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轻量化元素Al对经济不锈钢组织演变和机械性能的影响
来源:武汉科技大学学报 发布日期:2025-01-03
为了研究轻量化元素Al对Fe-12.2Cr-5Ni-0.4C-6.1Mn(wt.%)经济型不锈钢中组织演变和机械性能的影响，采用OM、SEM、EDS和EBSD对试验钢的变形前和变形后的组织进行了分析，采用热模拟试验机对试验钢的相变进行了分析，采用硬度计和拉伸试验机测试试验钢的机械性能。结果表明，添加4 wt.%的Al使试验钢密度降低了5.7%，并使奥氏体不锈钢中出现大量铁素体。0Al钢的变形组织表
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汽车用厢体钢焊缝开裂原因分析
来源:南方金属 发布日期:2024-11-22
汽车用厢体钢焊缝开裂是加工过程中常见问题。通过对用户焊缝开裂试样的组织和力学进行分析，找出开裂原因，并提出改进措施。结果表明：厢体钢母材的金相组织及力学性能并非焊缝开裂的主要原因，而焊接工艺不当导致焊缝区域魏氏组织的产生，是焊缝开裂的主要原因。通过降低焊接电流，增加顶锻距离保证焊缝的韧性和延伸性能，避免了焊缝开裂。
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以教育人才“组团式”帮扶为契机探索汽车专业中高职一体化人才培养
来源:汽车维修技师 发布日期:2024-12-20
中高职一体化协同培养是近年来教育发展的重要方向，满足更多中职学生升学需求，应理清中职与高职在人才培养目标、课程体系设置、教学方法等方面的差异及如何有效衔接。山阳县职业教育中心（山阳职中）是陕西国防工业职业技术学院（国防学院）的教育人才“组团式”帮扶学校，本文以“组团式”帮扶团队在山阳职中支教期间对中职教育的实践，结合高职院校人才培养模式经验，对汽车专业中高职一体化人才培养进行探索。
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基于改进深度确定性策略梯度算法的智能装卸机械设备控制方法
来源:机械与电子 发布日期:2024-12-24
由于机械臂作业环境具有高度的非线性、时变性和不确定性，导致机械臂动态行为较为复杂，传统控制方法在进行控制过程中经常出现关节位置角度误差大、稳定性差的问题，提出基于改进深度确定性策略梯度(DDPG)的控制方法。首先，建立智能装卸机械设备运动学模型；其次，基于DDPG算法建立装卸动作控制模型；再次，利用演员(Actor)网络(策略网络)和评论者(Critic)网络(价值网络)来改进DDPG中的装卸动作
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人工智能技术在农业机械中的运用探索
来源:中国农机装备 发布日期:2024-11-15
人工智能技术能模拟人的思维、行为，自主操作农业机械，改革传统农业生产模式，提升农业生产效率，降低农业生产成本。在探讨人工智能技术在农业机械中运用的基础上，分析存在的问题并提出相应的应用建议，希望为人工智能技术的应用提供参考。
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浅谈终身学习视域下的活页式教材开发——以新能源汽车技术专业为例
来源:汽车维护与修理 发布日期:2024-12-15
文章首先对终身学习的学情及教学载体的选择进行分析，然后以新能源汽车技术专业为例，阐述终身学习视域下活页式教材的开发目标及开发难点，提出了终身学习视域下活页式教材的开发方法，最后介绍了终身学习视域下活页式教材的使用，为高职院校“三教”改革提供参考。
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化工项目中埋地管道选材研究
来源:天津化工 发布日期:2024-11-30
埋地管道是化工项目公用工程介质管道中一种常用的设计方式，做好埋地管道的选材研究是化工项目安全平稳运行的重要保障。为更好地帮助设计人员开展埋地管道选材工作，本文结合笔者在多个化工项目中的埋地管道选材经验，分析影响埋地管道选材的几个主要因素，介绍不同埋地管道的材质特点及使用工况以及埋地管道的外防腐材料选材建议，以求为相关同仁提供一些借鉴和参考。
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基于R语言及案例融合教学提升食品专业学生数据分析核心竞争力的教学模式与实践
来源:农产品加工 发布日期:2024-11-30
在大健康和大数据时代背景下，高通量组学技术飞速发展为解决食品营养健康科学热点问题带来机遇，但产生的多维复杂数据也为学科发展带来了巨大挑战。R语言拥有完整的数据准备、处理、分析、建模和可视化的系统，对统计教学和科研实践起到很好的辅助作用。融合食品专业相关案例分析作为教学核心手段，有助于帮助学生提升数据分析兴趣和解读展示的能力。详细描述了采用案例教学引入R语言学习及将R语言如何运用在案例分析课程教学的
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强耦合冲击干扰分解下旋转机械齿轮的故障诊断
来源:机械设计与研究 发布日期:2024-12-20
旋转机械齿轮的工作环境比较嘈杂，采集的多通道振动信号通常是多分量非线性时变数据，传统的模态分解方法通过分解振动信号，取得在随机共振中表现形式的差异化特征，完成故障特征提取。但是，这些方法忽略了冲击干扰信号间的耦合关系，一旦耦合关系复杂，就难以有效提取反映旋转机械齿轮故障的冲击分量。为了在复杂环境中准确判断机械齿轮故障信息，提出基于干扰耦合关系分解的旋转机械齿轮故障诊断方法。设计旋转机械齿轮振动信号
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人工智能技术在电子信息工程自动化设计中的应用
来源:电子元器件与信息技术 发布日期:2024-10-20
随着信息技术的迅速发展，人工智能技术已广泛应用于电子信息工程自动化设计领域。本研究通过分析当前电子信息工程中自动化设计的需求和挑战，探讨了人工智能技术如何优化设计过程、提高设计效率与准确性。采用机器学习算法可以显著提升电路设计的自动化水平，缩短设计周期，提高电路的性能和可靠性。特别是在电路布局优化、故障诊断和性能评估方面，人工智能技术展现出了强大的潜力。
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