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61.
拉深筋对板材力学特性的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
板材通过拉深筋时经过弯曲与反弯曲变形,塑性性能发生较大的变化,必然影响板材的后续成形。该文利用拉深筋结构影响实验及后续性能测试实验,对通过拉深筋后板材的力学性能进行研究,分析了半圆形拉深筋的结构参数——筋圆角半径和拉深筋高度对板材变形的影响。结果显示,板材通过拉深筋时产生预变形,预变形量与拉深筋结构有关,随筋圆角半径增大,预变形量降低;随拉深筋高度增大,预变形量增大。与未变形板材的性能相比,通过拉深筋后板材的力学性能发生了很大的变化,而且这些变化与预变形量有关,随预变形量增大,屈强比增大,断裂延伸率呈指数下降,板材的后续塑性变形能力显著降低。 相似文献
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由于受到加工、运输及安装等条件的限制,大型锻造液压机的下横梁通常由几块梁体利用预紧螺栓组装而成,因此如何计算合适的预紧力以保证组合梁的强度、刚度和整体性就成为组合下横梁设计的关键问题。以某企业大型锻造液压机组合下横梁为原型,建立了简化下横梁分析模型,对组合梁在中心工况和扩孔工况下拉杆临界预紧力的影响因素进行了系统研究,确定了临界预紧力的主要影响因素及各因素的影响规律。研究表明,工作载荷及跨高比是影响临界预紧力大小的关键因素,梁宽及拉杆位置对其影响相对较小,且临界预紧力系数随跨高比的增大呈线性增大的趋势,当跨高比一定时临界预紧力系数基本为定值。设计并制备了1∶7.2(实验模型与数值模拟模型的尺寸比)的组合下横梁模拟实验装置,利用该装置对模拟结果进行了验证。研究结果为大型锻造液压机下横梁拉杆预紧力的确定提供了理论依据。 相似文献
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针对44 mm×10.5 mm小规格Ti Ni Nb管材反挤压成形试验的工艺参数确定和模具设计问题,采用有限元热力耦合数值模拟和单因素轮换法,分析在满足制件成形质量(挤出温度低于共晶熔点)的前提下,挤压力与凹模模角和定径带长度、凹模和挤压筒温度、毛坯初始温度、挤压速度及摩擦因子等工艺参数和模具结构参数之间的关系,确定影响挤压力的主要工艺参数和模具结构参数分别为凹模模角、初始坯料温度、挤压速度和摩擦因子,并给出上述参数的取值范围。通过基于数值模拟的正交试验方法,得到了主要工艺参数和模具结构参数的最佳组合,即在保证润滑效果的前提下,取凹模模角110°、毛坯初始温度为950℃、挤压速度为50 mm/s。利用铅和45号钢毛坯在6.5 MN多向模锻挤压液压机上进行了验证实验。 相似文献
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在INSTRON-5948R微型材料试验机上开展了近β型钛合金Ti55531经800℃/2 h固溶+580~640℃/6~10 h时效热处理后的力学性能试验,获得了不同时效工艺下Ti55531合金的力学性能及强塑积。研究了时效处理对合金微观组织演变规律及合金在拉伸变形时的断裂机制。结果表明:次生片层αs相对时效参数变化比初生α相更敏感。次生片层αs相厚度与时效温度或时效时间呈线性正相关。与时效时间对比可知,次生片层αs相粗化速率对时效温度敏感性较弱,且其随时效温度和时效时间粗化速率分别约为1 nm/℃和8 nm/h。合金经固溶时效后,其力学性能显著提升,且合金在800℃/2 h固溶+640℃/8 h时效后达到最佳的综合力学性能,此时抗拉强度为1144 MPa,延伸率为8.16%,且强塑积超过9.3 GPa·%。合金经固溶时效热处理后拉伸断裂形式为韧脆混合型断裂,且以韧性断裂为主,包括晶间开裂和微孔合并。 相似文献
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特征提取是高光谱数据处理领域的一个重要研究 内容。高光谱数据获取过程中的复 杂性使传统的特征提取方法无法良好地处理高光谱图像。同时,高光谱图像标记样本数量的 有限性,也为常用于特征提取的监督深度学习方法带来不利影响。为了摆脱对高光谱图像中 标记样本的依赖,在卷积神经网络的基础上引入生成对抗网络,针对光谱特征提出了一种无 监督的高光谱图像特征提取的方法。为了稳定网络的训练过程,提高生成对抗网络中判别器 的特征表示能力,在目标函数中引入梯度惩罚项,将判别器的性能不断逼向最优。在特征提 取阶段,针对高光谱图像的光谱结构,提出了一种通道最大池化方法,能够在降低数据维度 的同时尽可能保留高光谱图像的光谱信息。使用支持向量机(support vector machines,SVM)和k近邻(k-hearest neighbor,KNN)方法对 提取到的特征进行分类测试。在两个真实数据集上的实验结果表明,提出的方法优于传统的 特征提取方法。 相似文献
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在新经济的大潮中,资本和技术被看作是网站成功的先决条件,政府的作用一直被认为只是游戏规则的制订者。然而,对于网络经济来说,政府的政策支持可能比资金、技术更为重要,中华商埠的经验就证明了这一点 相似文献
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自动形态学端元提取(AMEE)算法中的形态学算子在纯像元集中分布的区域无法得到正确的结果。现有膨胀操作在每个结构元素内只能提取一个候选端元,会造成重要像元丢失。为了解决这些问题,采用改进的形态学算子和结构元素对AMEE算法进行了改进。首先引入参考光谱向量的概念构建了改进的形态学算子,并给出了形态学离心率指数新的计算方法,然后利用偶数大小、改进的结构元素,从每个结构元素内选出4个候选端元,最后对改进的基于自动形态学的端元提取算法进行了分析和实验验证。结果表明,改进的方法能从纯像元集中分布的区域获得正确的候选端元,并在一定程度上避免膨胀过程中的信息遗失,从而能够有效地提升端元提取的精度和像元解混的效果。 相似文献