74、电子束焊接、表面贴装技术与3D打印在天线及冷却板制造中的应用研究

电子束焊接、表面贴装技术与3D打印在天线及冷却板制造中的应用研究

1. 冷却板电子束焊接技术
  • 材料选择 :5A06铝合金因其高强度等特性,被选为冷却板和盖板金属的主要材料。不过,由于其镁含量高,焊缝形成难以控制,容易产生气孔等缺陷。通过采用合理的工艺参数和电子束扫描,能有效去除气体,稳定焊接过程和熔池,防止气孔等缺陷产生。
  • 焊接质量测试
    • 外观和微观检查 :电子束焊接接头的外观检查显示,接头及其周边区域颜色与母材相似,无裂纹、烧穿、焊瘤、气孔和夹杂物。接头交替边缘值小于0.5毫米,焊缝宽度均匀,最大宽度与最小宽度之比不大于1.2。焊缝区域宏观形貌呈典型的“钉形”,焊缝成型良好。拉伸强度测试表明,焊接接头力学性能良好,最高拉伸强度达到母材的约84.1%,能满足工程应用需求。
    • 微观结构 :母材组织呈树枝状,晶粒较粗;焊缝中心为等轴晶,晶粒细小且尺寸均匀。电子束能量属于高能高密度热源,焊接速度快,熔融金属温度升高较快,熔池与母材温差大,冷却速度快,使焊缝区域形成精细的铸造微观结构。
    • 泄漏和环境测试 :冷却通道与盖板金属焊接后进行精密加工,向冷却通道充入氮气,保持1.6 MPa充气压力15分钟,冷却板无泄漏,盖板无变形,表明焊接后冷却通道耐压性能优异,可应用于工程项目。环境测试显示冷却板无腐蚀现象。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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