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1.
积分中值屈服准则解析厚板轧制椭圆速度场 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决非线性Mises比塑性功率积分困难以及由此导致的轧制功率解析式难以获得的问题,本文通过建立并利用线性比塑性功率表达式对提出的椭圆速度场进行能量分析,得到了轧制力能参数的解析解.文中通过对变角度屈服函数求积分中值,构建了一个新的屈服准则,它是主应力分量的线性组合,在π平面上的轨迹是逼近Mises圆的等边非等角的十二边形,其基于Lode参数表达式的理论结果也与实验数据吻合较好.同时,根据厚板轧制时金属流动速度从入口到出口逐渐增大的特点,提出了水平速度分量满足椭圆方程的速度场,该速度场满足运动许可条件.通过相应的轧制能量分析,获得了基于线性屈服准则的内部变形功率以及基于应变矢量内积法上的摩擦功率与剪切功率.在此之上,通过泛函的极值变分导出了轧制力矩、轧制力以及应力状态系数的解析解,并与现场实测数据进行了对比,结果表明利用本文提出的屈服准则与速度场所建立的轧制力矩与轧制力模型与实测值吻合较好,其中轧制力误差小于5.3%,轧制力矩误差在6%左右. 相似文献
2.
托盘能否有效运用对物流的畅通与否关系重大,这已经引起了国内外专家和学者们的重视,并就此制定了托盘电子信息化管理系统,旨在更合理地使用托盘,推进托盘一体化和共用系统的建立。而RFID技术在托盘的电子信息化管理的应用更将大大提高物流的效率与准确性,托盘电子信息化管理将成为今后托盘管理的趋势。 相似文献
3.
4.
以信息化、智能化为特征的数字化时代的到来推动了桥梁工程技术的发展与创新,有必要将云计算、大数据、人工智能、3D打印、机器人等战略性新兴产业技术与桥梁工程相融合,从智能设计、智能施工、智能运维等多个维度,推进桥梁工业化、数字化、智能化升级。本文从桥梁信息化、智能检测与安全运维、智能防灾减灾、智能材料等方面,综述了2020年该领域前沿技术和重要成果,总结了研究热点与前景展望。分析表明:BIM技术可以提升桥梁正向设计精细化水平、施工过程控制和管理准确化程度;无人机、机器人等智能检测技术与机器学习、卷积神经网络等人工智能技术提高了桥梁检测的精度和效率;高性能智能材料的应用促进了桥梁结构的自感知性、自适应性、自调节性和自诊断性;基于人工智能的自然灾害监测与预警为桥梁智能防灾减灾提供了新的发展思路。未来应将人工智能技术深度融合桥梁设计、建造和养护的全生命周期,顺应信息化、智能化的发展趋势,实现桥梁强国梦。 相似文献
5.
铝合金车轮铸造模具CAD/CAE技术的应用 总被引:4,自引:2,他引:4
随着计算机应用技术的发展,CAD/CAE技术已广泛应用于各行各业的设计,主要介绍了铝合金年轮铸造模具上应用CAD/CAE技术的成效。 相似文献
6.
The high pressure solubility of polyethylene standards (Mw = 2100, 16400, 108000 and 420000 and Mw/Mn = 1.14, 1.16, 1.32 and 2.66, respectively) in n-pentane has been studied. Concentrations of up to 15 wt% polymer have been investigated. For each polymer sample and concentration, pressures that are required to achieve single-phase solutions have been determined over a range of temperatures. The solutions are found to all show lower critical solution temperatures. Demixing pressures are observed to depend strongly on the molecular weight of the polymer. 相似文献
7.
8.
冀东水泥磐石有限责任公司双顶山石灰石矿建矿于1974年,1982年建成投产。生产的矿石供应吉林市和磐石市新建两条日产水泥熟料2500t和3200t生产线,矿山石灰石年产量210万t,近期拟在磐石再建1条日产熟料4000t水泥熟料生产线,届时,矿山石灰石年产量将达到430万t。矿床累计探照储量10033.17万t。保有储量8682万t,夹石量825.08万t.对矿体内夹石的综合利用,贫实兼采,变弃有利,变废为宝,是我们采矿工作者多年的努力目标。 相似文献
9.
In this paper, we use support vector machine to classify the defects in steel strip surface images. After image binarization, three types of image features, including geometric feature, grayscale feature and shape feature, are extracted by combining the defect target image and its corresponding binary image. For the classification model based on support vector machine, we utilize Gauss radial basis as the kernel function, determine model parameters by cross-validation and employ one-versus-one method for multiclass classifier. Experiment results show that support vector machine model outperforms the traditional classification model based on back-propagation neural network in average classification accuracy. 相似文献
10.