拉伸试样尺寸设计

最新推荐文章于 2025-10-03 14:00:26 发布
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GB标准为按ISO标准修订而来

ASTM标准为美式标准 

根据GB-T 228.1-2010标准，试样可以分为比例试样和非比例试样 

 

而根据ASTM标准，试样尺寸如下：

 

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37、双模量弯曲圆柱试样尺寸效应与无损检测仪器的贝叶斯模型校准和选择
ik67890123的博客
06-08 50
本博文围绕双模量弯曲圆柱试样的尺寸效应和无损检测仪器的贝叶斯模型校准展开研究。在双模量材料的尺寸效应分析中，基于威布尔理论推导了有效体积和有效表面积的表达式，并通过实验验证了试样尺寸对特征强度的影响，揭示了最弱环节方法的有效性。此外，针对无损检测仪器的应用，提出了一种基于贝叶斯推理的模型校准与选择方法，通过量化测量不确定性，提高了模型的准确性和可靠性。研究结果为材料强度预测和结构健康监测提供了理论支持和技术手段。
金属材料拉伸试验标准试样类型及尺寸.pdf
09-27
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拉伸试样国家标准
05-21
金属材料GBT228-2002拉伸试样国家标准
jis拉伸试棒图纸_拉伸试验试棒尺寸
weixin_39952190的博客
12-20 2782
匿名用户1级2012-02-07 回答附 录 B(标准的附录)厚度等于或大于3mm板材和扁材以及直径或厚度等于或大于4 mm线材、棒材和型材使用的试样类型B1 试样的形状通常，试样进行机加工。平行长度和夹持头部之间应以过渡弧连接，试样头部形状应适合于试验机夹头的夹持(见图11)。夹持端和平行长度(Lc)之间的过渡弧的半径应为：圆形横截面试样：≥0.75d；矩形横截面试样：≥12mm。试样原始横...
小尺寸材料拉伸测试，视频引伸计解决测量难题
ROGER_MM的博客
09-27 563
小尺寸材料指的是标距1-10mm之间的试样，微小尺寸材料在进行拉伸强度、屈服强度、延伸率测试时，要匹配合适的夹具外，引伸计也要适应小尺寸材料测量，传统的接触式引伸计的标距，都不大适用于小尺寸试样测量。XTDIC-VG视频引伸计可用于常规力学性能测定、微小试样材料测量、柔性材料测试、岩土材料压缩、大视野测量、高低温环境测量、疲劳测量、高延伸率试样测量等。新拓三维XTDIC-VG视频引伸计，无需与力学传感器相连接，是一种没有传感器限制的新型的引伸计，避免了与试样的直接接触，更适合小尺寸的拉伸。
橡胶拉伸试验标准.pdf
07-11
橡胶拉伸试验标准 主要讲述了怎么测量各种橡胶材料
astm标准中文对照表_耐洗色牢度检测标准GB/T 3921和GB/T 12490的异同点
weixin_29271263的博客
12-28 3326
耐洗色牢度指纺织品颜色耐各种洗涤的能力，是衡量纺织品使用价值的重要指标。目前，现行的检测耐洗色牢度的标准有GB/T 3921-2008《纺织品 色牢度试验 耐皂洗色牢度》和GB/T 12490-2014《纺织品 色牢度试验 耐家庭和商业洗涤色牢度》，两者的异同点介绍如下：1范围的对比GB/T 3921：本标准规定了测定常规家庭用所有类型的纺织品耐洗涤色牢度的方法，包括从缓和到剧烈不同洗涤...
基于Abaqus的随机纤维增强复合材料拉伸试样建模插件2.0
weixin_44873868的博客
07-23 1456
此插件核心之一在于如何生成不相交的纤维，因此选择选用解析几何方法对随机生成的纤维是否与已经生成的纤维进行相交判断，不相交的判断算法如下，首先生成的纤维可以看做空间线段，当每条线段之间的最短距离均大于纤维直径时，此时纤维的位置视为均不相交,由此进行判断纤维是否相交；与此同时，当设定的参数不合理时，可能导致迭代的过程无法收敛，如在纤维体积含量过大时会出现纤维难以生成导致一直死循环，所以再本插件中，设置了最大的迭代次数上线，当超过这个最大次数时，即使体积未达到，整个生成过程也将中止，以此保证脚本的收敛。...
abaqus插件_基于Abaqus的随机纤维增强复合材料拉伸试样建模插件
weixin_29626189的博客
01-17 1054
复合材料研究是目前一个较为热门的方向，复合材料主要分为：①纤维增强复合材料②夹层复合材料③颗粒复合材料④混杂复合材料；对于纤维增强复合材料来说，又分为连续增强复合材料、短纤维增强复合材料。短纤维增强复合材料，其优点在于比强度高、比模量大、可设计性高、耐腐蚀、抗疲劳等，因此成为近年来的研究热门。有限元仿真是研究材料力学性能的重要手段，而仿真的第一步即为模型的建立。由于短纤维增强复合材料的有...
基于Abaqus的随机纤维增强复合材料拉伸试样建模插件
weixin_44873868的博客
05-19 3941
