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42CrMo钢加热时奥氏体晶粒长大演化规律 总被引:1,自引:0,他引:1
对42CrMo钢在不同加热温度(850~1150℃)和保温时间(0~1200 s)下的奥氏体晶粒长大规律进行了研究。采用金相定量法对加热后材料的奥氏体晶粒度进行测量,建立42CrMo钢加热时奥氏体晶粒长大演化模型。结果表明:奥氏体晶粒尺寸随加热温度升高呈指数关系长大,随保温时间的延长呈近似抛物线形式长大;利用基于唯象理论的Sellars模型,通过非线性回归方法建立42CrMo钢加热时奥氏体晶粒长大演化模型;将该模型导入有限元软件中预报42Cr Mo钢加热时奥氏体晶粒变化,预报结果与实验结果吻合,验证了该模型的正确性。 相似文献
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由于计算机软件的大范围开发及开发者编写的代码逐渐简单化,导致软件存在漏洞,影响其安全性能,故提出基于深度学习的计算机软件安全性能检测方法。提取计算机软件代码数据,预处理代码数据作为模型输入参数,基于深度学习构建一个软件安全漏洞检测模型。实验结果表明,该方法的检测漏报率为0.04%、误报率为2.71%、检测时间为254 s,具有良好的软件安全漏洞检测能力。 相似文献
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从电磁防护用品屏蔽性能影响因素及当前的测试现状出发,提出了屏蔽服屏蔽效能的测试方法。根据源的特性,将测试分为电场屏蔽测试、磁场屏蔽测试和电磁屏蔽测试,并对每种测试的关键点及注意事项进行了分析。 相似文献
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