ASTM A370 权威指南

金属拉力测试

ASTM A370 是用于测量金属抗拉强度的最受广泛认可和最全面的标准之一。它获得许多行业广泛使用,例如建筑业和汽车制造业,这些行业的安全性取决于材料质量。除了张力测试外,该标准还概述了对金属材料的夏比冲击测试、弯曲测试、布氏和洛氏硬度测试,而 ASTM E-23、ASTM E190、ASTM E10 和 ASTM E18 标准对这些测试进一步进行了讨论。
本指南旨在向您介绍 ASTM A370 拉力测试的基本要素,并概述所需的测试设备、软件和试样。不应认为参阅本指南后便不必再阅读和遵循完整标准。

ASTM A370 与 ASTM E8 之间的差异

标准一览

材料
 金属材料
测试类型
 张力
标准
 ASTM A370

ASTM A370 与另一个主要金属测试标准 ASTM E8采用相同的测试设备和测试方法。A370 与 E8 的不同之处在于,它进一步定义了特定于几种不同产品类型的钢的试样特性。这些产品讨论了棒材、管材、紧固件和圆线材的测试,并包含在 ASTM A370 的附录中,同时附带了一些程序性说明。需要注意的是,虽然所附章节是对标准总则的补充,但在发生冲突时,往往以产品标准为准。

该标准测量什么?

虽然 ASTM A370 引用了不同的测试类型,但拉力测试是主要焦点。最常见的测量特性如下:

  • 弹性模量 – 测量材料抗弹性形变的能力
  • 屈服强度 - 材料永久变形时的应力
  • 抗拉强度 - 材料能够承受的最大力或应力
  • 断面收缩率 - 材料延展性的度量标准
  • 总伸长率 – 测量断裂后长度增加的百分比

拉伸试样

ASTM A370 试样几何形状的范围可以为铣削圆形、平面或加

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
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