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1.
采用DSC,DIL和DMA法分别表征了Zr60Cu28Al12和Zr63.78Cu14.72Ni10Al10Nb1.5两种金属玻璃的热力学特征温度。结果表明:采用这3种测试方法都能有效界定金属玻璃的玻璃化转变和结晶过程;DSC和DMA法表征玻璃化转变过程比DIL法更敏感;用DSC法的转变中点、DIL法的拐点及DMA法的起始点表征金属玻璃的玻璃化转变温度所得结果相当;DSC和DIL法都能有效分离多重结晶过程,DSC法表征的结晶温度比DIL法低,而DMA法较难分辨多重结晶过程,表征的结晶温度最低。 相似文献
2.
供应链管理是对供应链上各企业间活动的整体集成,协调供应链上各企业之间的关系,供应链系统中的供应、生产、销售基本环节存在委托代理关系。基于贝叶嘶博弈分析了企业间的关系,设计了生产商、销售商委托代理模型的分析机制,其中生产商即委托人的目标函数是利润最大化,销售商即代理人的激励条件是不低于最低销售利润,有效地协调和控制供应链上物流、信息流、资金流,使整个供应链效率最优,实现企业效益最大化。需建立相应的供应链优化机制的运作模型,以实现供应链的优化。 相似文献
3.
基于XML Schema的数据匹配方法的研究 总被引:1,自引:1,他引:1
由于XMLSchema自身所包含的丰富的结构和语义信息,针对基于XML schema瑚的文档匹配,设计了一个框架结构,把利用结构信息的基于路径的匹配和利用语义信息的宽松标识方法结合在一起,充分利用了XML schema中所包含的各种信息,来实现XML schema文档之间的匹配.实验验证对文档的匹配具有较好的精度,最后对模式匹配这个领域的研究方向做出展望. 相似文献
4.
5.
密度峰值聚类(DPC)是近年来提出的一种新的密度聚类算法,算法的核心是基于局部密度和相对距离,通过画出决策图,人为选定聚类中心,进而完成聚类.DPC算法利用截断距离计算局部密度,本质上只考虑了周围近邻节点的数量,且算法采用单步分配策略,一定程度上限制了算法对任意数据集的计算精度和有效性.针对上述问题,提出基于二阶k近邻... 相似文献
6.
生物组织(如肌腱、软骨等)不仅具有优异的强度、模量和韧性,而且具有长期稳定性,可承受数百万次高应力循环而不断裂,其疲劳阈值超过1000 J m-2.相比之下,尽管合成水凝胶在强度、模量、韧性和其他性能方面与天然软组织相当,但这些增韧水凝胶仍然会在反复循环载荷下遭受疲劳断裂,其疲劳阈值通常低于100 1 m-2.在本工作中,我们报道了一种简单的策略,用于开发韧性和抗疲劳的各向异性水凝胶,其疲劳阈值超过常规水凝胶的100倍.各向异性水凝胶通过两步工艺合成,包括磁场定向工艺形成优先排列的PDA-Fe3O4-CF纤维结构,以及冷冻解冻-退火工艺处理.优先排列纤维结构和高结晶度的协同作用使各向异性水凝胶具有超高的强度和韧性、优异的摩擦学性能和非凡的抗疲劳性能.各向异性水凝胶的抗拉强度、抗压强度和疲劳阈值分别高达11.82±0.85 MPa、5.95±0.35 MPa和1845 J m-2,显著高于大多数生物凝胶和合成水凝胶.因此,本研究为制造性能优异的软材料提供了一种可行的方法,拓展了软... 相似文献
7.
8.
发动机是企业以及机动车辆的心脏,想要确保发动机的质量就需要做好生产的质量工作。在发动机生产制造的过程中会在发动机表面留下一些污垢,在安装发动机前应对其进行清洗,使发动机中的污垢能够达到一定的清洁度。文章简述了发动机缸体缸盖自动化生产线的重要性的同时介绍了清洗系统的种类及其工作原理。 相似文献
9.
在汽车的动力传动系统当中,变速器作为其中重要的结构,在汽车的操控、动力分配等方面都发挥着关键的作用。自动变速器通过运用计算机程序语言和电子控制技术,可以完成汽车实现自动变速的功能,可以有效的改善驾驶者因为换挡操作而带来的驾驶难度,有效降低司机的驾驶疲劳程度,提高车辆行驶途中的安全性,因此在现代企业工业当中,变速器被应用到更多的汽车当中。 相似文献
10.
钢丝微动疲劳过程中,钢丝裂纹萌生特性直接影响其裂纹扩展特性,进而制约钢丝微动疲劳寿命,因此开展钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命预测研究具有重要意义。基于有限元法、摩擦学理论和断裂力学理论,运用Smith-Watson-Topper(SWT)多轴疲劳寿命准则建立考虑磨损的钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命预测模型,基于多种不同的钢丝疲劳参数估算方法对钢丝的微动疲劳裂纹萌生寿命进行了预测,并探究接触载荷、疲劳载荷、交叉角度及钢丝直径等微动疲劳参数对钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命的影响规律。结果表明:基于中值法的预测结果最接近实际值;在微动疲劳过程中,钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命主要与接触载荷和疲劳载荷相关。通过引入微动损伤参数建立简化的适用于钢丝绳的钢丝微动疲劳裂纹萌生寿命预测模型,通过与考虑磨损的预测模型计算结果进行对比验证了该模型的准确性。 相似文献