通过对Q235钢退磁试件的拉伸、压缩试验,利用磁记忆在线监测系统实时跟踪记录了不同拉压应力作用下试件表面的磁信号变化特征. 结果表明:拉伸载荷对合成磁场的影响是先减小后增加的,在接近材料屈服强度的0.3倍左右后趋于稳定不变;而压应力引起的合成磁场初期快速下降,之后处于上下波动变化. 通过引入拉压应力所产生的不同应力退磁项,对J-A磁机械效应模型进行了改进,模拟结果与试验数据具有较好的的一致性,可用于拉压不同应力致磁机理的理论解释

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针对焊缝缺陷磁记忆检测中存在定量化反演难题,建立了基于改进的支持向量回归机定量反演模型.以预制不同尺寸未焊透和夹渣缺陷的Q235焊接试样为试验材料,进行磁记忆扫描检测发现:缺陷位置的磁记忆信号特征参数随尺寸变化而呈现一定的变化规律,但同时存在分散性和不确定性.鉴于磁记忆信号样本的有限性、分散性和非线性,首先将提取到的磁记忆特征参数进行归一化处理,引入支持向量回归机建立焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,并进一步利用模拟退火算法对支持向量回归机参数进行优化,使目标函数达到全局最优而非局部最优.最后,考虑到由磁记忆信号逆向反推缺陷的三维尺寸,存在解的不确定性,为此在缺陷单维尺寸反演模型的基础上,通过构建多层结构的支持向量回归机进行多尺寸反演输出,建立了基于模拟退火支持向量回归机的焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,结果表明:未焊透缺陷尺寸反演最大相对误差为7.96%,夹渣缺陷为4.97%,为焊缝缺陷的磁记忆反演与定量化评价提供一种新的思路

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针对熔化焊在焊接AA7B04铝合金时易在焊缝中出现孔洞等缺陷，且接头性能下降明显、焊后变形大，以及采用铆接等机械连接方式会增加连接件的重量等问题，采用集成了搅拌摩擦焊末端执行器的KUKA Titan机器人对2 mm厚AA7B04高强铝合金进行了焊接，在转速为800 r·min-1的条件下，研究了焊度对焊接过程中搅拌头3个方向的受力Fx、Fy和Fz的影响.研究发现，Fz受焊速的影响显著，随焊速的增加而降低.利用光学显微镜、透射电子显微镜、拉伸试验、三点弯曲试验和硬度测试等方法，研究了不同焊速下AA7B04铝合金接头的微观组织和力学性能.结果表明：当焊速为100 mm·min-1时，接头的抗拉强度最高为447 MPa，可达母材的80%，且所有接头的正弯和背弯180°均无裂纹；接头横截面的硬度分布呈W型，硬度最低点出现在热力影响区和焊核区的交界处，焊速不同会导致不同的焊接热循环，且随着焊速的增加接头的硬度随之增加；焊核区组织发生了动态再结晶，生成了细小的等轴晶粒，前进侧和后退侧热力影响区的晶粒均发生了明显的变形；前进侧热影响区析出η'相，后退侧热影响区因温度较高析出η'相和尺寸较大的η相

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本章重点： 离子注入工艺机理、注入方法； 核、电子阻止，杂质分布函数、特点； 注入损伤：原因、种类、主要影响因素； 退火：机理、方法； 离子注入和热扩散比较； 6.1 概述 6.2 离子注入原理 6.3 注入离子在靶中的分布 6.4 注入损伤 6.5 退火 6.6 离子注入设备与工艺 6.7 离子注入的其它应用

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本章对目前常用的几种智能优化计算算法作简单介绍，以使读者对它们有个基本认识。内容包括神经网络、遗传算法、模拟退火算法和神经网络混合优化学习策略。 10.1 人工神经网络与神经网络优化算法 10.2 遗传算法 10.3 模拟退火算法 simulated annealing,简称SA 10.4 神经网络权值的混合优化学习策略