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1.
利用Ansys数值模拟软件,对含埋藏缺陷的承压管道进行磁记忆检测有限元模拟,分析磁记忆信号值在不同缺陷参数、不同应力状态下的变化规律。结果表明,磁记忆信号可以对管道埋藏型裂纹及气孔产生的应力集中进行表征,随着缺陷埋深的减小与内压载荷的增加,磁记忆信号变化幅度增大,法向梯度极值增加。通过法向和切向信号协同分析,可以实现对缺陷信号的量化。  相似文献   
2.
为有效预测未来一定时间内的连续水位,提出了基于序列到序列(Seq2Seq) 的短期水位预测模型,并使用一个长短期记忆神经网络(LSTM)作为编码层,将历史水位序列编码为一个上下文向量,使用另一个LSTM 作为解码层,将上下文向量解码来预测目标水位序列。以流溪河为研究对象,针对不同预测长度分别建立水位预测模型,并与LSTM 模型和人工神经网络(ANN)模型进行了对比。结果表明:Seq2Seq 模型对连续6 h、12 h 和24 h 水位预测的纳什效率系数最高分别为0.93、0.90和0.85;当预测长度为6 h 时,LSTM 和Seq2Seq 模型预测结果相似,ANN 模型精度较低;当预测长度为12 h 和24 h 时,Seq2Seq 模型相比LSTM 模型和ANN 模型预测效果更好,收敛速度更快。  相似文献   
3.
从宏观与微观两个角度对电致形状记忆复合材料的形状记忆过程及机理进行阐述,详述了基于不同导电填料如纳米颗粒、连续纤维、短切纤维以及复合填料的电致形状记忆复合材料研究现状及其物理共混、原位聚合、冷冻干燥等制备方法。从均匀的导体单元、导体与基体之间的接口黏结以及导电网络结构等3个方面分析了电致形状记忆复合材料的导电机理并从微观结构上对纳米级的导电网络以及离子通道现象进行了概述。详细介绍了其在航空航天、生物医疗、纺织领域、电子半导体等领域的最近研究工作,并展望了电致形状记忆复合材料发展前景。  相似文献   
4.
At present, the synthesis of body temperature triggering shape memory polymers usually requires elaborate structural design, which limits their wide application. Herein, starting from bio-based Eucommia ulmoides gum (EUG), a series of EUG/silica hybrids (ESHs) are prepared through a facile one-pot process, in which EUG is epoxied and then self-crosslinked with SiO2 by epoxy ring-open reaction. Varying the amount of H2O2, the shape memory transition temperature (Ttrans) of ESHs is adjusted to 47.4–36.6 ℃, which is close to human body temperature (37 ℃). Among them, ESH-17 exhibited the best body temperature triggering shape memory ability (Ttrans = 36.6 ℃), which can restore the permanent shape within 60 s at 37 ℃ with a shape fixity ratio of 99% and shape recovery ratio near 100%. In addition, the shape memory mechanism is discussed and shows some application scenarios of ESHs. The as-produced materials can be used as smart biomaterials such as self-tightening sutures, self-sealing root canal filling materials, and so on.  相似文献   
5.
Phase change memory (PCM) is an emerging non-volatile data storage technology concerned by the semiconductor industry. To improve the performances, previous efforts have mainly focused on partially replacing or doping elements in the flagship Ge-Sb-Te (GST) alloy based on experimental “trial-and-error” methods. Here, the current largest scale PCM materials searching is reported, starting with 124 515 candidate materials, using a rational high-throughput screening strategy consisting of criteria related to PCM characteristics. In the results, there are 158 candidates screened for PCM materials, of which ≈68% are not employed. By further analyses, including cohesive energy, bond angle analyses, and Born effective charge, there are 52 materials with properties similar to the GST system, including Ge2Bi2Te5, GeAs4Te7, GeAs2Te4, so on and other candidates that have not been reported, such as TlBiTe2, TlSbTe2, CdPb3Se4, etc. Compared with GST, materials with close cohesive energy include AgBiTe2, TlSbTe2, As2Te3, TlBiTe2, etc., indicating possible low power consumption. Through further melt-quenching molecular dynamic calculation and structural/electronic analyses, Ge2Bi2Te5, CdPb3Se4, MnBi2Te4, and TlBiTe2 are found suitable for optical/electrical PCM applications, which further verifies the effectiveness of this strategy. The present study will accelerate the exploration and development of advanced PCM materials for current and future big-data applications.  相似文献   
6.
