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1.
采用选区激光熔化工艺成形TC4钛合金试样,研究了激光功率(50~300 W)和激光扫描速度(250~1750 mm·s-1)对试样组织和性能的影响.结果表明:随着扫描速度的降低或激光功率的增大,试样成形质量提高,表面粗糙度减小,纵截面硬度增大;试样组织中均存在针状α'相和纳米级β相,较高扫描速度下的α'相尺寸较小,β相含量较低;改变扫描速度或激光功率对试样抗拉强度影响不大,较低激光功率或较高扫描速度下的断后伸长率较高;当激光功率为200 W,扫描速度为1150 mm·s-1时试样可获得较好的强度和塑性匹配. 相似文献
2.
在AlSi7Mg铝合金表面制备单道和多道WC增强镍基合金激光熔覆层,研究了熔覆层的显微组织、物相组成、稀释率和显微硬度.结果表明:当激光扫描速度由3.3 mm·s-1增至6.0 mm·s-1时,单道激光熔覆层中的气孔和裂纹变少;在扫描速度4.6 mm·s-1、光斑直径1.0 mm、搭接率20%条件下,多道熔覆层中WC颗粒主要分布在熔覆区与过渡区界面处,裂纹和气孔分别位于搭接处和熔覆层底部;第1道熔覆层及最后1道(第5道)熔覆层的稀释率比第2~4道的高约10%;WC增强镍基合金熔覆层中生成了AlNi、Al3 Ni、M7 C3、M23 C3等析出相,其平均稀释率约45%,显微硬度约1100 HV. 相似文献
3.
4.
为完善云服务平台产品设计知识发现系统,同时进一步提升需求与服务的匹配效率,提出一种基于转换器的双向编码表征(BERT)和随机Lasso的产品关键设计特征识别方法.首先,实验采用真实产品用户反馈数据集并对其进行人工标注,以BERT预训练语言模型为基础,建立输出层以训练设计领域命名实体识别模型,实现对显性设计特征的自动识别.实验表明,所提方法可以实现较好的性能,精确率、召回率、F1分数分别为90.55%、97.16% 和93.68%.同时,提出一种知识迁移思想,在当前大数据环境下,利用随机Lasso算法挖掘其中蕴含的关键设计特征并加以重用,实现了对隐性设计特征的精确定位. 相似文献
5.
为解决用户认知差异性及局限性所导致的需求获取不充分的问题,提出一种面向相似认知用户集群的TRIZ系统资源需求获取模型.该模型通过模糊卡诺方法对产品用户需求进行分类优化,使用K-modes算法对用户进行聚类分析,获取具有相似认知类型的用户集群;分析集群中已存在的用户属性、使用环境属性等超系统资源并进行拓展演化,获取潜在超系统资源;根据新资源特性得到产品潜在需求与产品设计目标.以自走式圆捆机为例证明了该方法的有效性. 相似文献
6.
基于机械零件的增材制造设计,用仿自然式方法设计了一种金刚石晶格结构,对晶胞相对密度和等效弹性模量建立了数学模型,并拟合得到二者关系式,一系列的仿真验证结果显示理论研究所得关系式具有一定的正确性;对金刚石晶格填充结构提出变密度假设,并用仿真和压缩试验的方法进行了验证,结果显示,填充单元密度以受力点为中心渐渐减小的变密度结构拥有更好的抗压性能,同时验证了本文得出的等效弹性模量数学模型具有一定的正确性和适用性.本研究结果可应用于承压机械零件的实体夹层填充,对机械零件进行应力匹配变密度设计,以达到机械结构轻量化的目标. 相似文献
7.
为实现产品的可持续设计,使企业在竞争市场中占据有利地位,提出了基于改进质量功能展开(Q FD)的产品可持续设计模块重要度判定方法.针对需求评价环境的不确定性和用户的偏好表达,利用混合信息表征Q FD中的用户需求评价,考虑到语言术语更符合专家在模糊情境下的表达习惯,利用犹豫模糊语言集表征Q FD中需求和模块的关联关系;构建均衡接近模型,获得具有高认同度的用户层面的需求重要度,联合期望关联和偏差最大化构建模型,获得具有高区分度的专家层面的需求重要度,设置调节参数,确定需求最终重要度;考虑到专家的有限理性行为以及传统判定方法易造成决策补偿性问题,将前景理论和复杂比例评价方法相结合确定模块重要度,以实例验证了所提方法的有效性. 相似文献
8.
9.
考虑到产品保修多局限于固有可靠性的统一保修期设计,提出将现场可靠性与保修期区域差异相关联,构建一种基于现场可靠性的区域差别保修期设计方法。在分析保修期影响因素的基础上,采用多项式拟合函数估计各区域的现场可靠性,构造出新的各区域保修成本与销售量预测函数;再建立综合考虑现场可靠性、保修成本、销售量和价格的区域差别保修期高维优化模型,并结合进化算法进行求解,最终确定最优的各区域保修期和价格。经空调产品实例验证表明,与传统做法相比,所建模型能定量评估各区域空调保修期的差异程度,具有显著的分区保修效应,且采用区域差别保修期是降低企业保修成本与增加保修效益的有效途径。 相似文献
10.
针对标准长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络用于时间序列预测具有耗时长、复杂度高等问题,提出简化型LSTM神经网络并应用于时间序列预测.首先,通过耦合输入门与遗忘门实现对标准LSTM神经网络的结构简化;其次,从门结构控制方程中消除输入信号与偏差实现进一步精简;然后,采用梯度下降算法更新简化型LSTM神经网络的参数;最后,通过2个时间序列基准数据集及污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)质量浓度预测进行实验验证.结果表明:在不显著降低预测精度的情况下,所设计的模型能够缩短训练时间,减少LSTM神经网络的计算复杂度,实现时间序列的预测. 相似文献