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机械结构轻量化的主要途径是在结构上采用空心轴.近年来, 采用楔横轧带芯棒轧制空心轴类件的工艺得到了较广泛的关注.厚壁空心轴类件在楔横轧轧制过程中易发生“失圆”现象.本文通过热压缩实验研究了25CrMo4合金钢在楔横轧变形条件下热变形行为, 获得其真应力-应变曲线.在此基础上, 基于Deform-3D有限元软件, 建立25CrMo4厚壁空心轴楔横轧有限元仿真模型, 分析厚壁空心轴楔横轧成形机理, 研究得出断面收缩率、成形角、展宽角对轧件不圆度的影响规律: 断面收缩率增大, 不圆度减小; 成形角增大不圆度减小, 轧制温度越高减小趋势越明显; 展宽角增大不圆度增大, 提高轧制温度抑制增大趋势.选取部分工艺参数进行楔横轧验证实验, 对比了有限元仿真结果和实验结果, 表明有限元仿真模型预测精度较高
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运用循环伏安曲线、稳态极化曲线和Tafel曲线等电化学手段以及X射线光电能谱(XPS)法研究了辉铜矿在有菌和无菌体系下氧化过程的电化学行为.研究结果验证了辉铜矿在有菌体系和无菌体系下的两步氧化溶解机理,第一步氧化反应为辉铜矿不断氧化生成缺铜的中间产物CuxS(1≤x<2),直至生成CuS,在较低电位下即可进行;第二步反应为中间产物CuS的氧化,需要在较高电位下才可进行,反应速率较慢,是整个氧化反应的限制性步骤.循环伏安实验显示有菌体系电流密度明显大于无菌体系,表明细菌加快了辉铜矿的氧化速率.稳态极化实验显示辉铜矿点蚀电位较低,无菌体系第一段反应活化区电位范围小于有菌体系,表明辉铜矿氧化过程生成的中间产物硫膜具有钝化效应,细菌可以通过自身氧化作用破坏硫膜,减弱辉铜矿表面的钝化效果,加快辉铜矿的氧化溶解速率.X射线光电子能谱分析显示电极表面钝化层物质组成复杂,包含了CuS、多硫化物(Sn2-)、(S0)和含(SO42-)的氧化中间产物等多种物质,其中主要的钝化物为CuS,表明辉铜矿的氧化遵循多硫化物途径
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采用数学模拟方法研究钢轨钢连铸坯脱氢退火行为,分析不同退火温度、退火时间条件下连铸坯脱氢效果,优化了脱氢退火工艺.在脱氢退火过程中,连铸坯角部和边部的氢含量快速降低,而连铸坯中心氢含量在加热段后期开始降低;随着退火温度的升高,连铸坯中心脱氢的起始点明显提前,最大脱氢速率显著增加.随着均热段时间逐渐延长,连铸坯中心氢含量明显降低,但脱氢速率的增加幅度逐渐减小.通过优化脱氢退火工艺参数,连铸坯中心氢的质量分数能够降低至0.6×10−6,脱氢效果显著
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针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性
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基于建立的连铸中间包及结晶器内钢液混合过程的物理模型,开发了板坯连铸异钢种连浇过程混浇坯长度及成分变化模型。以某钢厂单流板坯连铸机220 mm×1560 mm断面Q235与Q335Ti钢的混浇过程为研究对象,采用水模型试验结合数值模拟确定模型的关键参数,并通过开展现场试验对混浇坯取样验证模型的准确性。结果证明:混浇坯成分取样与模型预测的成分偏差小于5%,且模型预测的混浇坯长度与人工确定的一致。故采用该模型可跟踪不同混浇工况下中间包内及铸流上钢液的混合行为,准确预测混浇坯的长度以及成分变化规律。采用该模型研究了拉速及中间包内剩余钢液质量对混交坯长度及不同浇注长度铸坯C元素质量分数变化的影响规律。发现当拉速保持不变时,中间包内剩余钢液越多,混浇坯越长;当中间包内剩余钢液质量保持不变时,拉速越大混浇坯越短。相比而言,中间包内剩余钢液质量比拉速对混浇坯长度的影响更大。另外当拉速不变时,随着中间包内剩余钢液质量的增加,C元素质量分数由0.16%变化到0.18%的速率减慢;当中间包内剩余钢液质量不变时,随着拉速的增加,C元素质量分数由0.16%变化到0.18%的速率增加。因此异钢种连浇过程,适当提高拉速以及减少中间包内剩余钢液质量,可有效减少混浇坯长度,成分变化速率降低
