通过定量表征宽温域下,各强化机制对纳米颗粒增强金属基复合材料(nanoparticle reinforced metal matrix composites,NRMMCs)的屈服强度以及晶界滑移对金属基体屈服强度的影响,建立了不含拟合参数的NRMMCs温度相关性屈服强度理论表征模...通过定量表征宽温域下,各强化机制对纳米颗粒增强金属基复合材料(nanoparticle reinforced metal matrix composites,NRMMCs)的屈服强度以及晶界滑移对金属基体屈服强度的影响,建立了不含拟合参数的NRMMCs温度相关性屈服强度理论表征模型.模型仅需金属基体任意一个参考温度下的屈服强度及相关材料参数,如比热容、热膨胀系数、熔点等,即可预测NRMMCs在任意温度下的屈服强度.模型预测结果与目前获取到的四组所有实验数据均取得了良好的一致性,实现了对NRMMCs宽温域屈服强度的合理预测.在此基础上,探讨了主要强化机制对NRMMCs屈服强度的影响及其随温度和颗粒尺寸的演化规律,为设计和开发适用于宽温域下的NRMMCs提供了理论依据和有效建议。展开更多
快速预测金属切削的各种力学性能对工业制造的优化设计和产能提高十分关键.当前相关预测模型通常需要昂贵且耗时的实验和分析过程.构建了一种基于金属切削模拟和决策树回归(decision tree regression,DTR)的预测模型,用于获取不同切削...快速预测金属切削的各种力学性能对工业制造的优化设计和产能提高十分关键.当前相关预测模型通常需要昂贵且耗时的实验和分析过程.构建了一种基于金属切削模拟和决策树回归(decision tree regression,DTR)的预测模型,用于获取不同切削工况下的力学性能.首先,采用自适应光滑粒子流体动力学(adaptive smoothed particle hydrodynamics,ASPH)模拟金属切削过程,捕获了不同模拟参数下的多种力学性能,组成2000种切削工况的模拟数据集;其次,利用DTR算法学习模拟数据集,训练和构建金属切削预测模型,并通过交叉验证和网格搜索评估了不同剪枝策略下预测模型的效果.结果表明,建立的预测模型可以快速地预测不同模拟参数下的多种力学性能,适宜的剪枝策略可以提升预测模型的准确度、泛化能力和稳定性.展开更多
文摘通过定量表征宽温域下,各强化机制对纳米颗粒增强金属基复合材料(nanoparticle reinforced metal matrix composites,NRMMCs)的屈服强度以及晶界滑移对金属基体屈服强度的影响,建立了不含拟合参数的NRMMCs温度相关性屈服强度理论表征模型.模型仅需金属基体任意一个参考温度下的屈服强度及相关材料参数,如比热容、热膨胀系数、熔点等,即可预测NRMMCs在任意温度下的屈服强度.模型预测结果与目前获取到的四组所有实验数据均取得了良好的一致性,实现了对NRMMCs宽温域屈服强度的合理预测.在此基础上,探讨了主要强化机制对NRMMCs屈服强度的影响及其随温度和颗粒尺寸的演化规律,为设计和开发适用于宽温域下的NRMMCs提供了理论依据和有效建议。
