三维管接头焊后局部热处理加热宽度准则

提出了直接定量评定管接头焊后局部热处理应力释放效果的方法。构造了三维管接头焊接应力和局部热处理温度场。采用粘弹塑性有限元方法对管接头焊后不同局部热处理条件下应力分布特征进行了研究。对单道焊情况 ,不同焊接规范下的焊接应力分布具有相似性 ,焊接顺序对应力峰值位置的影响较小。对管接头热点处焊接应力在不同局部热处理条件下释放程度做了分析 ,在局部热处理加热宽度足够大情况下残余应力明显下降。周向和轴向应力分量与加热宽度的关系不同 ,周向和轴向应力的最优加热宽度分别为 3 .46Rt和 4.8Rt。通过对局部热处理主要工艺参数的计算 。

基于有限元分析的压力管道焊后局部热处理加热宽度准则初探

给出了压力管道局部热处理临界加热宽度的定义,在此基础上进行了应力释放的有限元分析,讨论了焊缝类型、内表面换热条件以及局部热处理条件对焊接残余应力的影响。此外,探讨了局部热处理加热宽度准则。

基于径向基神经网络的白矮主序双星自动分类

白矮主序双星的光谱特征是决定其类型的关键因素,如何有效提取恒星光谱的特征是亟待解决的问题。提出一种新的方法,通过构建模型捕获恒星光谱数据的特征,对SDSS-DR10海量光谱进行自动分类。径向基神经网络作为一种有效的计算模型,在数值逼近和目标分类上均有较好的表现效果,但由于目前神经网络超参数的确定大多数依赖于实验经验,很大程度上制约了算法能力的发挥。在分析白矮主序双星光谱数据的高维分布特征的基础上,提出一种基于径向基神经网络的白矮主序双星自动分类模型,并以白矮主序双星的光谱特征为导向,针对恒星光谱提出了中心准则和宽度准则以确定神经网络的超参数,大幅度提高了模型的准确度。实验对分类模型进行数值训练并使用训练的模型对SDSS-DR10光谱数据进行白矮主序双星的自动分类,共发现4 631个白矮主序双星,通过Simbad,NED和Google交叉验证后发现其中有25个是未予以收录的新候选体。实验结果验证了该模型在大规模白矮主序双星自动分类任务中的有效性,新发现的白矮主序双星也为特殊天体的进一步研究补充了有效数据。