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筒形件强力旋压变形机理的有限元分析 总被引:15,自引:4,他引:11
本文通过建立筒形件强力旋压的力学模型,运用三维弹塑性有限元对强力旋压过程进行了计算,得到了旋压过程的应力场和应变场分布。在此基础上,对筒形件强力旋压的变形机理进行了分析,并将计算结果与实测结果进行了比较,两者吻合较好 相似文献
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低碳钢热变形奥氏体的再结晶行为 总被引:2,自引:0,他引:2
对热变形奥氏体的再结晶动力学和微观组织演变进行了模拟计算,对晶粒尺寸的模拟值和实测值作了比较,分析了化学成分对动态再结晶率的影响以及残余应变与变形温度的关系.结果表明:在温度较高、应变速率较低的条件下容易发生动态再结晶,随着变形温度的降低,发生动态再结晶的几率减小,而静态再结晶在前几道次进行得比较充分,随后进行得不充分,增加碳和锰的含量可以促进动态再结晶的发生,残余应变随变形温度的降低而增大,晶粒尺寸的模拟值和实测值吻合较好,表明所选用的模型有一定的参考价值. 相似文献
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加热炉钢坯的心部温度均匀性控制对产品质量稳定性至关重要,由于加热炉中的高温环境,对钢坯心部温度高精度预测始终是一个难题。为了解决这个难题,本实验建立了一种基于钢坯埋偶黑匣子温度测量方法,有效获知加热炉内钢坯不同位置实际温度分布情况。基于黑匣子测温实验数据,采用数据清洗、数据平滑与标准化等预处理方法,采用基于数据驱动的神经网络、随机森林与XGBoost模型,利用加热炉中可测的炉气温度对不可测的钢坯心部的温度进行预测。预测GCr15钢150 mm×150 mm坯心部温度,结果表明:XGBoost模型回归预测效果最好,相对误差主要分布在0%~5.4%,模型中97.1%的样本点绝对误差小于10℃,其RMSE误差为4.1345℃,MAPE误差为0.47%。提出了钢坯埋偶黑匣子测温+XGBoost模型预测钢坯心部温度的方法。 相似文献
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赵宪明 《数字社区&智能家居》2009,(24)
该文对非计算机专业学生学习计算机网络基础课程的必要性和教学方法进行了探讨,提出案例驱动教学,对如何讲好课程、怎样在有限时间内、教给学生较多的计算机网络知识和实用技能的实践作了总结。 相似文献