26、探究焊接与热处理对钢材性能的影响

探究焊接与热处理对钢材性能的影响

1. 埋弧焊焊缝形状参数与热输入的关系研究

在石油和天然气管道制造中,高强度钢如 API X80 因具有精细的晶粒结构、高断裂韧性和高的强度 - 重量比而被广泛应用。而埋弧焊(SAW)是焊接这种钢材常用的方法。焊缝的几何形状决定了焊接接头在不同应用中的性能,而焊缝形状又受热输入和冷却速率的影响。因此,了解焊接工艺参数与焊缝几何形状之间的关系对于提高焊接质量至关重要。
- 实验设计与方法
- 材料与方法 :使用高强度低合金管线钢进行平板堆焊实验,按照 AWS 规范使用匹配成分的电极填充丝和焊剂。实验采用中心复合可旋转设计(CCRD)方法进行规划,并根据响应面法(RSM)进行回归分析。
- 焊缝几何测量 :从 150mm 宽、300mm 长的板材上截取带有完整表面堆焊焊缝横截面及其热影响区的小块。通过立体变焦显微镜测量焊缝的宽度、熔深和余高,从而确定焊缝形状相关参数。实验中考虑的工艺参数及水平值如下表所示:
| 工艺参数 | 符号 | 单位 | -2 水平 | -1 水平 | 0 水平 | +1 水平 | +2 水平 |
| — | — | — | — | — | — | — | — |
| 开路电压 | A | 伏特 | 30 | 32 | 34 | 36 | 38 |
| 小车速度 | B | mm/min | 250 | 300 | 350 | 400 | 450 |
| 接触管到工件距离(CTWD) | C | mm | 24 | 28 | 32 | 36 | 40 |
| 预热温

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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