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  • 镍基合金材料磨损性能的有哪些影响

    镍基合金材料在做一个矩阵实验,并记录结果。田口技术可用于任何情况下,有一个可检查的操作。镍基合金材料可检查操作可以是一个真正的设备测试,数学方程,或计算机模式,可以充分地模式的答复许多产量或操作。实验完成后,需要确定DOE中最合适的参数配置。镍基合金材料为了检查结果,信噪比(S/N ratio)是一种性能计算,用于选择可以处理噪声的检查级别,并考虑平均值和变异性,是田口技术中使用的性能标准。作为最

    2021-04-27 11:05:18

  • 什么是复合金材料磨损体积损失的数学公式

    推导并给出了计算复合金材料磨损体积损失的数学公式。利用制备的复合金材料配方,研究了输入变量对复合金材料磨损体积损失的影响。复合金材料的磨损量损失随着滑动距离、刀具横移速度和转速的增加而显著增加。复合增强材料在50% TiC +50% Al2O3的夹杂比下具有最小的磨损体积损失,这是由于复合增强材料具有更好的润滑性能和抗脆性和磨损性能。研究结果表明,该配方可用于复合金材料的磨损预测,从而缩短生产时间

    2021-04-27 11:03:06

  • 镁铝合金材料模型具有较高的可靠性

    镁铝合金材料在一个隐藏层中使用了三个不同的神经元数。使用训练数据集(70%)、验证数据集(15%)和测试数据集(15%)。最优结构为带有逻辑s型传递函数的12-12-1结构。用R, MSE和MAE值作为误差准则。镁铝合金材料在测试集中得到最小的MSE和MAE,最大的R值。输入矢量对Al-Mg2Si复合金材料UTS的灵敏度如图8所示。可见,Mg对Al-Mg2Si复合金材料的UTS影响更大,镁铝合金材

    2021-04-27 11:01:11

  • Al-Mg-Ti合金材料利用神经网络和回归模型研究

    Al-Mg-Ti合金材料利用神经网络和回归模型研究了增强和变形对赤泥纳米颗粒增强铝基复合金材料体积磨损的影响。采用sigmoid函数的激活函数,RMSE和MAPE, 4个输入参数,7个和6个神经元的2个隐含层,1个输出参数,即124个训练数据和20个测试数据。Al-Mg-Ti合金材料回归模型和人工神经网络模型的R2和MAPE分别为0.9775和0.989,MAPE分别为12.96和7.30%,人工

    2021-04-26 11:08:29

  • 金属合金材料采用挤压法制备提供合金性能

    金属合金材料采用人工神经网络和田口优化了Al5059/SiC/MoS2复合金材料的工艺参数和实验变量。金属合金材料神经网络模型中使用了5个输入变量和6个输出变量以及27个数据进行训练和测试。金属合金材料输出变量的性能由R2决定,R2为98.12%的表面粗糙度,98.63%的温度,96.98%的径向力,98.54%的进给力,99.34%的材料去除率(MRR)和98.71%的切向力。金属合金材料采用“

    2021-04-26 11:07:19

  • 金属基复合金材料在不同应变速率和温度下影响

    金属基复合金材料是一种比较常用的合金材料采用ANFIS对6061 Al-15% SiC金属基复合金材料的流变应力值进行了预测。对不同应变速率和温度下的复合金材料进行了热压缩试验。在使用的ANFIS模型中,输入MF有17条规则,17个隶属函数MF为高斯型,线性参数68个,非线性参数102个。训练和检验数据样本分别为88个和12个。百分比平均误差(PME)和均方根误差(RMSE)被用于性能标准。ANF

    2021-04-26 11:06:00

  • 复合金材料优化特定磨损率方面优点和缺点

    复合金材料所使用模型的优点和缺点采用田口试验设计和方差分析,对搅拌铸造工艺制备的LM25/粉煤灰复合金材料的磨损行为:比磨损率进行了优化。试验设计采用L27三水平四因素正交设计,以滑动速度、载荷、加固和滑动距离为输入因子,以“越小越好”为准则进行。复合金材料与其他输入变量相比,负载的变化对SWR的影响更大。研究发现,优化模型降低了复合金材料的比磨损率,并证实了优化参数对复合金材料耐磨性的提高。他们

    2021-04-26 11:04:49

  • 金属合金丝对医疗器械中人工神经网络有那些作用

    金属合金丝设计一些医疗器材通过执行人工神经网络(ANN)、自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和Taguchi方差分析确定关键参数。利用软计算方法可以很容易地解决芯片工程应用中的非线性问题、函数逼近、数据分类、数据处理和系统控制等。尽管许多不同的方法被用于这个目的,我们可以说最受欢迎和最广泛使用的方法是田口,安和简称ANFIS方法由于最小误差等因素,最大的精确度,快,成本,和时间预测,决策分析,优

