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1.
《锻压技术》2021,46(4):36-43
针对大尺寸大径厚比非对称铝合金薄壁弯管弯曲成形过程中的起皱难题,提出了两端仅压板约束、两端固定约束、两端采用封头3种充液弯曲成形方案,通过有限元数值模拟分析了管件的起皱缺陷、壁厚分布以及应力状态,并进行了实验验证。研究表明:采用两端仅压板约束时,压板与管材之间的摩擦力提供的管材轴向拉应力较小,只有当充液内压大于3.6 MPa时,才能消除起皱缺陷;采用两端固定约束和两端封头时,可在较低充液内压下成形出合格的大径厚比非对称的铝合金弯管件,其原因为:轴向约束与封头均会使管坯内产生轴向拉应力,其平衡了弯曲过程中产生的内侧轴向压应力,从而避免了起皱缺陷的产生。 相似文献
2.
利用差示扫描量热法(DSC)研究硬聚氯乙烯(PVC-U)管材的微晶熔融焓。将PVC-U管材的熔融过程在DSC仪器软件上再现,次级微晶和初级微晶的熔融吸收峰分别为A峰和B峰,在A峰起始点和B峰起始点之间划一直线,直线下方的阴影面积即为微晶熔融焓;由于PVC-U管材中添加剂的存在而导致假峰时,需要拟合假峰面积,将其扣除; PVC-U管材试样与样品盘的接触充分,有利于得到规则且平滑的DSC结果曲线;在实际测试中,宜从管壁芯层取样,综合考虑0°、90°、180°和270°4个方位的结果值。 相似文献
3.
采用基于优化的误差反向传播(BP)神经网络的机器学习算法建模,提出了考虑材料参数、几何参数等多因素的弯管回弹精确预测和高效控制方法。该方法通过引入非线性惯性权重及遗传算法的杂交算子,改进了粒子群优化(PSO)算法,进而通过改进的PSO算法对BP神经网络进行优化,构建了基于改进的PSO-BP神经网络机器学习回弹预测和补偿模型。以多种规格的铝合金数控弯管构件为对象,将实际生产中不同规格、批次、成形参数下回弹数据作为训练样本,实现了所建机器学习预测模型的应用验证。所建模型获得的预测结果平均相对误差为6.3%,与未优化的BP神经网络等传统模型相比,预测精度最大提高了18.5%,计算时间可从1.5 h缩短至300 s,同时实现了回弹预测与补偿精度以及计算效率的显著提高。 相似文献
4.
5.
6.
轧制速度是三辊式冷轧成形过程中关键的工艺参数,决定其力学特征及温升情况。基于此,本文以冷轧AZ31镁合金管材为研究对象,通过全流程数值仿真计算,对比分析不同轧制速度在各特征变形段对等效应力、等效塑性应变及节点温度的影响规律。结果表明,等效应力、等效塑性应变及节点温度均随轧制速度的增大而增大。通过元胞自动机模型及实验等手段,探明了晶粒在轧制过程中产生连续再结晶并细化的初步组织演变规律;对比分析实验与模拟结果并结合多方面因素,得到800mm/s的轧制速度可以更好的满足工艺要求的结果,为冷轧镁合金管材轧制速度的选择提供依据。 相似文献
8.
本文主要针对塑料管材在建筑给排水中的应用展开深入研究,先阐述了不同类型塑料管的特点,如改性聚丙烯管、硬聚氯乙烯管、ABS管、交联聚乙烯管、铝塑复合管等等,然后又分析塑料管材应用情况,如合理选择塑料管材、掌握好塑料管材的应用、对管材质量进行管控、对排水的施工质量进行保持、保证验收工作开展效果等,旨不断提高管道使用性能,使塑料管道能够在建筑排水工程中广泛地应用,并延长了使用寿命。 相似文献
9.
《塑性工程学报》2015,(4):178-182
为了得到缠绕成型温度和玻璃钢管材性能数据的高精度非线性数学模型,以调整判定系数来评价拟合优度,参考最大相对误差,进行了性能因子为有量纲数时的线性回归,构造了6种温度因数的非线性回归。结果表明,当热风枪加热温度与预热通道温度的比值和热风枪加热温度与芯模温度的比值作为回归的自变量时,关联式拟合层间剪切强度Fsbs的最大偏差为1.46%。当层间剪切强度Fsbs≤27.62MPa时,以预热通道温度与热风枪加热温度的比值和预热通道温度与芯模温度的比值作为回归的自变量,分段回归后关联式的最大偏差为0.005%。而当预热通道温度与热风枪加热温度的比值和热风枪加热温度与芯模温度的比值作为回归的自变量时,关联式拟合环向拉伸强度的最大偏差为0.003%。 相似文献
10.
在进行给排水的安装工作期间,对于所用材料的尺寸、规格和品质的标准要求是非常高的,但是当前在安装期间对于材料的选取上还是存有一些问题的。部分施工机构贪恋眼下的小利,采用伪劣的建材替换高品质的建材,另外还有相关工作人员对于建材的管理不到位,使得伪劣的建材流入施工场地并用于建设,致使给排水工程中存有大量的品质问题,例如,水管爆裂、阀门无法关紧等,干扰了居民的正常使用。基于此,本文主要对给排水常用管材分类使用进行了有效的分析,希望可以为相关工作学者提供一定的参考。 相似文献