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基于ABAQUS有限元软件建立了■180 mm限动芯棒连轧管机组钢管连轧过程仿真模型。通过仿真模拟展现了连轧各机架连续轧制过程中轧制区钢管横截面上应力、应变及位移的分布和壁厚形成演变过程,揭示了轧制压力分布和轧辊上总轧制力的变化规律以及轧件温度与轧制区摩擦因数对壁厚与轧制力的影响。使用三次样条插值方法从仿真结果数据中提取钢管壁厚和直径,通过研究对象机组的工业生产实测数据验证了有限元模型的正确性。仿真发现:连轧过程中,金属在纵向上先发生减径变形后发生减壁变形,横向上金属主要从孔顶区流向开口区;前三机架接触压力主要集中在孔顶区,变形量较大,是主变形机架,第四五机架接触压力最大在侧壁区,变形量较小,主要起到精整和归圆作用;随着轧制温度的升高,出口壁厚增大,轧制力减小,随着芯棒与轧件之间摩擦因数的增大,壁厚减小,轧制力减小。仿真研究结果支撑了针对该机组的关键轧机结构参数设计、轧制工艺参数确定以及工程调试中工艺参数优化。 相似文献
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针对传统BP神经网络在张力减径过程中进行壁厚预测过程时存在误差偏高、稳定性不强、随机初始化权值阈值等缺点,采用麻雀搜索算法对传统BP神经网络的阈值与权值进行全局寻优,以提高BP神经网络在张力减径中壁厚参数预测的准确性和稳定性。同时,以某工厂采集的张力减径过程中的壁厚数据为样本集,采用SSA-BP神经网络进行学习与训练,将得到的结果与传统BP神经网络、GA-BP神经网络的预测结果对比。结果表明,SSA-BP神经网络对张力减径过程中壁厚参数的预测具有较高的准确性与稳定性,其在准确度相较于传统BP神经网络模型提升了58.1%,相较于GA-BP神经网络模型提升了17.5%。 相似文献
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针对无缝钢管斜轧穿孔生产中工艺参数对毛管尺寸精度的影响问题,考虑生产工艺以及生产需求优化等因素,建立了基于最小二乘支持向量回归的多目标预测模型。通过灰色关联分析法对影响因素进行分析筛选,以前伸量、轧辊间距、导板间距、顶头直径、坯料直径5个工艺参数作为预测模型的输入,以毛管壁厚和外径2个管形参数作为预测模型的输出;考虑到数据样本小且输入和输出参数之间的交叉相关性问题,构建了多输入多输出最小二乘支持向量回归模型对毛管管形进行预测。将实际采集的数据作为训练样本,通过仿真实验证明了模型的有效性,研究结果可为无缝钢管斜轧穿孔生产过程中所需的工艺参数调整与优化提供参考。 相似文献
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电话银行已经应用到越来越多的行业,使用该类系统的人群数量也在逐步增加。但是设计开发这些系统时,并没有考虑到用户体验。作者通过开发的测试工具对电话银行系统的进行用户测试,发现当前交互语音应答系统的用户体验并不容乐观。本文介绍了利用该工具对用户使用电话银行的行为进行分析,结果表明电话银行的用户体验存在一些问题。针对这些客观事实,作者分析了问题产生的原因,同时还对问题的解决提出了一些改进建议。 相似文献
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研究了AZ31镁合金塑性变形过程中因不同晶体取向导致的各向异性和拉压不对称性,探索了塑性变形过程中织构演变规律、孪生和力学性能之间的关系。采用晶体塑性有限元建立具有不同晶体取向的AZ31镁合金模型,通过室温单轴压缩和拉伸实验相结合的方法,发现晶体的塑性变形行为在很大程度上取决于晶体取向,不同的晶体取向导致了镁合金塑性变形行为的各向异性,轴向屈服强度和抗拉强度高,径向屈服强度和抗拉强度低。镁合金塑性变形过程中,随着应变量的增加,孪晶激活体积分数不断上升,因不同加载方向导致晶粒c轴发生不同转动,径向孪晶激活体积分数高,轴向孪晶激活体积分数低;孪晶的激活直接导致了织构的极密度发生偏移,径向孪晶激活体积分数高,所以径向的织构的极密度偏移更大。在镁合金塑性变形过程中,出现明显孪晶的点与应力突变的点相吻合,当孪晶激活体积分数达到一定值时,应力发生突变,此时晶体取向发生变化,新的滑移系启动,反映了滑移和孪晶机制耦合对力学性能的影响。 相似文献