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首先从绿色通信入手, 对网络能量效率的国内外研究现状进行了分析. 在此基础上, 对超密集网络的关键性能指标, 即能量效率的各种定义进行了梳理, 为建模奠定了基础. 其次, 讨论了网络能量效率建模和优化过程中经常使用的4种理论模型: 随机几何、博弈论、最优化理论和分数阶规划. 并综述了能效提升的技术, 包括高能效部署与规划、高能效基站休眠、高能效用户关联、高能效资源管理、高能效传输方式. 最后, 指出未来的可能的技术挑战: 网络能效理论与超密集网络体系架构、超密集小基站高能效覆盖机理、超密集网络的柔性资源匹配机理、移动用户群体行为建模与高能效服务方法. 通过研究超密集网络高能效覆盖机理和柔性资源匹配机理, 为未来无线通信网络建模和分析提供设计依据与技术支撑
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通过密炼?注塑成型工艺制备了不同苎麻纤维含量的聚乳酸基复合材料,研究了纤维含量对复合材料性能的影响规律,并揭示了纤维增强机理。研究表明,苎麻纤维的添加提高了复合材料的耐热性能,尤其是当纤维质量分数为40%时,复合材料的热变形温度提高了10.5%。此外,苎麻纤维均匀地分散在基体中,由于纤维与聚乳酸的界面强度较弱,断面上有大量的纤维拔出和纤维孔洞;差示扫描量热仪测试表明高含量的纤维限制了聚乳酸分子链的运动,促进复合材料形成更加致密完善的晶核;同时,流变行为也表明苎麻纤维含量的增加有助于提高复合材料的黏弹响应和复合黏度;最后,苎麻纤维的加入提高了复合材料的拉伸和弯曲强度,且随纤维含量的增加而增大。与聚乳酸相比,当纤维质量分数为40%时复合材料的拉伸和弯曲强度分别提高了30%和21.9%
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为提高单晶硅纳米切削表面质量的同时, 不影响加工效率, 以扫描电子显微镜高分辨在线观测技术为手段, 在真空环境下开展了单晶硅原位纳米切削实验研究.首先, 利用聚焦离子束对单晶硅材料进行样品制备, 并对金刚石刀具进行纳米级刃口的可控修锐.然后, 利用扫描电子显微镜实时观察裂纹的萌生与扩展, 分析了单晶硅纳米切削脆性去除行为.最后, 分别采用刃口半径为40、50和60 nm的金刚石刀具研究了晶体取向和刃口半径对单晶硅脆塑转变临界厚度的影响.实验结果表明: 在所研究的晶体取向范围内, 在(111)晶面上沿[111]晶向进行切削时, 单晶硅最容易以塑性模式被去除, 脆塑转变临界厚度约为80 nm.此外, 刀具刃口半径越小, 单晶硅在纳米切削过程中越容易发生脆性断裂, 当刀具刃口半径为40 nm时, 脆塑转变临界厚度约为40 nm.然而刀具刃口半径减小的同时, 已加工表面质量有所提高, 即刀具越锋利越容易获得表面质量高的塑性表面
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以往对全尾砂膏体屈服应力的研究局限于理想屈服应力流体框架内,认为一定材料配比条件下,膏体的屈服应力是确定的,即认为屈服应力是膏体料浆固有的一个物理属性值。通过开展不同质量分数全尾砂膏体屈服应力测量实验,分析了测量速率与测量时间对不同浓度膏体屈服应力的影响,发现屈服应力值的大小与测量过程相关。对比分析峰值屈服应力、动态屈服应力、静态屈服应力,发现全尾砂膏体屈服应力随测量时间–测量速率在一定条件下的变化规律,即峰值屈服应力、静态屈服应力正比于膏体的测量速率,动态屈服应力反比于测量时间,以变异系数Cv评价料浆屈服应力的离散程度,其中74%质量分数膏体动态屈服应力变异系数最大,Cvmax=27.07%,而66%质量分数膏体静态屈服应力变异系数最小,Cvmin=2.33%。进而从细观层面分析了膏体屈服过程中颗粒间作用力、颗粒网络结构随测量时间–测量速率的变化规律,解释了全尾砂膏体屈服应力易变性机理
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立体视频在无质量保证的互联网上传输时会引发立体视频左右视图的帧延时,影响观看质量.本文提出一种利用主观评价与客观脑电(electroencephalogram,EEG)相结合的方式分别对深度和水平延时运动立体视频刺激进行分析,并对二者的差异性进行比较.共有十名被试参加实验,被试观看随机呈现的不同延时等级包括无延时、延时1帧、延时2帧和延时3帧的立体视频片段,并对是否感知到延时效应做出主观判断,同时记录被试的EEG信号.从EEG信号中提取出事件相关电位(event related potentials,ERPs)并结合主观行为数据进行分析与比较.实验结果表明,为保证观看质量,深度运动立体视频中所能存在的最大延时帧数为1帧,水平运动中则不能存在延时效应.与水平延时运动相比,深度延时运动刺激产生的P300成分幅值变化范围更大,表明在深度延时运动刺激下大脑的活跃程度更高.同时,相同延时帧数的深度运动与水平运动刺激所产生的P300成分中,深度延时运动的潜伏期更长,这表明处理深度延时运动刺激所需时间更长
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