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  • 鎳基合金材料磨損性能的有哪些影響

    鎳基合金材料在做一個矩陣實驗,并記錄結果。田口技術可用于任何情況下,有一個可檢查的操作。鎳基合金材料可檢查操作可以是一個真正的設備測試,數學方程,或計算機模式,可以充分地模式的答復許多產量或操作。實驗完成后,需要確定DOE中最合適的參數配置。鎳基合金材料為了檢查結果,信噪比(S/N ratio)是一種性能計算,用于選擇可以處理噪聲的檢查級別,并考慮平均值和變異性,是田口技術中使用的性能標準。作為最

    2021-04-27 11:05:18

  • 什么是復合金材料磨損體積損失的數學公式

    推導并給出了計算復合金材料磨損體積損失的數學公式。利用制備的復合金材料配方,研究了輸入變量對復合金材料磨損體積損失的影響。復合金材料的磨損量損失隨著滑動距離、刀具橫移速度和轉速的增加而顯著增加。復合增強材料在50% TiC +50% Al2O3的夾雜比下具有最小的磨損體積損失,這是由于復合增強材料具有更好的潤滑性能和抗脆性和磨損性能。研究結果表明,該配方可用于復合金材料的磨損預測,從而縮短生產時間

    2021-04-27 11:03:06

  • 鎂鋁合金材料模型具有較高的可靠性

    鎂鋁合金材料在一個隱藏層中使用了三個不同的神經元數。使用訓練數據集(70%)、驗證數據集(15%)和測試數據集(15%)。最優結構為帶有邏輯s型傳遞函數的12-12-1結構。用R, MSE和MAE值作為誤差準則。鎂鋁合金材料在測試集中得到最小的MSE和MAE,最大的R值。輸入矢量對Al-Mg2Si復合金材料UTS的靈敏度如圖8所示??梢?,Mg對Al-Mg2Si復合金材料的UTS影響更大,鎂鋁合金材

    2021-04-27 11:01:11

  • Al-Mg-Ti合金材料利用神經網絡和回歸模型研究

    Al-Mg-Ti合金材料利用神經網絡和回歸模型研究了增強和變形對赤泥納米顆粒增強鋁基復合金材料體積磨損的影響。采用sigmoid函數的激活函數,RMSE和MAPE, 4個輸入參數,7個和6個神經元的2個隱含層,1個輸出參數,即124個訓練數據和20個測試數據。Al-Mg-Ti合金材料回歸模型和人工神經網絡模型的R2和MAPE分別為0.9775和0.989,MAPE分別為12.96和7.30%,人工

    2021-04-26 11:08:29

  • 金屬合金材料采用擠壓法制備提供合金性能

    金屬合金材料采用人工神經網絡和田口優化了Al5059/SiC/MoS2復合金材料的工藝參數和實驗變量。金屬合金材料神經網絡模型中使用了5個輸入變量和6個輸出變量以及27個數據進行訓練和測試。金屬合金材料輸出變量的性能由R2決定,R2為98.12%的表面粗糙度,98.63%的溫度,96.98%的徑向力,98.54%的進給力,99.34%的材料去除率(MRR)和98.71%的切向力。金屬合金材料采用“

    2021-04-26 11:07:19

  • 金屬基復合金材料在不同應變速率和溫度下影響

    金屬基復合金材料是一種比較常用的合金材料采用ANFIS對6061 Al-15% SiC金屬基復合金材料的流變應力值進行了預測。對不同應變速率和溫度下的復合金材料進行了熱壓縮試驗。在使用的ANFIS模型中,輸入MF有17條規則,17個隸屬函數MF為高斯型,線性參數68個,非線性參數102個。訓練和檢驗數據樣本分別為88個和12個。百分比平均誤差(PME)和均方根誤差(RMSE)被用于性能標準。ANF

    2021-04-26 11:06:00

  • 復合金材料優化特定磨損率方面優點和缺點

    復合金材料所使用模型的優點和缺點采用田口試驗設計和方差分析,對攪拌鑄造工藝制備的LM25/粉煤灰復合金材料的磨損行為:比磨損率進行了優化。試驗設計采用L27三水平四因素正交設計,以滑動速度、載荷、加固和滑動距離為輸入因子,以“越小越好”為準則進行。復合金材料與其他輸入變量相比,負載的變化對SWR的影響更大。研究發現,優化模型降低了復合金材料的比磨損率,并證實了優化參數對復合金材料耐磨性的提高。他們

    2021-04-26 11:04:49

  • 金屬合金絲對醫療器械中人工神經網絡有那些作用

    金屬合金絲設計一些醫療器材通過執行人工神經網絡(ANN)、自適應神經模糊推理系統(ANFIS)和Taguchi方差分析確定關鍵參數。利用軟計算方法可以很容易地解決芯片工程應用中的非線性問題、函數逼近、數據分類、數據處理和系統控制等。盡管許多不同的方法被用于這個目的,我們可以說最受歡迎和最廣泛使用的方法是田口,安和簡稱ANFIS方法由于最小誤差等因素,最大的精確度,快,成本,和時間預測,決策分析,優

