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采用金相显微镜、电子万能拉伸机对Sb、Te变质后的ZL101合金组织以及力学性能进行研究。结果表明:采用Sb变质,粗大的片状共晶硅相逐渐变小,且对于冷却速度较慢的砂型变质效果一般;加入0.1wt%Sb变质效果最佳,其变质使共晶硅沿着宽度方向变细。当加入Te变质小于0.1wt%时,随着加入量的增加变质效果增强,加入0.1wt%Te的变质效果较好,Te对共晶硅的变质使其沿长度方向缩短,且对于冷却速度较慢的砂型变质效果较好,但是单独加入Te变质不充分。采用Sb、Te复合变质,当加入0.05wt%Te+0.05wt%Sb时,共晶硅变质效果最佳,而且变质具有长效性,保温2 h共晶硅变质效果仍然较好。复合变质后抗拉强度、屈服强度、伸长率分别提高了10.8%、6.2%和70.2%。 相似文献
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<正>我18岁进同济建筑系,见到第一座现代建筑就是建筑系的文远楼。我的故事也从此开始。作为一个初学者,我听到的最初的建筑故事就是BAUHAUS和那些由冯纪忠先生提出来的"空间原理"的片段。德国的包豪斯诞生至今100年了。如果从黄作燊先生(格罗比乌斯教授Walter Gropius的第一个中国研究生)1941年回国算起,78年前,包豪斯的故事就已 相似文献
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深度学习以其强大的自适应特征提取和分类能力在机械大数据处理方面取得了丰硕的成果,由于电机结构的复杂性,其信号表现出的非平稳、非线性和复杂多样等特点,使得传统分类方法中的Softmax分类器+交叉熵损失函数对电机故障诊断力不从心。根据电机信号非平稳、数据量大等特点,结合短时傅里叶变换(STFT)与深度学习中的卷积神经网络(CNN)算法和Triplet Loss三元组思想,提出了深度度量学习电机故障诊断方法。该方法能将电机故障信号转换成时频谱图,同时构建CNN,将预处理后的样本用于CNN的训练,采用Triplet Loss作为损失函数度量故障数据高维特征间的距离,并结合标签有监督地微调整个网络,从而实现准确的电机故障诊断。实验表明该方法在处理复杂数据时能够度量特征在高维空间中的距离,高效完成故障诊断任务,弥补了交叉熵函数的不足。 相似文献
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本文通过对车辆起火原因和车辆结构特点以及车内燃烧物质进行分析,然后根据灭火要求设计出自动灭火装置。自动灭火装置主要是将灭火系统加入到汽车构造中,减少车辆自燃引起的危害。通过感烟探测器、火焰探测器监测汽车是否发生自燃。若探测器检测到燃烧信号,灭火控制器控制车上的灭火装置开启,实现迅速灭火,减少车辆自燃的危害。 相似文献