34、金属加工与涂层技术的研究进展

金属加工与涂层技术的研究进展

1. 钛合金车削切削力的有限元建模

1.1 模型设定

在对 Ti - 6Al - 4V 合金进行车削加工的有限元模拟中,使用 ABAQUS 软件构建了 3D 模拟模型。在该模型里,工件被建模为一个长 10mm、宽 3mm、厚 2mm 的矩形块,模拟沿着 10mm 的长度进行。设定工件以对应实际切削速度的恒定速度移动,而切削刀片固定,这作为边界条件。刀片在 ABAQUS 中采用 CNMA120408 几何形状建模,刀具和工件组装后形成 - 60°的前角、0°的倾斜角和 50°的后角。

1.2 损伤准则与接触定义

选择 Johnson - Cook 断裂模型来定义 Ti - 6Al - 4V 的损伤准则。该模型的方程为:
[
\varepsilon_f = \left(D_1 + D_2 \exp\left(D_3\sigma^ \right)\right)\left(1 + D_4 \ln\left(\frac{\dot{\varepsilon}}{\dot{\varepsilon}_p}\right)\right)\left(1 + D_5\left(\frac{T - T_0}{T_m - T_0}\right)\right)
]
其中,(\varepsilon_f) 是断裂应变,(\sigma^
) 是应力三轴度,(D_1)、(D_2)、(D_3)、(D_4) 和 (D_5) 是 J - C 断裂模型常数,具体数值如下表所示:
| (D_1) | (D_2) | (D_3) | (D_4) | (D_5) | 参考应变率 ((s^{-1})) |

【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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