    2021-04-25 14:24:25

  • 什么是铝合金材料机械性能和抗腐蚀性能

    世界各地的飞机制造商都选择机加工工序来加工轻铝合金材料。这类铝合金材料在重量和理化性能方面表现出良好的特性,再加上低成本比,使得它们在高结构承诺的飞机部件中不可替代。传统的机械加工工艺如钻、铣、车削广泛应用于航空零件的制造。这类零件通常要求高质量,但铝合金材料可能会出现一些可加工性问题,主要与加工过程中产生的热量有关。其中,表面质量和几何偏差很大程度上受刀具状态、磨损和切削参数的影响。因此,了解工

    2021-04-25 14:03:00

  • 复合金材料替代铝合金材料似乎是一种趋势

    轻合金材料如钛基合金、复合材料和铝合金是该部门结构元素的最常见选择。尽管现在用复合金材料替代铝合金似乎是一种趋势,锻铝合金或其一些变体2xxx (Al-Cu)和7xxx (Al-Zn)系列仍然是大多数结构件的战略材料(图1)[8]。他们的选择确保了广泛的范围和可预测的在役行为。这就是为什么波音747飞机82%的结构和波音777 70%的结构都是由这种材料制成的。航空零部件有其独特的特点。它们的设计

    2021-04-25 14:01:52

  • 金属合金材料钻孔作业对合金有哪些影响

    金属合金材料这些加工过程的主要特征是基于每种加工方式的使用时间和使用方式,金属合金材料包括参数和刀具磨损对所生产零件质量的影响。所进行的实验运动为例加以说明。所有的实验工作和大部分的文献发现都集中在两个主要的Al系列,其特征如表2所示。飞机在服务期间受到很宽的温度范围,在机场工作时可以达到40°C,飞行时温度低于−50°C。这种大的梯度意味着结构接头必须设计成能够承受大的热梯度下的应力。因此,接头

    2021-04-25 14:00:26

  • 什么是硬质合金材料切向切削速度和直线进给速度

    硬质合金材料切削是一件非常有技术含量的工程,硬质合金材料由两个主要参数控制:切向切削速度(V)和直线进给速度(F)。V通常由刀具制造商提供,硬质合金材料与刀具材料有关。由V和刀具直径(D)可以计算出主轴转速(S),同样,F取决于每齿进给量(fz)、切齿数(Z)和s。该参数可通过式这两个参数都直接影响孔的质量,虽然也影响接头的质量。一般来说,硬质合金材料采用低切削速度和低进给量时,粗糙度值较低。更高

    2021-04-23 11:04:40

  • 铝合金材料钻孔技术有哪些优点和特征

    铝合金材料通常在干燥条件下使用碳化钨(WC-Co)工具加工,但可以根据润滑条件选择更激进的参数。硬质合金刀具在磨损行为方面提高了加工效率,但它们可能对铝合金材料硬度和圆柱度有影响,而需要仔细选择参数,以避免由于热效应而增加刀具磨损。铝合金材料当使用液体润滑剂时,应放置在工作区域内,但由于钻孔边缘在铝合金材料内部工作,内部产生的切屑不断向上移出,迫使润滑剂从作用处撤离,降低其冷却效果。因此,铝合金材

    2021-04-23 11:03:26

  • 镁铝合金材料连续的切削和产生的短切屑问题

    镁铝合金材料具有降低了加工的热效应,通过其不连续的切削和产生的短切屑,也不断地去除,镁铝合金材料减少了对润滑剂的需求。这种技术在大量的铝和钛被钻孔时是非常有用的。振动辅助钻井(VAS)是一种将钻井作业与施加在工具上的高频振动相结合的技术。镁铝合金材料减少了切削力,毛刺的形成,并增加了切屑的易碎性,从而提高了表面质量,减少了尺寸误差和磨损行为。这种技术包括peck钻孔,其振幅和频率更高,是由加工中心

    2021-04-23 11:01:17

  • 金属合金材料减少缺陷的零件和过程中的问题

    金属合金材料在这些情况下,切割是不稳定的,会产生不恒定的切屑厚度,这随后会反映在表面质量上。同样,过程中所涉及的力产生的静态挠度导致过切或过切,影响零件的最终尺寸。金属合金材料这些事实增强了工件加工的重要性,以确保零件的最终质量。为此,设计了不同的夹具和夹具,以提高零件的刚度。大多数在运行过程中会改变自己的位置,以确保整个运行过程中整个系统的最大刚度。通常将它们与主动阻尼驱动器结合在一起以衰减振动

    2021-04-23 11:00:05

  • 金属合金材料粗糙度也与进给速度成正比

    金属合金材料粗糙度也与进给速度成正比,并随进给速度直接增大。然而,粘着磨损机制可以产生刀具几何形状的改变,随着加工时间的增加提高表面质量。金属合金材料铣削作业通常分为粗加工和精加工两个步骤,因此,与钻井作业相比,毛刺形成的影响较小。然而,如果刀具磨损显著增加,对毛刺高度有直接影响,则去毛刺操作可能包括在同一过程中。推荐的铝铣削刀具有以下特点。金属合金材料非常锋利的边缘,以减少附着力和执行平滑的切割

    2021-04-21 11:59:12

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