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41.
为通过锥形压痕代表应变和约束因子反求钛合金的应力-应变曲线,建立了预加载条件下的压痕变形有限元模型,使用预加载压痕实验的载荷-位移曲线验证了模型的可靠性。通过有限元模型研究了Ti-6. 5Al-3. 5Mo-1. 5Zr-0. 3Si (TC11)合金力学性能与代表应变和约束因子的关系。结果表明,TC11合金硬度与强度系数比值的自然对数与预应变和代表应变之和的自然对数呈线性关系。TC11合金代表应变范围为0. 035~0. 05,对应的约束因子的变化范围为3. 08~3. 42。代表应变和约束因子的值随合金性能变化而变化,并不存在固定的值。代表应变随着压痕塑性变形区平均应变增加而增加。由本方法确定的压痕代表应变和约束因子计算的代表应力与TC11合金应力-应变曲线重合良好。 相似文献
42.
随着电磁式电压互感器(PT)励磁特性的提高,PT产生铁磁谐振的条件、区域等特征发生了变化,这导致电网原有针对铁磁谐振采用的消谐措施有效性也随之降低。基于云南电网某变电站典型PT的铁磁谐振,应用PSCAD/EMTDC软件建立了仿真计算模型,研究线路系统电容电流和PT励磁特性对铁磁谐振的影响。同时,基于建立了10 kV铁磁谐振模拟试验平台,进行了几种典型PT的铁磁谐振模拟试验,以验证PT仿真计算模型。试验和计算结果表明:PT的铁磁谐振模拟试验和仿真计算波形具有良好的一致性; 10 kV和35 kV配电网系统虽有不同的铁磁谐振区间,但均在线路(电容)与PT(电感)的阻抗比为0. 13时发生工频谐振;阻抗比过高极易导致谐振时PT电流过大,而且两个电压系统的影响区域也不同;在特定的阻抗比区间内,会产生很高的铁磁谐振过电压。 相似文献
43.
探索了再结晶退火加热温度和保温时间对?0.4 mm的1Cr18Ni9Ti冷拉钢丝力学性能的影响。将再结晶退火保温时间设置为6 min不变,再结晶退火加热温度在800~940℃范围内变化时,钢丝的抗拉强度随着加热温度升高逐渐下降,伸长率随着加热温度升高呈现先升高后下降趋势;将再结晶退火加热温度设置为860℃不变,再结晶退火保温时间在1~14 min范围内变化时,钢丝的抗拉强度随着保温时间延长逐渐下降,伸长率随着保温时间延长呈现下降趋势。1Cr18Ni9Ti冷拉钢丝采用不完全再结晶退火工艺时,通过"进炉计时"替代常规的"到温计时"方式,能够获得相对稳定的力学性能。 相似文献
44.
长期以来,由于各种原因,全国相当部分矿山在困境中运转,由此引发的种种问题已经引起了各方人士的关注.本文在对2001年度我国25种主要金属矿产矿山基础资料统计分析的基础上,重点对矿山的区域分布、生产规模、生产状态、经济类型、矿产类型及生产能力等开发利用状况做了较为详细的统计分析,认为我国矿产资源区域分布分散而又相对集中,大型矿山和国有矿山在我国矿业中起着主导作用,但是目前矿山产能下降明显,而且消失的势头有增无减,亟待有关扶持政策和解困措施及早出台.此外部分集体和私营矿山的利税及产能远高于国有矿山,值得管理者和研究人员关注. 相似文献
45.
在对某液压阀进行装配时,96件该螺栓在装配过程中有2件发生断裂。对螺栓断口进行宏微观观察,发现螺纹处存在明显螺纹磨平特征,断口也显示为韧窝形貌与少量解理特征,结合螺栓材料的金相组织、硬度、氢含量检测结果,综合分析螺栓为过载断裂。判断螺栓在安装过程中由于装配不当,产生了过大的装配应力,最终导致螺栓过载断裂。建议在今后装配过程严格控制螺栓安装过程,使用力矩扳手等工具控制安装应力。 相似文献
46.
47.
48.
2014年,我省散装水泥行业全面落实党的十八大和十八届三中、四中全会精神,深入学习贯彻《中共中央关于全面推进依法治国若干重大问题的决定》,依法履职,真抓实干。面对全省基础设施工程建设项目减少和房地产项目开竣工面积萎缩的局面,全战线广大干部职工不等不靠,拓展新渠道,寻求新突破,深入开展基层调研,进一步完善了《黑龙江省散装水泥发展条例》配套政策。 相似文献
49.
盾构用气泡的性能及对开挖土体改良效果影响 总被引:2,自引:0,他引:2
随着土压平衡式盾构在我国地铁建设中的推广应用,气泡作为一种优良的土体改良剂,已经得到广泛的采用。但是,我国对盾构用发泡剂的研究开发处于起步阶段,对盾构用气泡的基本性能及其对开挖土体的改良效果缺乏研究,造成土压平衡式盾构中气泡应用的浪费。作者通过室内试验,对气泡的基本性能进行了研究,并在现场试验中研究了气泡性能对开挖土体的改良效果;得出了气泡改良开挖土体的主要影响因素,对盾构用气泡在实际中的应用具有指导意义。 相似文献
50.
为使用高分辨率遥感影像和深度学习语义分割模型实现快速准确的小麦种植空间信息提取,以WorldView-2遥感影像为数据源,制作尺度分别为128×128、256×256、512×512的样本数据集,对U-net和DeepLab3+语义分割模型的参数进行训练,建立小麦遥感分类模型;通过与极大似然和随机森林方法比较,检验深度学习分类效果。结果显示:(1)不同尺度样本训练得到的模型总体精度、Kappa系数分别在94%和0.82以上,模型精度稳定,样本尺度大小对小麦分类提取模型影响较小;(2)深度学习方法的小麦分类总精度和Kappa系数分别在94%和0.89以上,极大似然和随机森林则在92%和0.85以下,表明该研究建立的小麦遥感分类模型优于传统分类方法。研究结果可为高分辨率遥感影像作物种植信息的深度学习方法提取提供参考。 相似文献