    2021-04-25 14:24:25

  • 什么是鋁合金材料機械性能和抗腐蝕性能

    世界各地的飛機制造商都選擇機加工工序來加工輕鋁合金材料。這類鋁合金材料在重量和理化性能方面表現出良好的特性,再加上低成本比,使得它們在高結構承諾的飛機部件中不可替代。傳統的機械加工工藝如鉆、銑、車削廣泛應用于航空零件的制造。這類零件通常要求高質量,但鋁合金材料可能會出現一些可加工性問題,主要與加工過程中產生的熱量有關。其中,表面質量和幾何偏差很大程度上受刀具狀態、磨損和切削參數的影響。因此,了解工

    2021-04-25 14:03:00

  • 復合金材料替代鋁合金材料似乎是一種趨勢

    輕合金材料如鈦基合金、復合材料和鋁合金是該部門結構元素的最常見選擇。盡管現在用復合金材料替代鋁合金似乎是一種趨勢,鍛鋁合金或其一些變體2xxx (Al-Cu)和7xxx (Al-Zn)系列仍然是大多數結構件的戰略材料(圖1)[8]。他們的選擇確保了廣泛的范圍和可預測的在役行為。這就是為什么波音747飛機82%的結構和波音777 70%的結構都是由這種材料制成的。航空零部件有其獨特的特點。它們的設計

    2021-04-25 14:01:52

  • 金屬合金材料鉆孔作業對合金有哪些影響

    金屬合金材料這些加工過程的主要特征是基于每種加工方式的使用時間和使用方式,金屬合金材料包括參數和刀具磨損對所生產零件質量的影響。所進行的實驗運動為例加以說明。所有的實驗工作和大部分的文獻發現都集中在兩個主要的Al系列,其特征如表2所示。飛機在服務期間受到很寬的溫度范圍,在機場工作時可以達到40°C,飛行時溫度低于?50°C。這種大的梯度意味著結構接頭必須設計成能夠承受大的熱梯度下的應力。因此,接頭

    2021-04-25 14:00:26

  • 什么是硬質合金材料切向切削速度和直線進給速度

    硬質合金材料切削是一件非常有技術含量的工程,硬質合金材料由兩個主要參數控制:切向切削速度(V)和直線進給速度(F)。V通常由刀具制造商提供,硬質合金材料與刀具材料有關。由V和刀具直徑(D)可以計算出主軸轉速(S),同樣,F取決于每齒進給量(fz)、切齒數(Z)和s。該參數可通過式這兩個參數都直接影響孔的質量,雖然也影響接頭的質量。一般來說,硬質合金材料采用低切削速度和低進給量時,粗糙度值較低。更高

    2021-04-23 11:04:40

  • 鋁合金材料鉆孔技術有哪些優點和特征

    鋁合金材料通常在干燥條件下使用碳化鎢(WC-Co)工具加工,但可以根據潤滑條件選擇更激進的參數。硬質合金刀具在磨損行為方面提高了加工效率,但它們可能對鋁合金材料硬度和圓柱度有影響,而需要仔細選擇參數,以避免由于熱效應而增加刀具磨損。鋁合金材料當使用液體潤滑劑時,應放置在工作區域內,但由于鉆孔邊緣在鋁合金材料內部工作,內部產生的切屑不斷向上移出,迫使潤滑劑從作用處撤離,降低其冷卻效果。因此,鋁合金材

    2021-04-23 11:03:26

  • 鎂鋁合金材料連續的切削和產生的短切屑問題

    鎂鋁合金材料具有降低了加工的熱效應,通過其不連續的切削和產生的短切屑,也不斷地去除,鎂鋁合金材料減少了對潤滑劑的需求。這種技術在大量的鋁和鈦被鉆孔時是非常有用的。振動輔助鉆井(VAS)是一種將鉆井作業與施加在工具上的高頻振動相結合的技術。鎂鋁合金材料減少了切削力,毛刺的形成,并增加了切屑的易碎性,從而提高了表面質量,減少了尺寸誤差和磨損行為。這種技術包括peck鉆孔,其振幅和頻率更高,是由加工中心

    2021-04-23 11:01:17

  • 金屬合金材料減少缺陷的零件和過程中的問題

    金屬合金材料在這些情況下,切割是不穩定的,會產生不恒定的切屑厚度,這隨后會反映在表面質量上。同樣,過程中所涉及的力產生的靜態撓度導致過切或過切,影響零件的最終尺寸。金屬合金材料這些事實增強了工件加工的重要性,以確保零件的最終質量。為此,設計了不同的夾具和夾具,以提高零件的剛度。大多數在運行過程中會改變自己的位置,以確保整個運行過程中整個系統的最大剛度。通常將它們與主動阻尼驅動器結合在一起以衰減振動

    2021-04-23 11:00:05

  • 金屬合金材料粗糙度也與進給速度成正比

    金屬合金材料粗糙度也與進給速度成正比,并隨進給速度直接增大。然而,粘著磨損機制可以產生刀具幾何形狀的改變,隨著加工時間的增加提高表面質量。金屬合金材料銑削作業通常分為粗加工和精加工兩個步驟,因此,與鉆井作業相比,毛刺形成的影響較小。然而,如果刀具磨損顯著增加,對毛刺高度有直接影響,則去毛刺操作可能包括在同一過程中。推薦的鋁銑削刀具有以下特點。金屬合金材料非常鋒利的邊緣,以減少附著力和執行平滑的切割

    2021-04-21 11:59:12

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