21、摩擦搅拌焊接与激光束焊接在金属连接中的应用研究

摩擦搅拌焊接与激光束焊接在金属连接中的应用研究

在金属连接领域,摩擦搅拌焊接(FSW)和激光束焊接是两种备受关注的技术。本文将深入探讨这两种焊接方法在不同金属材料上的应用,包括铝合金与不锈钢的FSW焊接,以及航空级ZE41A镁合金的FSW和激光束焊接,并分析工艺参数对焊接接头性能的影响。

铝合金与不锈钢的FSW焊接

在铝合金(AA6061 - T651)与不锈钢(SS 304)的FSW焊接研究中,发现工具旋转速度(TRS)和焊接速度对焊接接头的拉伸强度有显著影响。具体实验结果如下:
| 工具旋转速度(rpm) | 焊接速度(mm/min) | 拉伸强度(MPa) |
| — | — | — |
| 765 | 20 | 41 |

当工具旋转速度恒定时,增加焊接速度会使拉伸强度降低;而当焊接速度恒定时,拉伸强度随工具旋转速度从低到高先增加后降低。这表明工具旋转速度和焊接速度是FSW过程中的关键参数,它们决定了焊接过程中的热输入,进而影响接头的结构和性能。

航空级ZE41A镁合金的焊接研究
材料特性与实验准备

镁及其合金具有诸多优点,如比铝轻约40%,比钢轻约78%,且具有出色的抗冲击性和独特的阻尼能力。然而,镁在熔融状态下易在空气中燃烧,传统焊接过程中会出现高孔隙率和污染问题,限制了接头性能。因此,高能量密度激光焊接和固态摩擦搅拌焊接技术受到关注。

本次研究选用的ZE41A镁合金含有93.997%的Mg、4.2%的Zn、0.603%的Zr和1.2%的Ce,适用于高铸造应用,具有良好的焊接性能和压力密封性。实验前,对材料进行了目视检查,使用线切割电火花加工(EDM)和

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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