11、铝 - 4.5%铜/二硫化钼复合材料的制备与性能研究

铝 - 4.5%铜/二硫化钼复合材料的制备与性能研究

在材料科学领域,金属基复合材料(MMCs)因其优异的性能而备受关注。铝 - 4.5%铜(Al - 4.5Cu)合金复合材料是其中的一个重要分支,特别是通过搅拌铸造法制备并经过激光表面重熔处理的材料,具有独特的性能。本文将详细介绍Al - 4.5Cu合金复合材料的制备过程、性能测试及结果分析。

1. 搅拌铸造法制备AMMCs

在生产铝基金属基复合材料(AMMCs)时,搅拌铸造法是一种经济有效的选择。其目标是实现增强颗粒在基体中的均匀分布,改善二硫化钼(MoS₂)颗粒与基体之间的润湿性,同时减少铸件中的孔隙率并消除不必要的化学反应。搅拌铸造参数对复合材料的微观结构和性能有显著影响,具体参数如下表所示:

参数 说明
炉温 影响合金的熔化和流动性
浇注方法 不同方法影响铸件质量
模具材料和设计 影响铸件的成型和冷却速度
颗粒进料速率 影响增强颗粒的分布
搅拌时间和速度 影响颗粒的均匀分散
搅拌器叶片角度和数量
【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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