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文档格式:DOC 文档大小:1.68MB 文档页数:15
通过本章节的理论教学:掌握数控加工编程的基础知识,主要包括 插补的基本知识、机床坐标系及工件坐标系、刀具补偿的概念、数 控加工工艺分析、数控加工程序的格式及编程方法等
文档格式:PDF 文档大小:689.96KB 文档页数:7
采用金相显微镜和截距法,对不同加热温度和保温时间下机车车轮用钢的奥氏体晶粒长大行为进行研究,分析加热温度和保温时间对奥氏体晶粒尺寸的影响,应用简单动力学模型对奥氏体晶粒的长大过程进行分析,同时研究钢中第二相粒子变化对奥氏体晶粒长大的影响.随着加热温度的升高和保温时间的延长,奥氏体晶粒尺寸明显增加,加热温度对晶粒的长大影响更明显.奥氏体晶粒长大的动力学时间指数随着温度升高而增加且其值均接近理论值0.5;奥氏体晶粒长大和钢中第二相粒子AlN体积分数和尺寸的变化呈明显的相关性
文档格式:PDF 文档大小:3.67MB 文档页数:7
根据老人认知心理特征中的迟滞性特征,结合基于Gross认知重评的情感计算模型,考虑迟滞性特征对个体情感状态转移的影响,在认知重评参数的基础上,建立迟滞性因子,对当前情感状态下的认知重评能力进行修正,从而对情感计算模型进行有效的修正,使人机交互更加自然和谐.为了实现情感计算模型的可信,结合现场可编程门阵列硬件平台和高级加密标准密码算法对情感计算模型中的老人情感信息进行加密处理,实现情感计算过程中的数据可信.采用可编程片上系统技术在现场可编程门阵列芯片EP4CE115F29C7中搭建功能实现所需的所有硬件组件,结合硬件组件编写逻辑程序并实现高级加密标准密码算法,在情感计算过程中实现数据的实时传输和安全处理,实现可信的情感计算.最后实验结果表明受到迟滞性特征影响下的情感计算模型与老人的真实情感具有高度一致性,且可信计算有助于提升老人的正向情感状态
文档格式:PDF 文档大小:264.29KB 文档页数:5
本课程是食品科学与工程本科专业的一门专业选修课。 通过本课程的学习,使学生掌握水产食品加工的基本原理、主要水产食品的加 工工艺和水产加工食品的质量控制方法,为今后从事水产食品加工技术与管理工作 打下良好的基础
文档格式:PDF 文档大小:278.57KB 文档页数:4
本课程是为非食品、生物与环境工程学院各本科专业学生开设的选修课。课程简明地介 绍了粮食、肉类、乳类、水果、蔬菜、水产品、调味品以及发酵食品等主要农副产品的加工 工艺过程。要求学生通过学习,对食品加工业的原料、产品类型以及加工方法有一个概括性 的认识。为学生将来从事粮油、乳类、肉类、蔬菜、水产品的贸易与流通管理工作打好基础
文档格式:PDF 文档大小:796.84KB 文档页数:6
本文通过对高强钢方管角部进行局部感应加热,提高其弯角区域的成形性能,降低其变形抗力,由此在不影响非变形区域组织性能的前提下,获得所需方管的截面尺寸和组织性能.在热辊压过程中,坯料在没有模具限制的方管角部外侧邻近区域发生堆积,且随着加热温度上升,角部外侧金属堆积更明显.同时,在方管内角表层出现显微裂纹恶化,裂纹以树枝状生长.热辊压成形后的残余温度会产生一个自回火过程,能够明显降低残余应力,且随着温度的升高,残余应力降低的幅度变大.当加热温度在650℃以上时,自回火对残余应力的影响大于宏观裂纹的扩展能力,起主导作用,且压扁过程中压下量超过方管对角线长度2/3时也不会产生裂纹
文档格式:PPT 文档大小:1.36MB 文档页数:14
一、加工中心的特点 二、加工中心的换刀程序 三、加工中心编程实例
文档格式:PDF 文档大小:261.11KB 文档页数:3
通过本课程的教学,使学生掌握乳的基本概念和分类、乳制品的原料品质与卫生安全、 典型乳制品的加工基本原理和基本方法以及生产过程中的关键控制点,充分了解产品质量与 加工条件和加工方法的关系,为今后从事乳品加工或乳品行业的质量、安全管理打下良好的 基础
文档格式:PDF 文档大小:596.73KB 文档页数:8
为实现岩石试样蠕变全过程的准确模拟,并从细观角度探究蠕变过程中微裂隙的发生和发展规律,在二维颗粒流程序(PFC2D)中开发出具有黏弹塑性特征的西原体流变接触本构模型,进一步提出包含两种非定常元件的非定常西原体模型,推导了模型本构关系和蠕变方程.在PFC2D中调用自定义西原体流变模型,通过参数调试,获得与真实试样具有相同强度特性的数值试样.以室内单轴压缩蠕变试验数据为基础,在Matlab中对模型非定常参数进行拟合反演分析.在此基础上,进行单轴压缩蠕变试验的模拟,计算过程中分别采用定常和非定常两种模型,并对微裂隙进行监测.对比分析结果表明:定常模型仅适用于衰减和稳定蠕变阶段;非定常模型也可用于描述加速蠕变阶段,从而准确模拟蠕变全过程;加速蠕变阶段主要是由微裂隙的加速发展而产生,加速蠕变将导致试样剪切破坏
文档格式:PDF 文档大小:1.05MB 文档页数:8
对金相图像进行快速精确分割是金相晶粒评级的关键步骤,利用传统Chan-Vese(CV)模型很难将晶粒精确地提取出来.为了更加精确地对金相图像进行分割,提出一种基于改进CV模型的金相图像分割方法.初始化水平集函数,对曲线内外两部分分别计算其倒数坎贝拉距离,并将该距离的大小作为拟合中心的权重系数,有效抑制了噪声点对区域拟合中心准确性的影响;引入指数熵自适应调节曲线内外能量权重,减少固定能量权重对曲线演化的影响;同时加入距离规范项以避免水平集函数的重新初始化,加速该模型的收敛.实验结果表明,与传统CV模型、测地线活动轮廓模型、距离规范项的水平集模型以及偏置场修正水平集模型相比,所提方法分割出的金相图像更加精确,分割效率较高且模型收敛性较好
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