22、不同材料连接与ECDM加工技术探究

不同材料连接与ECDM加工技术探究

铝钢异种材料连接

在铝与钢的异种材料连接中,随着铝板厚度增加,接头的润湿性问题凸显,导致剪切拉伸载荷从5.21 kN降至4.8 kN,失效位置也从焊缝转移到界面。为解决这一问题,采用了两种方法:
1. 增加送丝速度(WFR) :在协同模式下,焊接电流和电压随WFR增加以维持冷金属过渡(CMT)过程的稳定性,即送丝速度等于烧蚀速度。增加WFR可根据接头设计要求提高熔敷率,从而增加熔合区体积。
2. 在焊接周期中添加脉冲(CMT + P) :通过CMT机器的远程控制单元(RCU)在CMT周期基础上引入脉冲,增加单位长度和单位时间的能量输入,促进填充金属和铝母材的熔化。

脉冲的影响
  • 增强润湿性 :添加脉冲增加了每个焊接周期的功率输入,提高了熔池的体积和流动性,从而增强了熔池在钢表面的铺展能力。不同脉冲和CMT周期组合的测试表明,随着脉冲增加,润湿长度增加,焊缝高度和焊趾角度减小,熔池在钢表面的润湿性显著提高。
  • 存在的问题 :当脉冲数达到四个时,由于熔滴的连续冲击,焊缝中间出现几何缩颈,减小了接头的有效接触面积,同时接头根部出现未熔合现象,在拉伸测试中降低了接头性能。
送丝速度(WFR)的影响

增加WFR成功提高了接头的润湿性。当WFR从4 m/min增加到6 m/min时,润湿长度从5.9 mm增加到9.9 mm,润湿角从66°减小到34°,功率输入也从710 W增加到1010 W。

