将烧结NdFeB磁体进行机械破碎,得到粒径大小运用于制备粘结磁体的磁粉,其矫顽力很低.在700~1050℃的温度范围内进行热处理.实验结果表明:适当地选取热处理温度,可以显著地提高磁粉矫顽力,使其成为各向异性的高性能磁粉.用光学显微镜及SEM对热处理前后磁粉的形态进行了观察.未经热处理的机械破碎磁粉,颗粒边缘地区很细碎,并且有很多裂纹,中心区域则相当完整.热处理后,磁粉的边缘区域裂纹明显减少并趋于平整,同时出现明显的稀土及其氧化物的富集区.这表明,热处理过程中磁粉可能发生了氧化,或者是将吸附的氧转化成了稀土氧化物

为了改善制备工艺和提高W-Cu合金的密度与性能,对原料粉末进行了机械活化处理,通过成形和烧结制备了W-Cu合金,考察了活化后粉末的变化,观察了合金的烧结组织并测量了密度.结果表明,机械活化能增大钨铜粉末的表面能和晶格畸变能,有效地促进烧结,改善烧结组织;烧结体中存在大量团絮状组织,团粒内部钨颗粒主要以固相方式烧结在一起,而团粒之间则以液相烧结为主.烧结组织细密、均匀,相对密度达98%以上;烧结组织中钨铜两相在微米尺度下仍然结合良好,部分界面出现了互溶

运用人工智能(AI)理论和知识工程技术,使传统的设备故障诊断系统成为基于深知识的知识中心型专家系统。它与机械设计专家系统利用同样的对象模型及其阶层构造和性能框架,在进行设计推理,探索最优设计方案的同时,从深知识推导出诊断故障所需的因果关系,寻找设备的故障及其原因所在,从而使原本各自独立存在、独立运行的两类专家系统融成一体,形成故障诊断,机械设计综合专家系统

本文根据机械零件疲劳破坏的基本性质所建立起来的疲劳强度频率分布与疲劳寿命频率分布之间的数学关系式,提出了一种疲劳试验方法,测定在给定疲劳寿命下机械零件的疲劳强度分布类型,从而便于进行机械零件的疲劳强度可靠性分析。而且这种试验方法具有试验周期短、成功率高的特点。通过对弹簧的疲劳试验,证明了这种可靠性疲劳试验方法是可靠的

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

一、公差与配合的基本概念 1.有关“尺寸”的术语和意义 (1)尺寸 尺寸是用特定单位表示长度的数字

第一节 液体输送机械 第二节 气体输送和压缩机械

第一节概述 流体输送机械: 给流体增加机械能的设备

同济大学《机械设计》电子教材：第三节 机械零件的疲劳强度（变应力时的强度计算）

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要