循环热冲压过程中高热导率模具钢的摩擦磨损行为

研究了高热导率模具钢SDCM和H13钢的高温摩擦磨损性能,揭示了其潜在的磨损机理,并构建了Archard磨损模型,采用有限元方法研究了汽车A柱循环热冲压过程中模具的温度演变规律和磨损行为.结果 表明,在200～ 300℃的服役条件下,SDCM高热导率模具钢主要发生粘着和氧化磨损,相比于H13钢,其具有较低的摩擦系数和磨...     

压铸模镶块的热疲劳失效行为

对工作1200模次发生热疲劳失效的压铸模镶块进行失效机理分析,同时建立了压铸过程的热-力耦合数值分析模型,研究了镶块在压铸服役过程中温度场和应力场的演变规律,并对其寿命进行预测。结果表明,镶块的失效是由于压铸过程中受到高温铝熔液的冲刷和冷却液的急冷引起的热疲劳行为所致;在循环压铸过程中,镶块凸台转角处出现应力集中,最大等效应力约为788 MPa,热疲劳裂纹在该处萌生和扩展;采用低周疲劳寿命预测模型对镶块热疲劳寿命进行预测,镶块热疲劳寿命约为1651次,与镶块实际热疲劳寿命非常吻合,这表明本文建立的热-力耦合数值模型可为压铸模镶块的可靠性设计提供借鉴。     

经离子渗氮的SDCM钢热冲压模具的摩擦磨损行为

对适用于制作热冲压模具的SDCM钢进行离子渗氮,检测了渗氮层的表面硬度、硬度梯度、显微组织、厚度;研究了离子渗氮的SDCM钢的高温摩擦磨损行为和磨损机制,并建立了Archard磨损模型;采用有限元方法研究了530℃×8 h离子渗氮的SDCM钢热冲压模具的磨损行为。结果表明：与未渗氮的SDCM钢热冲压模具相比,在200～300℃温度下,经离子渗氮的SDCM钢热冲压模具具有较小的摩擦因数和磨损率,即更佳的耐磨性,模具的最大磨损深度为3.2×10^-5 mm,而不是5.9×10^-5 mm,即模具的使用寿命可提高约2倍。     

具有加权特性的弹性网络聚类算法研究

聚类分析是数据挖掘中重要内容之一,也是人们分析数据的重要工具。针对聚类分析中存在易受噪声干扰、高维数据聚类结果不佳等问题,对弹性网络进行了加权聚类方向的研究。该算法考虑到数据集中各特征属性在聚类过程中不同的重要程度,重新构造关联数据点、聚类中心点的能量函数,利用弹性网络算法的求解模式,结合极大熵原理、模拟退火思想,提出一种具有加权特性的弹性网络聚类算法。该算法无需人工指导训练,便可以自学习地求解出高质量的聚类结果。通过不同维度、不同数量级的随机数据集和UCI真实数据集仿真实验,验证了算法的有效性和稳定性。相较于传统聚类算法,该算法显著提高了聚类质量。