基于人工神经网络的高聚物流变性能预测系统

针对影响高聚物流变性能因素的复杂性,利用VB与MATLAB混合编程将人工神经网络技术移植于应用软件,实现人工神经网络技术的各项功能,通过对采集的样本数据进行网络训练,开发了高聚物流变性能参数预测系统。经验证,系统可将预测精度误差,控制在5％以内。     

飞行平台罩爆炸拉深实验研究及数值模拟

在简单介绍爆炸拉深基本原理的基础上应用ANSYS软件中的LS-DYNA模块,对具有复杂曲面的航天飞行平台罩建立了显性动力学弹塑性力学模型,并做了相应简化后,成功地进行了爆炸拉深成形过程的有限元数值模拟,获得了爆炸变形过程中不同时刻的应力、应变分布规律,以及变形过程中的危险截面等重要结果.该模拟结果与实验结果基本一致,对制定工艺参数、改进模具结构和坯料尺寸提供了重要依据.     

HDPE/CaCO3纳米复合材料的制备及性能

通过熔融共混法制备HDPE/纳米CaCO3复合材料,并通过TEM观察复合材料的微观结构.结果表明:纳米CaCO3基本以纳米级均匀分散在HDPE基体中,HDPE/纳米CaCO3复合材料的熔体指数比纯HDPE有所下降,并且当纳米CaCO3含量为5份时,复合材料的冲击强度提高约26.2%;而纳米CaCO3含量为3份时,复合材料的拉伸强度提高约2%,同时热分解温度比纯HDPE提高了49.8℃;热失重残余量在纳米CaCO3含量为8份时提高到了6.98%.     

球形容器无模爆炸成形质量控制

球形容器无模爆炸成形技术是一种整体成形新技术。本文通过大量实验和数值分析 ,对其成球质量进行了研究 ,其结果证明 :炸药量的准确控制和锥台壳体节数的合理确定 ,以及正确的焊接工艺等 ,都是保证球形容器具有良好成球质量的重要因素。     

基于人工神经网络的HDPE流变性能预测与研究

针对影响高密度聚乙烯(HDPE)流变性能各因素之间的非线性关系建立了一个优化后的BP网络,然后通过实验取得样本数据,进而对网络进行训练,用训练合格后的人工神经网络对高密度聚乙烯在不同温度或不同剪切速率下的剪切应力进行预测,并绘制出预测的流动、流变曲线,最后对预测和实际测得的流动、流变曲线进行了比较分析。     

爆炸冲击载荷下球壳无模成形过程研究

本文通过实验和数值分析 ,对球内接锥台壳体在爆炸冲击载荷作用下无模成形过程进行了研究。通过数值分析获得了壳体质点的应力和运动速度分布 ,并对壳体成球精度进行了分折。结果表明 ,数值分析与实验结果非常吻合 ,球内接多节锥台壳体趋球性能良好     

人工神经网络在材料科学领域的应用

在分析神经网络基本理论的基础上,通过列举神经网络在高分子、金属、合金等材料研究中的应用,分析讨论了其在材料领域中的研究进展情况和存在的问题,展望了人工神经网络在该领域中的发展前景.     

管式结晶器爆炸成型实验研究

以爆炸加工复杂内腔管式结晶器为例,简要介绍了爆炸成型的机理,并对其实验的方法、装置、过程以及能量分析、药量计算进行了论述。实验结果表明,爆炸成型加工管式结晶器是可行的,管坯零件内表面精度取决于芯模的精度,用药量主要与管坯的材料、厚度和变形量有关。存在的一些问题是正确估算管坯变形所需药量及其分布,同时提高密封系统的质量。     

黄河凌汛期高能破冰弹的初步设计

文章在多年研究各类爆炸破冰方法基础上,提出了在现场两侧岸堤上用追击炮发射重磅高能破冰弹的设想,并初步设计了弹体结构,使其有望成为一种重要的救灾爆破器材.此项设计的实施,可使爆炸破冰方法更加有效、安全、机动、灵活,并可在凌坝形成初期及时实施有效的投弹破冰疏凌爆破,以消除凌灾的威胁.     

冰介质爆破特性实验研究

迄今 ,由于缺乏对冰介质爆破特性的了解 ,黄河防凌爆破仍停留在局部经验阶段。本文对冰介质的力学特性进行了实验研究 ,并测定了部分力学特性。结果表明 ,在爆炸载荷作用下 ,冰介质呈现明显的脆性变形 ,并且其抗压强度是抗拉强度的 3～ 6倍。通过 -2 5℃气温条件下冰介质中标准爆破漏斗试验 ,求得炸药单耗为 83 0 g/m3,与爆破中软岩石的炸药单耗相当。