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鋁合金材料在0.5% HF酸溶液中蝕刻——這種方法突出了微結(jié)構(gòu)中存在的粒子。用1.8 ml HBF4 + 100 ml水彩對(duì)比劑組成的巴克試劑對(duì)單個(gè)晶粒進(jìn)行偏振光觀察。在SHIMADZ HMV-G硬度計(jì)上，鋁合金材料采用維氏法進(jìn)行顯微硬度測(cè)量。對(duì)金相試樣進(jìn)行100 g (HV0.1)載荷下的顯微硬度測(cè)試，承受載荷的時(shí)間為10 s。利用JEOL JSM-6460LV掃描電子顯微鏡和EDS顯微分析儀觀
2021-04-14 11:51:31
鋁合金材料的亞晶粒尺寸通常達(dá)到幾個(gè)微米的限值。隨著繼續(xù)變形，亞晶粒尺寸通常不會(huì)進(jìn)一步減小。對(duì)于熱擠壓，擠壓壓力p與染色率成正比。隨著應(yīng)變速率的增加，擠壓壓力也呈近似線性增加。隨著沖壓速度的增加，擠壓壓力也隨著應(yīng)變速率的增加而增加。然而，熱擠壓時(shí)，隨著工作溫度的升高，擠壓壓力降低。鋁合金材料擠壓速度受坯料溫度的影響有一定的限制。這意味著高速合金的技術(shù)應(yīng)用需要一些實(shí)驗(yàn)開(kāi)發(fā)的擠壓參數(shù)。溫度與擠出速度的關(guān)
2021-04-13 15:54:52
金屬合金材料這導(dǎo)致擠壓結(jié)構(gòu)要么包含亞晶粒，理想情況下不發(fā)生靜態(tài)再結(jié)晶，要么由連續(xù)的動(dòng)態(tài)、元?jiǎng)討B(tài)和靜態(tài)再結(jié)晶形成晶粒。結(jié)果表明，這兩種結(jié)構(gòu)都與流行的齊納-霍洛蒙(Z- h)參數(shù)Z有關(guān)，也可以由Z控制。因此，金屬合金材料性能與Z也有一定的關(guān)系其中e˙為應(yīng)變率，Q為活化能，R為氣體常數(shù)，T為溫度。參數(shù)隨應(yīng)變速率的減小和溫度的升高而減小。在實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)中，為了避免裂紋的發(fā)生，通常首選低Z條件(低應(yīng)變速率和
2021-04-13 15:53:05
合金材料對(duì)所得數(shù)據(jù)的分析表明，合金材料在熱處理的變體19中，屈服點(diǎn)達(dá)到了標(biāo)準(zhǔn)中假定的水平。取得的成果是一項(xiàng)重大的技術(shù)成果，有望取得較好的經(jīng)濟(jì)效益。研究表明，可以生產(chǎn)一種更便宜的合金基合金元素含量較低，這種合金可以提高60%的擠壓速率，并且通過(guò)適當(dāng)?shù)臒崽幚?，合金材料可以達(dá)到與含有較高M(jìn)g和Si元素的合金相當(dāng)?shù)男阅芩?。與目前使用的合金相比，新型高速擠壓合金具有更高的延展性，可以在單位時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)更大噸
2021-04-13 15:50:05
研究擠壓速率對(duì)鋁合金材料元素含量最低合金的性能、組織和相組成的影響，使用最低鋁合金材料成分含量、最便宜的合金1，同時(shí)優(yōu)化擠壓速率以獲得最高效的工藝，這一潛在可能性為研究熱處理優(yōu)化以達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)要求的性能奠定了基礎(chǔ)。對(duì)鋁合金材料的組織、性能和相組成進(jìn)行了測(cè)試。隨著擠壓速率的增加，擠壓態(tài)合金1的宏觀組織和顯微組織。其特征為中等尺寸(中弦參數(shù))的等軸晶粒，尺寸在46 ~ 54 μm之間。熱加工使組織和晶粒均
2021-04-13 15:46:55
鋁合金材料通過(guò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)、自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)和田口變異數(shù)分析來(lái)確定關(guān)鍵參數(shù)。工程應(yīng)用中的非線性問(wèn)題，如函數(shù)逼近、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)處理和系統(tǒng)控制等，都可以用軟計(jì)算方法輕松地解決。盡管鋁合金材料許多不同的方法被用于這個(gè)目的,我們可以說(shuō)最受歡迎和最廣泛使用的方法是田口,安和簡(jiǎn)稱ANFIS方法由于最小誤差等因素,最大的精確度,快,成本,和時(shí)間預(yù)測(cè),決策分析,優(yōu)化、建模和復(fù)雜問(wèn)題
2021-04-12 11:59:07
