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281.
高速切削塑性变形的本质是位错的不可逆运动与增殖,切削时固体的黏滞力与位错速度成正比,材料的黏性效应在材料的动态力学行为中起到越来越重要的作用,因此从流体的角度去理解比从固体的方面去认识更符合其特点。本文描述了高速切削的位错阻尼机理,建立了基于流体力学的高速切削理论模型,利用计算机模拟技术得到了高速切削时的速度场、压力场和应变率场,为高速切削研究提供了新的思路。通过分析计算结果得出如下结论:在刀尖上方存在速度滞止点,此处速度为零,压力最大,其位置变化影响着刀具寿命和工件已加工表面的质量;从压力最大点开始,压力值沿前刀面逐渐减小直到某处为零,此点即切屑与前刀面分离点;剪切面(刀尖与自由表面拐角处连线)上应变率最大,然后由此向外依次减小。 相似文献
282.
基于CDM的复合材料层合板三维非线性渐进损伤分析 总被引:3,自引:0,他引:3
建立了基于连续介质损伤力学(CDM)的中等尺度复合材料层合板三雏渐进损伤分析模型.模型中损伤材料本构方程采用对应于不同损伤模式的内部状态变量进行描述,材料失效准则采用三维HASHIN准则.分析了含孔复合材料层合板压缩试件.计算强度与试验数据的吻合表明该模型可用于预测舍孔层合板的压缩强度,同时该模型可以预测层合板的失效模式以及损伤发生、扩展直至最终破坏的整个过程,并且该模型具有较好的计算收敛性. 相似文献
283.
流体力学深度学习建模技术研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前,深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用,其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景,结合课题组近期研究结果,探讨了流体力学深度学习建模技术及其最新进展。首先,对深度学习技术所涉及的基本理论做了介绍,阐释流场建模中常用深度学习方法背后的数学原理。其次,分别对流体力学控制方程、流场重构、特征量建模和应用等几个典型的人工智能与流体力学交叉问题应用场景所涉及的深度学习技术研究进展进行了介绍。最后,探讨了流体力学深度学习建模技术所面临的挑战与未来发展趋势。 相似文献
284.
基于断裂力学模型,通过应用Abaqus大型商用软件,建立碳纤维增强树脂基复合材料断裂实验的模型,计算了该模型的断裂韧性J积分,研究了用J积分来表征碳纤维增强树脂基断裂韧性特征,其结果表明了使用本文方法的有效性。 相似文献
285.
286.
采用碳化硅纤维(109μm)和碳纤维(7μm)混合增强三种环氧树脂体系,制备微型混合复合材料试样,测定其力学性能,以探讨其混合机理。 相似文献
287.
288.
文 摘 采用 30% H2O2和乙烯基三甲氧基硅烷(VTMS)对 Ca0. 7La0. 2TiO3(CLT)进行了羟基化(CLT—OH)和硅烷化(CLT—VT)改性,分别在陶瓷表面获得了亲水和疏水层,两者分别与树脂间形成氢键作用和物理吸附。采用熔融浇铸法,将改性后的陶瓷和乙烯基含硅芳炔树脂树脂(PSAE)制备成具有系列化介电常数微波介质复合材料,研究了不同陶瓷/树脂界面作用力对复合材料性能的影响。结果表明,40vol%CLT—VT/PSAE获得了 10 GHz 下最优的介电性能,介电常数 13. 8,介电损耗 3. 16×10-3;40vol%CLT—OH/PSAE 获得了最优的综合性能,弯曲强度达50 MPa,介电常数14. 77,介电损耗3. 29×10-3。 相似文献
289.
为了得到软芯三明治梁在移动集中载荷下的动力响应,基于扩展的高阶三明治梁理论和Hamilton原理,建立了任意节点的弱形式求积三明治梁单元,利用微分求积法的权系数显式表达式给出了单元刚度矩阵和质量矩阵的公式,并验证了刚度矩阵和简化质量矩阵的正确性和方法的有效性,结果表明弱形式的求积单元法具有精度和计算效率高的优点。然后,采用中心差分法首次给出了两端固支软芯三明治梁在移动集中载荷作用时的动力响应。本文的研究拓展了弱形式求积法的应用范围。 相似文献
290.