛的速度加快,形变诱导析出的PTT曲线会向左偏移,最快析出的鼻尖温度由910℃降低到900℃,析出的开始时间提前,由65 s缩短至50 s,析出开始的孕育时间减少;此外,晶粒由于形变诱导析出的作用而逐渐细化,但随着保温时间的持续延长,晶粒会由于形变诱导析出的完成继续长大直至粗化。 相似文献
3.
4.
气液分离强化传热多孔结构,由于气体、液体在多孔壁面有着不同的力学行为,使得气液两相在多孔壁面发生分离,气体不能进入多孔壁面结构,液体则能自由进入,从而形成气体始终沿管壁运动,液体则在管中心流动这一高效传热流态。多孔壁面的毛细力对气液分离有着重要的影响。采用一种新颖的毛细力测试方法--红外热像测试法测试了多孔强化结构的毛细力。研究发现,多孔结构的毛细力与使用的粉末材料形状、颗粒尺寸及填充孔隙率有关。其中对毛细力影响最大的是粉末颗粒形状,颗粒尺寸次之,孔隙率最弱。 相似文献
5.
6.
7.
8.
9.
针对微纳米级功能V槽微细加工及评价困难的问题,采用单点金刚石切削方法在超精密机床上对光学玻璃进行V槽的微纳尺度加工,且利用非接触激光检测技术展现V槽的加工形貌。研究目的是分析V槽的微纳米尺度加工的可行性以及找出如何评价V槽加工精度的方法。首先,采用单点金刚石在光学玻璃上进行V槽的微纳尺度切削试验。然后,利用3D激光超精密检测仪器检测加工的V切痕,构建微V槽切痕的形貌图,建立V槽形状误差PV值和V槽尖角圆弧半径的评价模式。最后,分析在微纳尺度加工中切除深度与V槽角度的形成机理以及切削深度对V槽形状误差及其尖角圆弧半径的作用机制。结果表明,在亚微米级尺度加工中存在一个脆/塑性域切除加工状态转变的临界切削深度。在塑性域切削中,金刚石刀具尖角形状可以复制到工件表面,形成深度小于0.386μm、形状误差PV值约0.103μm、尖角半径约为0.182μm的V槽。此外,V槽形状误差PV值在塑性域切除加工中始终保持不变,但在脆性域切除加工中随着切削深度增大而逐渐剧烈加大。而且,V槽尖角圆弧半径在塑性域切削中随着切削深度减小而减小,但为了获得完整的V槽轮廓还需被控制在V槽成型临界界线以下。因此,在处理非接触激光检测的3D数据的基础上,V槽形状误差PV值和尖角圆弧半径可以用来评价V槽微纳尺寸加工的加工精度和微细程度。 相似文献
10.
以大数据和深度学习为代表的新一代人工智能将对制造业产生颠覆性影响,为了更好地理解人工智能和智能制造之间的关系以及把握智能制造发展演化规律和趋势,从人工智能发展角度来探讨智能制造的过去、现在与未来,将智能制造发展分为以符号逻辑推理为基础的第一代智能制造和以物联网、云计算、信息物理系统、社会信息物理系统、大数据和深度学习等新一代信息通讯技术为基础的第二代智能制造,并对两者进行了关联对比分析,最后展望了未来人工智能与智能制造的发展。 相似文献