3D打印机,你也玩得起

正所谓3D打印就是一种不再需要传统的刀具、夹具和机床就可以打造出任意形状,根据零件或物体的三维模型数据,通过成型设备以材料累加的方式制成实物模型的技术近期看过《十二生肖》的朋友应该会有印象,片中由成龙主演的JC有     

基于非等壁厚药型罩的准球形爆炸成型弹丸成型因素研究

采用试验验证过的数值模型,以爆炸成型弹丸速度、比动能和长径比为评价指标,系统地研究了装药长径比、药型罩内径、外径和药型罩中心厚度等对指标的影响规律,获得一种基于非等壁厚药型罩的准球形爆炸成型弹丸成型方案. 结果表明基于非等壁厚药型罩的准球形爆炸成型弹丸成型规律不同于利用挡环形成的准球形爆炸成型弹丸,以及同样利用非等壁厚药型罩形成的长杆式爆炸成型弹丸. 该爆炸成型弹丸成型方法结构简单,并可以实现较好的准球形爆炸成型弹丸外形和侵彻威力.      

一类扩展的弹道成型制导律

以导弹剩余飞行时间的幂函数为基础构建扩展的目标罚函数,利用Schwartz不等式,推导得到扩展的带落点和落角约束的最优制导律簇,给出了两类衍生形式的扩展弹道成型制导律簇. 在终端落角约束下,针对罚函数的不同指数n、制导动力学阶数以及不同的导引头和驾驶动力学权状态,研究了第一类衍生形式弹道成型的量纲一加速度、位置、角度脱靶量特性. 研究结果表明,末导时间达到制导动力学滞后时间常数的15倍左右时,量纲一位置和角度脱靶量均收敛到0附近;指数n越大,位置和角度脱靶量振荡越厉害;动力学阶数越高,位置脱靶量振荡越厉害. 最后指出,提高导引头响应速度比提高驾驶仪响应速度能更有效地降低系统位置和角度脱靶量.      

球磨时间对Mg2Si组织和性能的影响

采用机械合金化+热压烧结制备Mg2Si金属间化合物.研究球磨时间对烧结产物的物相、微观形貌、硬度及致密度的影响.结果表明:随着球磨时间的延长,Mg、Si粉末的晶粒得到细化,机械合金化过程中没有形成Mg2Si,Mg2Si的形成需要一定的孕育期,热压烧结后产物的组织更加均匀,烧结过程中反应更加充分,硬度和致密度呈现先增大后减小的趋势.     

成型压力对蒸压灰砂砖性能的影响

研究成型压力对蒸压灰砂砖抗压强度和耐盐酸腐蚀能力的影响。研究表明，当成型压力从20MPa升至40MPa时，蒸压灰砂砖抗压强度可提高90．3％，耐盐酸腐蚀能力也有所提高。32MPa的成型压力有较高的工业应用价值。     

45钢橡胶成型模具热处理工艺的研究

主要研究了45钢橡胶成型模具的热处理工艺,以及热处理工艺对其组织和性能的影响.通过深入了解和分析45钢橡胶成型模具的工作条件、失效形式和性能要求,结合45钢的热处理工艺与其组织和性能之间的关系,通过试验研究确定出了较为理想的热处理工艺及参数,从而提高了模具的使用寿命,降低了生产成本.     

基于响应面法的竹材浸蜡热压改性工艺优化研究

以竹片为基材,利用聚乙烯蜡为改性剂进行竹材浸渍热压工艺改性处理.基于单因素试验,使用响应面法对工艺进行优化,并建立二次多元回归模型.结果表明：热压改性可使得聚乙烯蜡有效地渗透到竹材的内部.热压压力和热压时间为关键因素,其具有显著交互作用.当热压压力、温度、时间分别为2.2 MPa、123℃和8 min时,竹材顺纹抗拉强度达到205.39 MPa,与模型预测值基本相符,相较于素材提高了84.77%.同时,经改性处理后竹材表面的表面憎水性增强,初始接触角（WCA）由70.12°提高到82.26°,且60 s内仅有小幅下降.     

聚合物气体辅助注射成型制品的形态结构

作为一种由常规注射成型发展起来的聚合物加工技术,气体辅助注射成型具有节约原材料、缩短成型周期以及提高制品性能等优点,已得到广泛的应用.由于气辅成型过程是一个在刚、柔双重约束界面条件下进行的多相复杂体系的多次流动过程,因而其形态结构的形成、发展和演化要远比常规注塑成型复杂.然而在气辅成型的形态结构方面,国内外的研究一直以来开展得较少.近年来,作者在聚合物及其共混物、复合材料气辅成型制品的形态结构方面已开展了广泛的研究工作,本文对这些工作和一些重要结果作了总结,并简要分析了成型过程中剪切场对形态演化的影响,最后对该研究方向的发展趋势作了展望.     

基于RPM快速制造金属零件的方法评述及展望

对基于ＲＰＭ的快速制造金属零件方法进行介绍和简单评述,并对快速原型制造技术在快速制造金属零件方面的应用进行了展望。     

基于生成型深信度网络的回归算法鲁棒性分析

目前,深度学习在分类问题中取得了很多很好的效果,并开始在部分回归任务得到应用。然而,绝大部分研究重点都集中在相对其他回归算法的预报精度上,而忽视了有实际应用需求的回归算法预报鲁棒性问题。首先基于受限的玻尔兹曼机建立了一个具有3个隐含层的生成型深信度网络多步预测模型;然后,建立了基于单隐含层神经网络、三个隐含层的神经网络以及单核支持向量的典型多步预测模型,并利用4组宁夏地区不同季节的风速数据进行回归算法的稳定性对比实验。实验结果显示,基于受限玻尔兹曼机建立的具有三个隐含层的深信度网络模型的多步预报误差的均值和方差都是最小的。因此,基于生成型深信度网络的回归模型不仅预报精度高,而且此预报算法的鲁棒性也比较好;相对其他三种典型回归算法来说,可以更好地满足风电场风速预报问题的实际工程应用需求。