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51.
利用数值模拟方法研究了电磁制动对涟钢CSP结晶器内钢水夹杂物行为的影响,并进行了现场验证.数值模拟表明,无电磁制动时,粒径在50 μm以下的夹杂物颗粒其上浮概率几乎为零,200μm夹杂物颗粒上浮概率为6%;有电磁制动时,粒径在50μm以下的夹杂物颗粒的上浮概率为25%,200 μm夹杂物颗粒上浮概率为38%,现场试验表明,采用电磁制动与没有电磁制动相比,铸坯中200~300 μm的大型夹杂物降低了15.9%,300~400μm的大型夹杂物降低了30.2%,大于400μm的夹杂物降低了39.1%.电磁制动数值模拟的结果与现场试验结果有一定的吻合性. 相似文献
52.
研究强磁场和交流电叠加对纯铝凝固组织的影响。结果表明:强磁场和交流电叠加对纯铝的凝固组织产生明显的细化作用,磁场强度一定时(10 T),随电流强度增大,细化效果变好;电流强度一定时(10 A),随着磁场强度的增大,晶粒细化程度先增强后略为减弱,其最佳值为6 T;液体金属在叠加场中受电磁振荡力和电磁粘滞力的共同作用,其合力随着磁场强度的增大先增加后减小,存在极值点,而晶粒细化与该合力直接相关。 相似文献
54.
对抗样本图像能欺骗深度学习网络,亟待对抗样本防御机制以增强深度学习模型的安全性。C&W攻击是目前较热门的一种白盒攻击算法,它产生的对抗样本具有图像质量高、可转移、攻击性强、难防御等特点。本文以C&W攻击生成的对抗样本为研究对象,采用数字图像取证的思路,力图实现C&W对抗样本的检测,拒绝对抗样本输入深度学习网络。基于对抗样本中的对抗扰动易被破坏的假设,我们设计了基于FFDNet滤波器的检测算法。具体来说,FFDNet是一种基于深度卷积网络CNN的平滑滤波器,它能破坏对抗扰动,导致深度学习模型对对抗样本滤波前后的输出不一致。我们判断输出不一致的待测图像为C&W对抗样本。我们在ImageNet-1000图像库上针对经典的ResNet深度网络生成了6种C&W对抗样本。实验结果表明本文方法能较好地检测C&W对抗样本。相较于已有工作,本文方法不仅极大地降低了虚警率,而且提升了C&W对抗样本的检测准确率。 相似文献
55.
金属液单电流电磁净化的理论分析 总被引:1,自引:0,他引:1
系统地考察了直流、交流激励下 ,圆管、矩形管中金属液的磁场分布 ,针对磁场的不均匀性 ,提出了“等效电流密度”的概念 ,解析了电磁净化效率的理论公式 计算表明 ,一般情况下 ,3× 10 6A/m2 电流可以把钢液中 90 %的2 0 μm夹杂和 5 0 %的 10 μm夹杂去除 相似文献
56.
57.
58.
半导体单晶生长过程中伴随大量的空穴性和间隙性本征点缺陷,这些本征缺陷在单晶生长过程中随着晶体温度的降低不断复合或湮灭形成纳米级空洞型或位错、层错等缺陷,会对硅片质量及后续的器件性能产生严重影响。利用计算机模拟仿真技术对12英寸半导体直拉单晶硅生长过程的传热及点缺陷进行了动态模拟仿真计算。动态仿真计算过程中分别采用了恒定及连续变化的拉速,以研究单晶直拉速度对点缺陷分布的影响。研究结果表明,生长速度较快时,晶体内部主要以空穴性点缺陷为主;当生长速度逐步降低,晶体内部空穴性缺陷区域逐渐缩小;通过合适的拉速控制及V/G理论,使用点缺陷动态模拟仿真计算可为生长特定点缺陷分布甚至无点缺陷硅单晶工艺提供有效依据。 相似文献
59.
60.
大型汽轮机缸体铸件应力计算与热裂分析 总被引:6,自引:2,他引:6
本文采用修改的热弹塑性应力计算模型,并考虑到材料在接近相变温度的高温蠕变行为,在温度场计算和凝固缺陷分析的基础上,对600MW汽轮机缸体铸件进行了铸造热应力计算,并对该铸件的热裂趋势进行了分析,取得了与生产实际情况一致的结果,显示出良好的工程精度和可靠性。 相似文献