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71.
积分中值屈服准则解析厚板轧制椭圆速度场 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决非线性Mises比塑性功率积分困难以及由此导致的轧制功率解析式难以获得的问题,本文通过建立并利用线性比塑性功率表达式对提出的椭圆速度场进行能量分析,得到了轧制力能参数的解析解.文中通过对变角度屈服函数求积分中值,构建了一个新的屈服准则,它是主应力分量的线性组合,在π平面上的轨迹是逼近Mises圆的等边非等角的十二边形,其基于Lode参数表达式的理论结果也与实验数据吻合较好.同时,根据厚板轧制时金属流动速度从入口到出口逐渐增大的特点,提出了水平速度分量满足椭圆方程的速度场,该速度场满足运动许可条件.通过相应的轧制能量分析,获得了基于线性屈服准则的内部变形功率以及基于应变矢量内积法上的摩擦功率与剪切功率.在此之上,通过泛函的极值变分导出了轧制力矩、轧制力以及应力状态系数的解析解,并与现场实测数据进行了对比,结果表明利用本文提出的屈服准则与速度场所建立的轧制力矩与轧制力模型与实测值吻合较好,其中轧制力误差小于5.3%,轧制力矩误差在6%左右. 相似文献
72.
传统TBS在使用中又存在着处理粒度范围窄、入料浓度要求较高、可控参数少、对于难选煤的处理效果差等问题,通过增加倾斜管,采用脉动水流与干扰沉降相结合,底部增加旋流分选的措施,达到增强其适应性,改善处理效果的目的。 相似文献
73.
74.
75.
探讨反向电流的形成、反向电流的危害、极化整流器消除反向电流的若干方式、C-DCDS装置构成及其与极化整流器匹配应用于电解槽的情况,以及单独使用极化整流器或C-DCDS和两者匹配使用的方法。 相似文献
76.
在伯克氏菌Bth264野生株产新型抗癌药物Thailandepsin A以及调节基因tdp R正向调控Thailandepsin A生物合成的基础上,利用基因工程菌Bth264/p BMTL3-tdp R发酵生产Thailandepsin A,以提高产量。以0.5%乳糖为诱导剂,确定最佳诱导条件:发酵15 h添加乳糖,诱导时间6 h;通过单因素实验,确定葡萄糖和胰蛋白胨作为碳氮源、装液量65/250 m L以及接种量1%;同时结合优化发酵培养基进行发酵,Thailandepsin A产量达到252.14 mg·L-1,比优化前的产量提高56%;另外在发酵过程中,添加大孔树脂HP-20原位吸附产物,Thailandepsin A产量可达283.75 mg·L-1,比不加树脂提高13.8%;最后,基于RT-PCR和比较Ct值法,基因工程菌和野生菌相比,Thailandepsin A生物合成基因tdp B、tdp C1的转录水平分别提高11.4倍和6.0倍,对应的产量增加4.6倍,从而在很大程度上说明调节基因tdp R的过表达促进生物合成基因转录水平的提高以及产量的增加。 相似文献
77.
78.
电动汽车充电时,且电池电量低于80%时,为了保证充电效率一般采用恒功率充电.在动态无线电能传输系统中,电动汽车的不断移动会导致发射线圈和接受线圈的互感系数变化,致使电动汽车充电不稳定.为实现恒功率充电,提出了一种基于模型预测控制(MPC)的动态无线电能传输系统(DWPT)恒功率输出的控制方法.通过对系统建立数学模型,对输出功率进行模型预测,建立最小化目标函数来获得期望输出功率所对应的最优占空比,使输出功率恒定.进行了模型预测控制的动态无线电能传输系统Simulink仿真,通过对比不同线圈互感系数下的输出功率,验证了该方法的可行性,并且通过搭建实物测得的数据也证实了该方法的可行性. 相似文献
79.
在通讯设备爆炸式增长的时代,移动边缘计算作为5G通讯技术的核心技术之一,对其进行合理的资源分配显得尤为重要。移动边缘计算的思想是把云计算中心下沉到基站部署(边缘云),使云计算中心更加靠近用户,以快速解决计算资源分配问题。但是,相对于大型的云计算中心,边缘云的计算资源有限,传统的虚拟机分配方式不足以灵活应对边缘云的计算资源分配问题。为解决此问题,提出一种根据用户综合需求变化的动态计算资源和频谱分配算法(DRFAA),采用"分治"策略,并将资源模拟成"流体"资源进行分配,以寻求较大的吞吐量和较低的传输时延。实验仿真结果显示,动态计算资源和频谱分配算法可以有效地降低用户与边缘云之间的传输时延,也可以提高边缘云的吞吐量。 相似文献
80.
现有的时态网络可视化方法大多采用等量时间片来可视化网络的演变,不利于时态模式的快速挖掘和发现。为此,根据时态网络固有的特征提出自适应时间片划分方法(Adaptive Time Slice Partition method,ATSP)。在时态网络的两种表示方式(基于事件的表示方式和基于快照的表示方式)的基础上,构建了ATSP的基础模型,同时提出了一种改进模型用来描述事件间隔时间服从长尾分布的时态网络。为了实现时间片的不等量划分,针对探索任务的不同提出了基于时态模式的ATSP规则和基于中心节点的ATSP规则,并提出了实现算法--层次划分算法(Hierarchical Partition algorithm,HP)和增量划分算法(Incremental Partition algorithm,IP)。实验结果表明,ATSP方法比传统的时间片划分方法更能准确地表示网络的时态特征,且该方法应用于可视化时,能有效归纳并展示网络的特征,明显提高了视觉分析的效率。 相似文献