Reminder cues can destabilize consolidated memories, rendering them modifiable before they return to a stable state through the process of reconsolidation. Older and stronger memories resist this process and require the presentation of reminders along with salient novel information in order to destabilize. Previously, we demonstrated in rats that novelty-induced object memory destabilization requires acetylcholine (ACh) activity at M1 muscarinic receptors. Other research predominantly has focused on glutamate, which modulates fear memory destabilization and reconsolidation through GluN2B- and GluN2A-containing NMDARs, respectively. In the current study, we demonstrate the same dissociable roles of GluN2B- and N2A-containing NMDARs in perirhinal cortex (PRh) for object memory destabilization and reconsolidation when boundary conditions are absent. However, neither GluN2 receptor subtype was required for novelty-induced destabilization of remote, resistant memories. Furthermore, GluN2B and GluN2A subunit proteins were upregulated selectively in PRh 24 h after learning, but returned to baseline by 48 h, suggesting that NMDARs, unlike muscarinic receptors, have only a temporary role in object memory destabilization. Indeed, activation of M1 receptors in PRh at the time of reactivation effectively destabilized remote memories despite inhibition of GluN2B-containing NMDARs. These findings suggest that cholinergic activity at M1 receptors overrides boundary conditions to destabilize resistant memories when other established mechanisms are insufficient.  相似文献   
7.
熊洋  黄金  舒锐志 《中国机械工程》2021,32(17):2040-2046
针对磁流变液装置所产生的转矩偏小的问题,提出了一种磁流变液与电热形状记忆合金(SMA)联合传动的方法,并介绍了传动装置的工作原理。基于电热SMA弹簧力学特性,推导了温度与摩擦转矩的关系;通过有限元软件对装置进行了磁场分析,得到了环形磁流变液工作间隙磁场强度与磁流变液剪切屈服应力之间的关系,并计算得出磁流变液传递的转矩。实验结果表明:由8个SMA弹簧产生的摩擦转矩最大为1.798 N·m,励磁线圈的电流为1 A、匝数为380时,磁流变液传递的转矩为1.41 N·m。相较于单一的磁流变液传动装置产生的转矩,磁流变液与电热SMA联合传动产生的转矩为3.15 N·m,传动性能提高了1.2倍。  相似文献   
8.
为研究适用于钢结构建筑中以受弯为主的试件的损伤评价,通过对Q235钢板试件进行三点受弯试验,采集了试件加载阶段的磁记忆信号值H_p(y),引入多个磁记忆信号特征量,进行对钢结构损伤的表征研究。试验结果表明,通过磁记忆曲线的"波峰"和"波谷"现象以及磁记忆梯度曲线的"峰-峰值"现象,可以判断试件的应力集中区域。通过其余相关特征量ΔH_p曲线、S_h和|K|_(max)曲线可以发现试件的受拉面对试件的屈服比较敏感,用ΔH_p-F曲线的"拐点"和|K|_(max)-F曲线的"波峰"作为试件进入屈服的依据。研究适用于对结构损伤表征的预判,并且用多重参数验证了磁记忆检测在钢结构损伤方面的可行性。  相似文献   
9.
采用超音速火焰喷涂制备超致密NiTi合金涂层,通过后续热处理获得优化相变结构,并通过压痕法分析涂层的形状记忆效应。光学显微镜及扫描电镜对NiTi合金涂层微观结构表征显示,喷涂制备态涂层由内部岛状-链状界面叠片组成,涂层致密孔隙率约为0.82%。X射线衍射分析显示,NiTi涂层制备态为全奥氏体,经时效处理析出Ni4Ti3相。压痕法分析表明,在制备态及时效态涂层中均获得了一定的单程及双程形状记忆效应。X射线物相分析及差示扫描量热仪对比分析揭示,时效析出的第二相粒子显著增加形状记忆效应。  相似文献   
10.
短期电力负荷的精准预测可以有效指导机组组合调度、经济调度与电力市场运营。针对输入数据特征量受限时负荷预测的低精度问题,提出一种基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法。通过建立融合局部特征预提取模块的LSTM(long short term memory)网络结构,并将其与XGBoost(eXtreme boosting system)预测模型并行结合,之后结合MAPE-RW(mean absolute percentage error-reciprocal weight)算法进行模型融合初始权重设置,对最佳权重进行搜索,构建最佳融合模型。通过运用电力负荷数据对所提方法进行预测实验,结果表明CNN-LSTM- XGBoost模型的MAPE(mean absolute percentage error)与RMSE(root mean square error)分别为0.377%与148.419 MW,相比于单一网络模型与融合模型结构实现了误差指标的显著降低,验证了基于多模型融合的CNN-LSTM-XGBoost短期电力负荷预测方法具有较快的模型训练速度、较高的预测准确度与较低的预测误差。  相似文献   
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