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1.
为改善涂层在真空、高温等苛刻条件下的摩擦学性能,利用中频直流磁控溅射技术在硅片和316L不锈钢上沉积了CrN和CrN/Ag涂层,利用扫描电镜、透射电镜和X射线衍射仪对涂层的成分及相结构进行了表征,通过划痕测试仪、纳米压痕仪和摩擦磨损试验机测试了涂层的力学及摩擦学性能。结果表明:添加Ag元素以后,CrN/Ag涂层硬度及承载能力有所减小,但结合强度增加;真空高温环境下CrN与CrN/Ag涂层摩擦因数随温度升高呈下降趋势,其中CrN涂层通过软化镀层减小剪切强度和阻力,从而减小摩擦因数,CrN/Ag涂层主要通过高温产生的热驱动力诱导表面Ag润滑膜的形成来减小摩擦因数;CrN涂层依靠自身剪切特性参与摩擦,而CrN/Ag涂层在真空高温下具有自润滑和持续润滑性能,作为自润滑零部件具有潜在的应用价值。 相似文献
2.
刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性. 相似文献
3.
4.
卡特里娜飓风于2005年袭击了美国墨西哥湾沿海地区,给路易斯安那、密西西比和亚拉巴马等州带来了巨大灾难,造成经济损失800亿美元。其中位于路易斯安那州的新奥尔良市由于堤坝故障导致庞恰特雷恩湖湖水倒灌,80%的地区发生了洪水,损失尤为严重。为了动态且高效地模拟其溃坝后洪水的演进过程,建立了基于“体积法”与元胞自动机的溃坝洪水演进模型。模型通过设置元胞属性来考虑洪水流向以及不同土地覆盖类型的汇流差异性;提出了一种洪水淹没元胞多级分类的快速搜索算法(MLCFC),采用不同准则处理各类元胞以提高计算效率;利用“体积法”计算不同时刻元胞的水深来间接反映洪水演进的时空特性。以新奥尔良市为例,计算其溃坝发生后2~20 h不同时刻的淹没情况。结果表明,模型模拟的淹没过程符合溃坝洪水的蔓延特性;试验结果与遥感影像中提取的水体重合率为61.18%,能较好地模拟城市地区溃坝时洪水演进的时空特性。 相似文献
6.
根据剪切解络-超滤过程中金属离子的动态浓度关系和质量守恒定律,采用CodeBlocks17.12软件编写程序,建立了剪切解络-超滤工艺关键指标预测模型,实现了金属离子浓度、回收率、体积稀释倍数等指标的预测,并用实验加以验证。依次在转速800 r/min、1 400 r/min、3 000 r/min下回收模拟废水中43 μg/L的Co2+、995 μg/L的Ni2+和88 μg/L的La3+,3种金属的回收率均达99.8%以上时,超滤过程体积稀释倍数的预测值分别为7.0、7.5、5.75,实验值分别为7.5、7.25、6.25,可见预测值与实验值基本一致。本模型对研究方案制定和调整有实际指导意义。 相似文献
7.
8.
曲线锚索沿程预应力损失是影响衬砌结构应力分布的关键因素,获取摩擦系数和偏差系数尤其重要。开展不同加载状态曲线锚索沿程预应力损失研究,建立了模型试验平台,进行了不分级加载、分级加载和分级循环加载测试,分析了锚固端和张拉端受力特征、预应力损失变化规律、摩擦系数和偏差系数取值,并结合实际工程计算了曲线锚索任意点受力值。结果表明:曲线锚索沿程损失摩擦系数和偏差系数不仅与材料自身属性有关,还受到力学加载状态影响;与不分级相比,分级加载曲线锚索平均预应力损失由 8.47% 降低至 3.63%,且各级荷载必须给予足够停滞时间,以保持预应力传递;分级循环加载曲线锚索预应力沿程损失大幅降低,而加载时长却较久,不适宜作为常规加载方式,宜作为极个别曲线锚索预应力值不能达标时的应急处置方案。 相似文献
9.
结合南京地铁3号线TA03标京新村站-泰冯路站区间土压盾构施工工程实例,通过分析土压盾构在长江漫滩区软土和软硬不均地层的施工重难点及掘进应对措施,最大限度防止地表沉降、结泥饼和喷涌及降低刀盘异常磨损来提高掘进效率、降低施工成本,为后续在类似典型地层中盾构施工提供借鉴和参考。 相似文献
10.
多种退化类型混合的图像比单一类型的退化图像降质更严重,很难建立精确模型对其复原,研究端到端的神经网络算法是复原的关键.现有的基于操作选择注意力网络的算法(operation-wiseattentionnetwork,OWAN)虽然有一定的性能提升,但是其网络过于复杂,运行较慢,复原图像缺乏高频细节,整体效果也有提升的空间.针对这些问题,提出一种基于层级特征融合的自适应复原算法.该算法直接融合不同感受野分支的特征,增强复原图像的结构;用注意力机制对不同层级的特征进行动态融合,增加模型的自适应性,降低了模型冗余;另外,结合L1损失和感知损失,增强了复原图像的视觉感知效果.在DIV2K,BSD500等数据集上的实验结果表明,该算法无论是在峰值信噪比和结构相似性上的定量分析,还是在主观视觉质量方面,均优于OWAN算法,充分证明了该算法的有效性. 相似文献