合金材料采用田口試驗(yàn)設(shè)計(jì)和方差分析，對(duì)攪拌鑄造工藝制備的LM25/粉煤灰合金材料的磨損性能(SWR:比磨損率)進(jìn)行了優(yōu)化。以滑速、荷載、配筋和滑距為輸入因素，采用L27正交設(shè)計(jì)(三層四因素)“越小越好”的準(zhǔn)則進(jìn)行試驗(yàn)設(shè)計(jì)。與其他輸入變量相比，負(fù)載的變化對(duì)SWR的影響更大。結(jié)果表明，優(yōu)化模型降低了合金材料的比磨損率，并證實(shí)了優(yōu)化參數(shù)提高了合金材料的耐磨性。他們還說(shuō)田口法在優(yōu)化特定磨損率方面很有用，所
2021-04-12 11:56:13
用ANFIS預(yù)測(cè)了6061 Al-15% SiC金屬基合金材料的流變應(yīng)力值。在不同應(yīng)變速率和溫度下對(duì)金屬基合金材料進(jìn)行熱壓縮試驗(yàn)。在所使用的ANFIS模型中，有17條規(guī)則，17個(gè)隸屬函數(shù)(MF)，輸入MF為高斯型，線性參數(shù)為68，非線性參數(shù)為102。訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本88個(gè)，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本12個(gè)。采用平均誤差百分比(PME)和均方根誤差(RMSE)作為性能指標(biāo)。ANFIS預(yù)測(cè)流變應(yīng)力PME值小于1.4%。
2021-04-12 11:51:15
復(fù)合金材料是當(dāng)前市場(chǎng)上非常熱銷的一種新型材料，在很多領(lǐng)域都可以看到復(fù)合金材料的使用。對(duì)于很多高科技領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，復(fù)合金材料的使用可以有效的提高科技水平。目前采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和田口對(duì)Al5059/SiC/MoS2復(fù)合金材料的工藝參數(shù)和實(shí)驗(yàn)變量進(jìn)行了優(yōu)化。5個(gè)輸入變量和6個(gè)輸出變量以及27個(gè)數(shù)據(jù)被用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練和測(cè)試。輸出變量的性能由R2決定:表面粗糙度為98.12%，溫度為98.63%，徑向力為
2021-04-12 11:47:17
銅鎳合金材料在設(shè)計(jì)階段考慮到材料和制造過(guò)程的內(nèi)在可變性。銅鎳合金材料沒(méi)有給實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)帶來(lái)理論創(chuàng)新。然而，它在生產(chǎn)應(yīng)用方面進(jìn)行了創(chuàng)新，并使該方法在制造部門獲得了成功的應(yīng)用。傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)難以使用，特別是在需要進(jìn)行大量實(shí)驗(yàn)和增加加工參數(shù)時(shí)。因此,銅鎳合金材料實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)方法確保多個(gè)因素同時(shí)考慮,但也確保獲得最優(yōu)的結(jié)果通過(guò)執(zhí)行更少的實(shí)驗(yàn)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)(DOE)田口是用來(lái)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)運(yùn)行布局,研究水平的變化過(guò)程的影響參數(shù)
2021-04-09 11:48:58
金屬合金材料在田口技術(shù)可用于任何情況下，有檢查操作?？蓹z查的操作可以是一個(gè)真實(shí)的設(shè)備測(cè)試，數(shù)學(xué)方程，或計(jì)算機(jī)模式，可以充分模式的許多產(chǎn)量或操作的答復(fù)。金屬合金材料實(shí)驗(yàn)完成后，應(yīng)指定DOE中最合適的參數(shù)配置。為了檢查結(jié)果，在田口技術(shù)中，信噪比(S/N ratio)是一種性能計(jì)算，用于選擇可以處理噪聲并考慮平均和可變性的檢查水平，作為性能標(biāo)準(zhǔn)。作為最后一步，金屬合金材料使用對(duì)檢查變量的最佳預(yù)測(cè)水平進(jìn)行
2021-04-09 11:45:57
