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121.
122.
基于人工智能的压力容器失效模式的预测 总被引:3,自引:1,他引:2
采用模糊推理与人工神经网络技术相结合的人工智能方法进行了压力容器失效模式的预测,预测结果和失效评定图法判断结果相一致。人工神经网络和模糊推理方法为压力容器安全评定智能化系统的建立作了一个补充。 相似文献
123.
利用试验和修正后的集中质量有限元模型预测安装在管道中阀门在不同频率成分地震激励下的响应,研究高频地震激励对管道中质量较大核级阀门的危害性。研究结果表明:高频地震激励对核级阀门的危害在于使阀门以其自身固有振型发生共振,此时阀门顶部取代阀门与管道连接位置成为阀门中响应最大的位置,这会导致安装于阀门顶端的驱动机构遭受苛刻的地震工况。增加管道阻尼和阀门刚度能有效降低高频激励对阀门的危害,但增加阀门刚度会导致管道响应增大。利用等效静力法对阀门进行抗震鉴定时,分析结果对阀体水平部位内力估计不足,对阀体垂直部分、阀盖等阀门上部构件的内力估计结果具有较大裕度。 相似文献
124.
采用微观形貌观察、电化学方法以及晶界分布特征分析研究316L不锈钢扩散连接接头的晶间腐蚀敏感性,探讨晶粒尺寸和微观结构对不锈钢扩散连接接头敏化的影响。结果表明,扩散连接接头在650 ℃下敏化100 h后晶界处几乎没有发现络合物的析出,而母材经过8 h敏化则析出大量络合物。随着晶粒的增大,316LSS晶间腐蚀敏感性降低。晶粒粗化和低能晶界比例的提高导致扩散连接接头的抗晶间腐蚀能力提高,但晶粒粗化是主要因素。 相似文献
125.
中国科学院近代物理研究所自主研制运行于45GHz的第四代高电荷态ECR超导离子源,该离子源磁体的核心之一是Nb3Sn六极线圈。为了测试单体六极线圈经过绕制、热处理、环氧浸渍等一系列工艺过程后,电磁性能是否达到设计指标,设计了能够一定程度上模拟六极磁场及其应力分布的Mirror测试结构。由于Mirror结构在室温装配过程中采用Bladder-Key技术对六极线圈施加预应力,为了能够模拟从室温装配到冷却降温的操作流程、验证Ansys有限元仿真方法与实验结果的一致性,依据六极线圈外形尺寸加工了一个模拟线圈。实验结果表明,铝壳和模拟线圈中心处的应变与Ansys仿真计算结果基本一致,最大误差均在10%以内,验证了结构设计的合理性和仿真结果的可信性。 相似文献
126.
采用SRV-IV微动磨损试验台,研究TC4钛合金在空气和纯水介质中不同位移幅值下的微动磨损行为及其在模拟海水中的微动腐蚀特性,利用扫描电子显微镜和激光共聚焦显微镜分别对磨痕表面形貌、磨损体积及磨痕轮廓进行表征,分析了钛合金在不同环境介质中的微动磨损机制。结果表明:摩擦系数随位移幅值的增大呈现出先增大后减小的趋势,磨损体积随位移幅值的增大而增大;干摩擦条件下,摩擦系数较高且波动剧烈,磨损体积较小,磨损机制主要为磨粒磨损、粘着磨损并伴有氧化磨损;与干摩擦相比,水介质中的摩擦系数较低,磨损体积显著增大,且模拟海水中的摩擦系数更低更稳定,磨损轮廓更深,说明腐蚀与磨损之间存在"正"交互作用;TC4合金在纯水介质中的微动磨损机制主要为疲劳磨损和磨粒磨损,而在模拟海水中的微动磨损机制主要为磨粒磨损和腐蚀磨损。 相似文献
127.
为研究液体渗入裂纹后裂纹的演变过程,建立了滚动接触圆盘-平面裂纹充液二维模型。裂纹表面与圆盘-平面接触面组成腔体结构,圆盘的运动使裂纹表面发生变形、腔体体积减小从而导致腔体内压力增大,最终表面裂纹在腔体高压作用下加速扩展。基于表面裂纹接触状态的变化,研究腔体形成、密封和泄漏三个阶段裂纹应力强度因子曲线及扩展方向的演变。结果表明,腔体内部压力小于裂口接触位置最大压力,液体增压效应随裂纹几何尺寸的增加显著增强,增加裂纹长度与裂口宽度使裂纹扩展模式从Ⅱ型转为Ⅰ型;随着裂纹扩展,腔体内部的液体泄漏使腔体产生动态自密封-泄漏现象。 相似文献
128.
129.
利用人工神经网络所具有的高度非线性映射功能,对现役长输油气腐蚀管道失效压力进行预测,并综合分析了管径、壁厚、屈服强度、环向腐蚀速率、径向腐蚀速率、缺陷长度及蚀坑深度对腐蚀管道失效压力的影响。为了验证人工神经网络具有很好的通用性,通过选择6种不同管径的腐蚀管道样本训练集交叉对网络进行训练,并利用训练好的网络进行预测。结果表明,人工神经网络在满足工程需要的前提下,是一个比较准确、疗便的数学模型。 相似文献
130.
利用人工神经网络具有的高度非线性映射功能,对在役腐蚀海洋立管的剩余强度进行预测。综合分析了管径、壁厚、腐蚀缺陷长度、腐蚀缺陷深度和管材极限抗拉强度对腐蚀海洋立管剩余强度的影响,建立了反向传播(BP)神经网络预测模型。利用遗传算法(GA)优化BP神经网络的权值和阈值,构建了GA-BP神经网络预测模型。采用DNV-RP-F101标准计算出来的样本数据分别对以上两种网络模型进行训练和预测。预测结果表明:利用人工神经网络对腐蚀海洋立管剩余强度进行预测是可行的,且GA-BP神经网络能够有效地提高网络的收敛性和预测精度。 相似文献