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变形工艺对LA91镁锂合金显微组织及力学性能的影响
被引量：
11
1
作者
李瑞红
高占勇
+2 位作者
徐浩杰
廖钧
潘复生
《热加工工艺》
北大核心
2019年第14期27-29,37,共4页
采用金相显微镜、X射线衍射仪、扫描电镜、单轴拉伸研究了LA91镁锂合金在不同加工状态下的显微组织和力学性能。结果表明,经挤压变形后,LA91合金的组织呈现一定的取向性,晶粒沿挤压方向被拉长。经轧制变形后,该合金的组织得到细化,出现...
采用金相显微镜、X射线衍射仪、扫描电镜、单轴拉伸研究了LA91镁锂合金在不同加工状态下的显微组织和力学性能。结果表明,经挤压变形后,LA91合金的组织呈现一定的取向性,晶粒沿挤压方向被拉长。经轧制变形后,该合金的组织得到细化,出现了纤维组织,取向性更加明显。轧制态LA91合金较挤压态该合金的力学性能得到一定的提高,其抗拉强度达176MPa,伸长率最高达到40%。
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关键词
镁锂合金
挤压
轧制
显微组织
力学性能
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职称材料
基于两类特征与AFSA优化SVM的滚动轴承故障诊断研究
被引量：
2
2
作者
张鲁洋
秦波
+3 位作者
赵文军
李宏
张建强
王建国
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期807-813,共7页
针对非线性、非平稳的滚动轴承振动信号特征'难表征'和基于支持向量机(Support vector machine, SVM)的故障分类模型'精度低'的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、峭度图(Kurtogram...
针对非线性、非平稳的滚动轴承振动信号特征'难表征'和基于支持向量机(Support vector machine, SVM)的故障分类模型'精度低'的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、峭度图(Kurtogram)与人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)优化SVM相结合的滚动轴承状态辨识方法。首先,利用Kurtogram算法、相关系数最大准则'筛选'出原信号经VMD后包含有效故障信息的本征模函数(Intrinsic Mode Functions, IMF),并计算其形态谱熵和能量熵构建有效特征向量集;其次,利用AFSA寻找最优的惩罚系数C和高斯核宽度系数σ的核函数系数组合(C、σ);并将有效特征向量集作为上述算法的输入建立滚动轴承状态辨识模型。实验结果表明,所提方法不仅能凸显原信号中的有效故障成份,同时也提高了模型学习效率和分类精度。
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关键词
变分模态分解
峭度图
人工鱼群
核函数参数最优组合
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职称材料
题名
变形工艺对LA91镁锂合金显微组织及力学性能的影响
被引量：
11
1
作者
李瑞红
高占勇
徐浩杰
廖钧
潘复生
机构
内蒙古科技大学材料与冶金学院
中国人民解放军驻六一七厂军事代表室
内蒙古第一机械集团有限公司
重庆大学国家镁合金材料工程技术研究中心
出处
《热加工工艺》
北大核心
2019年第14期27-29,37,共4页
基金
内蒙古自治区自然科学基金(2015BS0512)
内蒙古科技大学创新基金(2014QDL016)
文摘
采用金相显微镜、X射线衍射仪、扫描电镜、单轴拉伸研究了LA91镁锂合金在不同加工状态下的显微组织和力学性能。结果表明,经挤压变形后,LA91合金的组织呈现一定的取向性,晶粒沿挤压方向被拉长。经轧制变形后,该合金的组织得到细化,出现了纤维组织,取向性更加明显。轧制态LA91合金较挤压态该合金的力学性能得到一定的提高,其抗拉强度达176MPa,伸长率最高达到40%。
关键词
镁锂合金
挤压
轧制
显微组织
力学性能
Keywords
Mg-Li alloy
extrusion
rolling
microstructure
mechanical property
分类号
TG146.22 [金属学及工艺—金属材料]
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职称材料
题名
基于两类特征与AFSA优化SVM的滚动轴承故障诊断研究
被引量：
2
2
作者
张鲁洋
秦波
赵文军
李宏
张建强
王建国
机构
内蒙古科技大学机械工程学院
特种车辆及其传动系统智能制造国家重点实验
室
中国人民解放军驻六一七厂军事代表室
出处
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期807-813,共7页
基金
国家自然科学基金项目(51565046)
内蒙古自然科学基金项目(2017MS0509)
内蒙古自治区研究生科研创新项目(S20171012708)资助~~
文摘
针对非线性、非平稳的滚动轴承振动信号特征'难表征'和基于支持向量机(Support vector machine, SVM)的故障分类模型'精度低'的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、峭度图(Kurtogram)与人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,AFSA)优化SVM相结合的滚动轴承状态辨识方法。首先,利用Kurtogram算法、相关系数最大准则'筛选'出原信号经VMD后包含有效故障信息的本征模函数(Intrinsic Mode Functions, IMF),并计算其形态谱熵和能量熵构建有效特征向量集;其次,利用AFSA寻找最优的惩罚系数C和高斯核宽度系数σ的核函数系数组合(C、σ);并将有效特征向量集作为上述算法的输入建立滚动轴承状态辨识模型。实验结果表明,所提方法不仅能凸显原信号中的有效故障成份,同时也提高了模型学习效率和分类精度。
关键词
变分模态分解
峭度图
人工鱼群
核函数参数最优组合
Keywords
Variational mode decomposition
Kurtogram
Artificial fish swarm algorithm
Optimal combination of kernel function parameters
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
变形工艺对LA91镁锂合金显微组织及力学性能的影响
李瑞红
高占勇
徐浩杰
廖钧
潘复生
《热加工工艺》
北大核心
2019
11
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于两类特征与AFSA优化SVM的滚动轴承故障诊断研究
张鲁洋
秦波
赵文军
李宏
张建强
王建国
《机械强度》
CAS
CSCD
北大核心
2019
2
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职称材料
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