推導(dǎo)并給出了計(jì)算復(fù)合金材料磨損體積損失的數(shù)學(xué)公式。利用所制備的復(fù)合材料配方，研究了輸入變量對(duì)復(fù)合金材料磨損體積損失的影響。復(fù)合金材料的磨損體積損失隨滑動(dòng)距離、刀具橫移和旋轉(zhuǎn)速度的增加而顯著增加。當(dāng)夾雜比為50% TiC +50% Al2O3時(shí)，復(fù)合增強(qiáng)復(fù)合金材料的磨損體積損失最小。結(jié)果表明，該配方可用于預(yù)測(cè)復(fù)合材料的磨損量，從而降低時(shí)間和生產(chǎn)成本。詳細(xì)研究了FSP參數(shù)和雜化比對(duì)Al基5083雜化復(fù)
2021-04-09 11:43:20
鎂鋁合金材料優(yōu)化的體系結(jié)構(gòu)為帶有邏輯s型傳遞函數(shù)的12-12-1體系結(jié)構(gòu)。鎂鋁合金材料采用R、MSE和MAE值作為誤差標(biāo)準(zhǔn)。在測(cè)試集中得到最小的MSE和MAE值以及最大的R值。輸入矢量對(duì)Al-Mg2Si復(fù)合材料UTS的靈敏度如圖8所示。Mg對(duì)Al-Mg2Si復(fù)合材料的抗拉強(qiáng)度影響較大，因?yàn)殒V鋁合金材料相的尺寸和形貌與含Mg和Si元素復(fù)合材料的力學(xué)性能呈線性關(guān)系。結(jié)果表明，所有的數(shù)據(jù)集都具有較高的相
2021-04-09 11:40:49
采用金屬基復(fù)合材料設(shè)計(jì)神經(jīng)自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)能夠開(kāi)發(fā)一個(gè)模型，通過(guò)使用模糊建模過(guò)程的數(shù)據(jù)集來(lái)“學(xué)習(xí)”系統(tǒng)。換句話說(shuō)，ANFIS通過(guò)單獨(dú)使用輸入/輸出數(shù)據(jù)集反向傳播(BP)算法或結(jié)合最小二乘法編輯隸屬度函數(shù)參數(shù)來(lái)創(chuàng)建模糊推理系統(tǒng)(FIS)。采用金屬基復(fù)合材料設(shè)計(jì)這樣的安排使得系統(tǒng)可以借助我們的模糊系統(tǒng)所建模的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)相關(guān)的系統(tǒng)。換句話說(shuō)，它會(huì)根據(jù)將要建模的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。因此，它具有很強(qiáng)的適應(yīng)性。由于自
2021-04-08 11:56:22
合金復(fù)合材料生產(chǎn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過(guò)程中，從外部環(huán)境接收輸入;反應(yīng)輸出是通過(guò)激活函數(shù)產(chǎn)生的。這個(gè)輸出將再次與經(jīng)驗(yàn)給出的輸出進(jìn)行比較。通過(guò)各種學(xué)習(xí)算法找出誤差，并試圖接近實(shí)際輸出。一般情況下，80%的樣本被給予網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練。然后給出剩余的20%，并檢查網(wǎng)絡(luò)的行為。因此，合金復(fù)合材料生產(chǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試。這是為網(wǎng)絡(luò)想要學(xué)習(xí)的事件尋找已經(jīng)發(fā)生的例子的步驟。由于采集樣本是為了訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，所以必須采集
2021-04-08 11:53:21
金屬材料設(shè)計(jì)的人工模擬系統(tǒng)激活功能指定了細(xì)胞將通過(guò)處理細(xì)胞的凈輸入而產(chǎn)生的響應(yīng)。激活函數(shù)通常被選擇為非線性函數(shù)，它是ann的一個(gè)特征，來(lái)自于非線性特征。目前，“s型函數(shù)”和“正切雙曲函數(shù)”是應(yīng)用最廣泛的激活函數(shù)。表2顯示了激活函數(shù)。激活函數(shù)的值是單元格的輸出值。具有非線性、并行運(yùn)算、學(xué)習(xí)、泛化、容錯(cuò)和靈活性、處理缺失數(shù)據(jù)、使用多變量和多參數(shù)、適應(yīng)性等關(guān)鍵特性。金屬材料設(shè)計(jì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用主要用于
2021-04-08 11:51:44
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