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AZ80镁合金应用越来越广泛,研究其冲击载荷下的响应行为具有一定意义.利用分离式霍普金森杆实验对AZ80镁合金进行动态试验,对冲击压缩后的材料进行金相分析,得到了变形机制;通过对不同冲击速度下的实验研究,建立了AZ80镁合金的动态强度和应变率的关系,拟合得到了常温下的Johnsoncook本构方程,并进行数值模拟与实验进行对比.结果表明:AZ80镁合金的应力-应变曲线随应变率的增加而呈增大的趋势,材料在高应变率下的强度极限增加,但应变率效应不敏感.数值模拟与实验具有较好的一致性.金相分析发现,孪晶的形成是其形变的主要机制. 相似文献
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利用AUTODYN-2D非线性差分软件对有空腔装药结构的射流成型过程进行了数值模拟。分析研究了装药空腔顶部到装药端面距离h、装药空腔顶部直径d及装药空腔与药型罩接合处母线长度L三因素对射流成型的影响规律。在此基础上,应用正交设计针对3种因素对射流头部速度影响的主次关系进行了分析研究。结果表明:射流头部速度随着h值的增大而减小,随着d值增大而增大;当其他因素不变时,L存在最佳取值,L小于最佳值时射流头部速度随L值增加而增加,反之则会降低;装药空腔顶部直径是射流头部速度的主要影响因素;得到了3种因素的最优组合,最终结果比无空腔装药射流头部速度提高了19.1%。 相似文献
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为了提高红外抗干扰评估的客观性以及准确性,针对层次分析法评估红外抗干扰能力过程中构建判别矩阵主观因素过强的问题,提出了一种基于主成分-层次分析(analytic hierarchy process, AHP)的红外抗干扰评估方法。首先利用主成分分析(principal component analysis, PCA)法求解指标之间的相关系数矩阵,提出平均影响度这一指标;然后通过平均影响度大小,根据既定的调整规则调整判别矩阵;最后利用红外抗干扰仿真数据,结合调整后的判别矩阵进行层次分析,建立主成分-层次分析红外抗干扰评估模型。仿真结果表明:该模型可以较好地评价相应干扰环境下红外对抗的评估结果,使得对抗结果与评估打分呈负相关且打分结果以均线E=1.0为界,导弹命中则评估结果均在均线以上,可以较为直观地观察在该对抗条件下的红外抗干扰评估结果。 相似文献
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结构参数对半预制破片PELE弹丸毁伤性能的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
为了研究V型槽刻槽角度(θ)、刻槽长度(L)和刻槽深度(H)对半预制破片PELE(HF-PELE)弹丸毁伤性能的影响,运用ANSYS/LS-DYNA有限元软件数值模拟了HF-PELE弹丸侵彻4340均质钢靶过程。在分析V型槽刻槽角度对HF-PELE弹丸毁伤性能影响的基础上,以V型槽θ、L、H为变量,以破片径向速度为目标函数值,应用正交优化获得了HF-PELE弹丸V型槽结构参数的最优组合:θ=40°、L=8 mm、H=3.5 mm,此时,弹丸的破片最大径向速度最高,为161.82 m·s-1。结果表明:在HF-PELE弹丸结构参数中,H对破片的最大径向速度影响最大,θ次之,L最小。 相似文献
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目的 解决现有工业线束导线排序检测方法中存在的效率低、混色导线检测效果差等问题。方法 基于机器视觉技术设计一种线束导线排序检测装置,并结合图像处理技术和深度学习原理提出一种混色导线排序检测方法。首先根据线束图像中选择的感兴趣区域,分割出线束连接器图像和导线图像,并采用模板匹配和颜色定位方法完成连接器正反面的识别和单色导线的识别定位;然后采集并制作PE混色导线数据集,研究Faster R−CNN、SSD、YOLOv3和YOLOv5m等4种不同目标检测算法对PE混色导线的检测效果。结果 实验结果表明,YOLOv5m检测模型的检测速度和准确率兼顾性最好;改进系统后,检测时间减少了18.55%,平均识别准确率为98.83%。结论 改进后检测系统具有良好的检测效率和可靠性,适用于种类丰富的工业线束导线排序检测。 相似文献
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低密度材料射流形成过程的数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究在炸药爆轰作用下低密度材料形成射流的过程,采用AUTODYN有限差分软件,对低密度材料尼龙和特氟龙药型罩的成型特性做对比,得出在相同的时间下,形成射流的长度尼龙大于特氟龙,但特氟龙药型罩形成的射流一致性较好;并与广泛使用的高密度铜药型罩的成型对比,对不同时刻射流的形态及速度进行分析,得出低密度材料形成的射流有能量低、稳定性好、射流长径比较大的性质,所以对爆炸反应装甲"穿而不爆"有显著优势。 相似文献
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针对传统飞机防护栅裂纹检测中存在的效率低、可靠性差等问题,基于机器视觉技术设计一种飞机防护栅裂纹检测装置,并结合图像处理技术与深度学习原理提出一种飞机防护栅裂纹检测算法。设计飞机防护栅裂纹检测系统,研究防护栅裂纹图像识别算法。采集并整理飞机防护栅裂缝图像,研究并制作飞机防护栅裂纹检测数据集;分别以ZF-Net、VGG-16和ResNet-101卷积神经网络作为Faster-RCNN特征提取网络,开展飞机防护栅表面裂纹和缺陷裂纹检测研究。实验结果表明:3种模型均达到了良好的检测精度,其检测精度分别为92.79%、95.12%和97.54%,其中ResNet-101网络检测效果最好,相比于现有的防护栅裂纹机器视觉检测方法,漏检率和虚警率分别下降了22.54%和89.28%,检出率提高了22.54%;ResNet-101网络在不同光照条件下仍有较高的检测精度,检测装置和检测算法有效,可为飞机防护栅的检测提供了新方法。 相似文献
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