C语言-光伏MPPT算法:电导增量法扰动观察法+自动全局搜索Plecs最大功率跟踪算法仿真内容概要:本文档主要介绍了一种基于C语言实现的光伏最大功率点跟踪(MPPT)算法,结合电导增量法扰动观察法,并引入自动全局搜索策略,利用Plecs仿真工具对算法进行建模仿真验证。文档重点阐述了两种经典MPPT算法的原理、优缺点及其在不同光照和温度条件下的动态响应特性,同时提出一种改进的复合控制策略以提升系统在复杂环境下的跟踪精度稳定性。通过仿真结果对比分析,验证了所提方法在快速性和准确性方面的优势,适用于光伏发电系统的高效能量转换控制。; 适合人群:具备一定C语言编程基础和电力电子知识背景,从事光伏系统开发、嵌入式控制或新能源技术研发的工程师及高校研究人员;工作年限1-3年的初级至中级研发人员尤为适合。; 使用场景及目标:①掌握电导增量法扰动观察法在实际光伏系统中的实现机制切换逻辑;②学习如何在Plecs中搭建MPPT控制系统仿真模型;③实现自动全局搜索以避免传统算法陷入局部峰值问题,提升复杂工况下的最大功率追踪效率;④为光伏逆变器或太阳能充电控制器的算法开发提供技术参考实现范例。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的C语言算法逻辑Plecs仿真模型同步学习,重点关注算法判断条件、步长调节策略及仿真参数设置。在理解基本原理的基础上,可通过修改光照强度、温度变化曲线等外部扰动因素,进一步测试算法鲁棒性,并尝试将其移植到实际嵌入式平台进行实验验证。
【无人机协同】动态环境下多无人机系统的协同路径规划防撞研究(Matlab代码实现)​ 内容概要:本文围绕动态环境下多无人机系统的协同路径规划防撞问题展开研究,提出基于Matlab的仿真代码实现方案。研究重点在于在复杂、动态环境中实现多无人机之间的高效协同飞行避障,涵盖路径规划算法的设计优化,确保无人机集群在执行任务过程中能够实时规避静态障碍物动态冲突,保障飞行安全性任务效率。文中结合智能优化算法,构建合理的成本目标函数(如路径长度、飞行高度、威胁规避、转弯角度等),并通过Matlab平台进行算法验证仿真分析,展示多机协同的可行性有效性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机控制、路径规划、智能优化算法研究的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于灾害救援、军事侦察、区域巡检等多无人机协同任务场景;②目标是掌握多无人机系统在动态环境下的路径规划防撞机制,提升协同作业能力自主决策水平;③通过Matlab仿真深入理解协同算法的实现逻辑参数调优方法。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注目标函数设计、避障策略实现多机协同逻辑,配合仿真结果分析算法性能,进一步可尝试引入新型智能算法进行优化改进。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 StudentInfo 基于SSM的学生信息管理系统(选课) 已停更 项目简介: 由SpringMVC+MyBatis为主要框架,mysql8.0配置主从复制实现读写分离,主机丛机分别为腾讯云的服务器,而项目部署在阿里云上。 前端主要由bootstrap完成,背景用particles.js插件。 数据库交互查询用到pagehelper分页。 在添加修改相关功能时通过ajax来验证其主键是否存在可用。 代码层次清晰,输入框约束较高,已配置登录拦截。 一、应用技术 #### 工具:eclipse、navicat 环境:JDK1.8、tomcat9.0、mysql8.0 前端:JavaScript、jQuery、bootstrap4、particles.js 后端:maven、SpringMVC、MyBatis、ajax、mysql读写分离、mybatis分页 二、功能 #### 这是在上个springmvc选课系统的基础上进行修改完善的,目前功能基本相同,修复诸多bug,上个系统中有详细介绍:B/S基于springMVC的网上选课系统 主要功能模块图: 新增: 增加分页查询 输入框约束 学号、身份证、课程编号、教师编号只能输入数字,并且有最大输入限制,其中学号固定12位,若小于12位将会有提示。 姓名只能输入中文。 几乎所有输入框不能输入空格等约束 下拉框联动 添加、修改课程采用二级联动,即所属系别——所属专业; 添加、修改学生采用三级联动,即系别——专业——班级。 (三级联动代码有些复杂,因为JavaScript学的不好=-=)。 ajax+springmvc验证 用于验证学号、课程编号、教师...
好的,你需要使用 Python 的 requests 库来发送 HTTP 请求并获取响应。具体步骤如下: 1.导入 requests 库: ```python import requests ``` 2.发送 GET 请求获取数据: ```python url = "https://fe-api.zhaopin.com/c/i/search/positions?MmEwMD=5C7h83EGgopRDqbqNm.je7mATkDTi5sJQTLlO5s2uukKlPbSHjy0Rk0bPfO7Yuve9.LB76I1mR.l33wK8wVYlfDYS7_o68chaKdR9Cbp0D7dRUIUWwHELnzgnagLP55DxM2I86kXPWbf.p.uBTsdzF_Lu0UpwPEDA8J1yJQyFjdhEHyATM2B8byol0zScluX1asenO.LPd_J1sB7LLOE9OJiLhQBxDQ4Fv1kuB4BHezD1SpEiShG3xyB4V4GdrP6uodc9n20c.HJlVRqnvaq8Tqa28Fg2RbhQv40_9EnbVev8HjGkQadM377iMZgjHKeHt8HNEMKGe8VWAm8PAm5INuKdhI8uR45iR3plUCwNBvZCuW8spm0hQscCw_dsE46C&c1K5tw0w6_=4Xze.jSPtZLoaxePOtvOffVeT5iDtnxQSUXF.VmPH6H1aBPf45Ht4Mpy90iIFckuqmWjGirB2jKuu6LN9cwS.bpxZPUffGk18dqPfg.On0tYfW.GNbnWVWp8B6_l73ImocVmT8kqz3U0QoW3pPqVqsdd30lwgJph5XQOMkqQeKkEx0Hzr6I4A738._aEEp2vdlAjr7KGImYm6R2f8cub9XXiHBQkqsY.K9KQerQgFifvkOAEi7.8IMVpLWwXOb42RndYOPqoD2UXmMYQYHJD07PFksAXQ0l2DjYZYApTNMHK0WbXuodd4AeKAmH8aQE5sKp5wKjuo2hmb4OnwtlNdbAc0mR.QE298ol8E7oysfAQmdgHIb6_L0u7oj9LE5bAHeJJIjKhdjPy12Tm9spDB_IAr198a2BEo7XAqCdz_vdbmxBoTkJdfpAK6EcDm_KlI1Jz3eHlV8EbE67Sta3tb4q" response = requests.get(url) ``` 3.获取响应数据: ```python data = response.json() ``` 这样你就可以将获取到的数据保存到一个变量中,接下来你可以对数据进行处理或者保存到文件中。请注意,在实际使用中,你可能需要添加一些请求头信息或者使用代理来发送请求,以避免被服务器识别为爬虫并被拒绝访问。
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