通过Gleeble-1500热模拟试验机，分别对取自同一块Q345B钢板坯的横向、纵向、竖向和中心四个方位的试样和AH32钢板坯表面及其厚度1/4处的六组不同部位的纵向试样进行了高温延塑性的研究.采用了金相显微镜和扫描电镜方法对断口和附近的组织进行了观察.研究结果发现：Q345B钢板坯四个方位的试样低温区域（950℃以下）高温延塑性曲线变化较小，而高温区域（950℃以上）的延塑性曲线变化相对较大.AH32钢板坯表面的三组纵向试样的高温延塑性曲线变化规律相同，断面收缩率没有出现特别大的波动；而厚度1/4处的三组试样的高温延塑性曲线与表面的三组试样差异较大，断面收缩率发生了很大波动，其原因主要是试样位于发达的柱状晶区，较表面的等轴晶区更容易出现微裂纹、元素的偏析、铸坯组织疏松等缺陷

本文提出了一种新的快速齿轮疲劳试验方法。即将基于Miner理论的Locati应用于齿轮的疲劳试验。这种方法仅用一对齿轮,采用台阶增载的加载方法,一次方法试验即可测出齿轮的疲劳强度极限值（齿面接触疲劳强度极限值或齿根弯曲疲劳强度极限值）。文中叙述了用这种方法所做的六对齿轮试验情况,其中两对齿轮做齿根弯曲疲劳试验;四对（两种不同材质的）齿轮作齿面接触疲劳试验。试验结果表明:用此法测定出的疲劳强度极限值相当接近于用常规试验所测定的值。本文还对此种快速试验方法进行了分析讨论

针对一类带有未知虚拟控制增益的随机严格反馈非线性系统,基于后推设计,引入积分型Lyapunov函数,并利用神经网络的逼近能力,提出了一种自适应神经网络控制方案.与现有研究结果相比,放宽了对控制系统的要求,取消了对于未知函数的限制条件.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的所有误差信号依概率有界.仿真结果验证了所给控制方案的有效性

以前的学习,一般需要预先在肚子里存储下足够的知识,必要时 ,就从海量的信息中提取所需的部分。 但是,到了信息领域大大超出四书五经的新时期,预先无目的 的吞下海量信息的学习方式就有些不合时宜了。 旧有的学习方式需要变更以适应这个信息爆炸的年代。目的明确 的去学习,即先知道要学什么,然后有目的的去寻找答案,这种 方式看上去更加有效率

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