复合材料研究是目前一个较为热门的方向，复合材料主要分为：①纤维增强复合材料②夹层复合材料③颗粒复合材料④混杂复合材料；对于纤维增强复合材料来说，又分为连续增强复合材料、短纤维增强复合材料。短纤维增强复合材料，其优点在于比强度高、比模量大、可设计性高、耐腐蚀、抗疲劳等，因此成为近年来的研究热门。 有限元仿真是研究材料力学性能的重要手段，而仿真的第一步即为模型的建立。由于短纤维增强复合材料的有限元模型需要考虑随机的纤维分布，如果纤维束数量较多，则手动在abaqus中直接建模工作量会过于繁重，因此本文介绍了一种
行业文档-设计装置-热轧钢筋拉伸试样的加速冷却方法.zip
09-11
"热轧钢筋拉伸试样的加速冷却方法"是一个关键的技术环节，它涉及到材料科学、金属工艺学以及实验技术等多个领域。 首先，我们来理解“热轧”这一过程。热轧是指钢材在高温下（通常超过再结晶温度）通过一对旋转的...
mm板材拉伸试样规格分享.pdf
01-12
对于mm板材的拉伸试样，其尺寸和形状通常按照国际标准，如ASTM（美国材料与试验协会）或ISO（国际标准化组织）的规定进行设计。这些标准规定了试样的宽度、厚度、长度以及标距长度等参数。例如，宽度可能会要求在10-...
改进的紧凑拉伸试样的疲劳裂纹扩展分析 - ANSYS Workbench
01-04
在几何设计上，采用SpaceClaim建立改进型压缩拉伸试样（Modified Compact Tension Specimen, MCTS）的具体尺寸。 定义裂纹是进行疲劳裂纹扩展分析的重要步骤。在本教程中，通过“命名选择”菜单定义裂纹前沿和裂纹...
J积分全塑性近似解及其在紧凑拉伸试样上的应用 (1985年)
04-25
- **紧凑拉伸试样简介**：这是一种特殊的试验样品设计，用于在有限的尺寸内模拟材料的裂纹扩展过程，从而便于进行实验研究。 - **比较分析**：文中通过与Merkle-Corten公式进行对比，证明了所提出的近似解法在紧凑...
6、复合材料拉伸测试的全面解析
fox11的博客
09-19 29
本文全面解析了复合材料拉伸测试的各个环节，涵盖材料选择与试件制备、实验设置与数字图像相关（DIC）技术配置、力学响应分析、断口形貌观察、敏感性分析以及全场应变和位移的可视化。重点研究了不同标签类型和几何形状对测试结果的影响，采用DIC技术获取全场应变与位移数据，并分析了偏轴角度、应变位置等因素对弹性模量和强度测量的敏感性。通过应力-应变曲线、变形分布及断口特征，深入揭示了复合材料在拉伸载荷下的非线性行为与损伤机制。研究成果为复合材料在航空航天、汽车等领域的应用提供了重要的实验依据和技术支持，并指出了未来在材
17、基于进化人工智能算法优化增材制造试样的拉伸强度
water的专栏
10-03 29
本研究探讨了基于进化人工智能算法优化熔融沉积建模（FDM）3D打印试样的拉伸强度。通过结合粒子群优化（PSO）和差分进化（DE）两种元启发式算法与XGBoost模型，系统优化了填充百分比、层高、打印速度和挤出温度等关键工艺参数。实验结果表明，PSO-XGBoost在均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）上表现优于DE-XGBoost，显示出更强的预测精度和优化能力。此外，特征重要性分析揭示填充百分比对拉伸强度影响最大。研究验证了智能优化算法在提升增材制造力学性能方面的有效性，为未来高性能零件制造提供了技
中拉伸试样断裂参数研究：AISI4140钢的有限元分析
"中拉伸试样裂纹萌生过程中断裂参数的相关性研究——计算设计与工程学报4（2017）169" 这篇论文着重探讨了中拉伸（Middle Tension，MT）试样在断裂过程中的关键参数及其相互关系。研究的核心是高强度低合金（High ...
vLLM单卡部署指南[代码]
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本文详细介绍了如何使用vLLM在单卡环境下部署bge-m3和deepseek-r1-1.5B模型。首先，文章提供了环境准备步骤，包括云服务器配置、CUDA版本和虚拟环境创建。接着，详细说明了依赖安装过程，如PyTorch、vLLM和Triton的安装与验证。然后，文章指导如何下载模型并使用vLLM部署，包括启动服务命令、参数说明和后台运行方式。此外，还介绍了SSH端口代理的配置方法，以便在本地访问服务。最后，文章提供了在Dify中配置模型的步骤，并分享了资源占用的实测数据，强调了显存管理的重要性。
GEO基因ID转换[可运行源码]
最新发布
11-25
本文介绍了如何将GEO数据集中的ENTREZ_GENE_ID转换为gene symbol的详细步骤。首先通过getGEO函数获取数据集，提取表达矩阵和平台信息。接着使用org.Hs.eg.db包中的AnnotationDbi::select函数将ENTREZID转换为SYMBOL。然后将探针表达矩阵和平台信息合并，去除重复和缺失的基因名，最终得到以gene symbol为行名的表达矩阵。整个过程涉及多个R包的使用，包括BiocManager、org.Hs.eg.db和dplyr等。
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