CuSn0.15-H085铜合金带材带铜合金

铜合金带材的特性与加工指南
铜合金带材如CuSn0.15-H085及多种C、NKC系列材料具有不同的机械性能。α单相黄铜在热加工时需避免中温脆性区域,通常发生在200~700℃,而两相黄铜适合热态锻造。添加铈可消除中温脆性,高锌含量的黄铜则不适合压力加工。

CuSn0.15-H085铜合金带材带铜合金C17530-TM04S、C17510-TM04S、HPTC-TM04S、C19900-TM04S、NKT180-TM04S、YCuT-M-TM04S、YCuT-F-TM04S、MX96-TM04S、MX215-TM04S、
EFTEC23Z-TM04S、EFTEC97-TM04S、EFTEC98S-TM04S、EFTEC820-TM04S、M702S-TM04S、M702U-TM04S、MAX251-TM04S、MAX251C-TM04S、MAX375-TM04S、C64775-TM04S、C64790-TM04S、C64770-TM04S、C70240-TM04S、C64725-TM04S、NKC388-TM04S、NKC286-TM04S、NKC1816-TM04S、NKC164-TM04S、NKC164E-TM04S、C7025-TM04S、CAC60-TM04S、CAS70-TM04S、KA250-TM04S、C64780-TM04S、C64760-TM04S、C64745-TM04S、C64728-TM04S、NKC286S-TM04S、NKC4419-TM04S、NKB083-TM04S、NKB032-TM04S、64800-TM04S、
α单相黄铜(从H96至H65)具有良好的塑性,能承受冷热加工,但α单相黄铜在锻造等热加工时易出现中温脆性,其具体温度范围随含Zn量不同而有所变化,一般在200~700℃之间。因此,热加工时温度应高于700℃。单相α黄铜中温脆性区产生的原因主要是在Cu-Zn合金系α相区内存在着Cu3Zn和Cu9Zn两个有序化合物,在中低温加热时发生有序转变,使合金变脆;另外,合金中存在微量的铅、铋有害杂质与铜形成低熔点共晶薄膜分布在晶界上,热加工时产生晶间破裂。实践表明,加入微量的铈可以有效地消除中温脆性。
两相黄铜(从H63至H59),合金组织中除了具有塑性良好的α相外,还出现了由电子化合物CuZn为基的β固溶体。β相在高温下具有很高的塑性,而低温下的β′相(有序固溶体)性质硬脆。故(α+β)黄铜应在热态下进行锻造。含锌量大于46%~50%的β黄铜因性能硬脆,不能进行压力加工。
力学性能
EFTEC3-TM04、C1441-TM04、C14410-TM04、SNDC-TM04、TAMAC2-TM04、HCL-12S-TM04

内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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