5-1用45°应变花测得构件表面上一点 处三个方向的线应变分别为 =700×10-6 5=350×10 E=-500×106。试作应变圆,求该点处 主应变数值和方向

以某2250热轧带钢厂R2粗轧机承受较大载荷的下主传动轴为研究对象,采用Marc软件建立了该传动轴薄弱区段弯扭应力分析三维有限元模型.扭转、弯曲和弯扭联合作用等不同载荷条件的有限元分析表明:不同工况下传动轴在托架支持的局部轴段的缩颈导致该处应力比非缩颈处的应力增加约60%;异常扭矩是造成传动轴产生裂纹和断轴的主要原因;采取将传动轴缩颈区段改为实心区段的加固措施可减小最大扭矩应力值21%.改进后的具有裂纹的传动轴已成功应用于粗轧机的正常轧钢生产

⚫金属应变片式传感器 ◼金属丝式应变片 ◼金属箔式应变片 ◼测量电路 ◼应变式传感器应用 ⚫压阻式传感器 ◼压阻效应 ◼晶向、晶面的表示方法 ◼压阻系数 ◼固态压阻器件

在气体循环条件下采用H2、CH4和Ar的混合气体,利用100kW直流电弧等离子喷射CVD系统,在850和950℃下在Mo衬底上沉积了不同厚度的金刚石膜;并利用扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)和Raman光谱对膜的形貌、品质、取向和残余应力进行了分析.结果表明:在850℃下,随着金刚石膜厚度的增加,膜的品质不断提高,残余应力逐渐减小,且残余应力为拉应力,膜的生长稳定性很好;在反应气体流速不变的条件下,相比950℃沉积的厚度为120μm的金刚石膜,在850℃下沉积的厚度为110μm的金刚石膜有更好的生长稳定性,膜的品质更高,残余应力更小

采用真实的复杂应力应变关系进行重轨矫直过程的分析，能真实反映矫直弯曲的弯矩、曲率、挠度的实际变化情况.用相同材料的反复弯曲试验确定矫直过程的应力应变关系，可解决重轨交变弯曲过程中材料特性变化所带来的问题.这一方法亦适用于其它截面的轧材

采用径向应变控制研究了Z3CN20-09M奥氏体不锈钢在室温和350℃高温下的低周疲劳行为.Z3CN20-09M不锈钢表现为先硬化后软化的循环特性,但硬化的程度取决于温度和应变幅.随着应变幅的增加,Z3CN20-09M钢的低周疲劳循环寿命逐渐减短,而相同循环次数下应力幅也随之提高.温度对Z3CN20-09M钢的低周疲劳行为影响较大,与室温相比高温下的循环硬化程度更高,相同应变幅下高温的低周疲劳寿命也高于常温下的寿命.通过疲劳实验的原位观察发现,奥氏体内的滑移面、夹杂物及奥氏体和铁素体两相的界面是疲劳裂纹可能的形核位置,奥氏体和铁素体两相的不协调变形使相界处产生应力集中,导致疲劳裂纹容易沿两相界面扩展

一、学科平台课程 1《高级语言程序设计》 2《电路原理》 3《电路原理实验》 4《复变函数 B》 5《模拟电子技术基础》 6《模拟电子技术基础实验》 7《数字电子技术基础》 8《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1《专业计算机基础上机实验》 2《信号与系统 A》 3《信号与系统实验》 4《微机原理与接口技术》 5《微机原理与接口技术实验》 6《数字信号处理》 7《数字信号处理实验》 8《通信原理》 9《通信原理实验》 10《EDA 技术及应用》 11《EDA 技术及应用设计》 12《电磁场与电磁波 B》 13《计算机仿真》 14《计算机仿真实验》 15《单片机原理与应用》 16《单片机原理与应用实验》 17《自动控制原理 C》 18《信息论与编码》 19《通信电子线路》 20《通信电子线路实验》 21《随机信号检测和处理》 22《电子线路计算机辅助设计》 23《电子系统设计》 24《DSP 原理及应用》 25《DSP 原理及应用实验》 26《数据通信与计算机网络》 三、个性化发展课程 1《数据库系统原理》 2《嵌入式系统设计》 3《嵌入式系统设计实验》 4《机器学习》 5《数字语音处理》 6《数字图像处理》 7《深度学习》 8《数据挖掘》 9《现代信号处理技术》 10《移动通信技术》 11《无线自组网》 12《传感器与信号检测》 四、实践环节 1《高级语言编程课程设计》 2《工程训练 C》 3《电子工艺实习》 4《电子技术课程设计》 5《EDA 技术课程设计》 6《单片机系统课程设计》 7《专业实习》 8《毕业设计》

1、熟悉免疫应答的概念、类型、场所。 2、掌握细胞免疫应答及体液免疫应答的效应作用。 3、了解免疫应答产生的过程，在免疫应答中各种细胞间的相互作用及免疫耐受

利用ANSYS有限元分析软件对反向凝固不锈钢复合带的平整轧制过程进行了变形物理场分析,得出了复合带平整轧制时内部各点的塑性应变和应力分布:轧件内存在不均匀变形,母带的应变大于凝固层,凝固层应变从表面向内部逐渐增大;在轧制变形区内,凝固层的应力大于母带;轧件的残余应力约为19 MPa.轧制力的解析结果与实测的轧制力基本相符

第五节 传感器在现代汽车中的应用 第六节 传感器在数控机床中的应用 第七节 传感器在机器人中的应用 第八节 传感器在智能楼宇中的应用