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Al 2017 的拉伸和疲劳试验模拟分析及...
Al 2017 和 Al 2024 Carlson Nailon 1 , MF Mahmod 1,2 * 1 机械和制造工程学院, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, 86400 Parit Raja, Johor, MALAYSIA 2 结构完整性和监测研究小组, 机械和制造工程学院, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, 86400 Parit Raja,马来西亚柔佛州 *通讯作者指定 DOI：https://doi.org/10.30880/rpmme.2021.02.02.101 于 2021 年 8 月 10 日收到； 2021 年 11 月 28 日接受； 2021 年 12 月 25 日在线提供摘要：选择前腿座椅的飞机部件材料需要对其物理性能进行大量研究，例如强度、延展性、耐腐蚀性，这些也会受到材料生产工艺和零件生产工艺的影响。制造飞机前腿座椅的材料多种多样，即铝合金，Al 2017 和 Al 2024。本文对 Al 2017 和 Al 2024 进行了拉伸试验和疲劳试验模拟，分析是在相同条件和负载下使用 Ansys Workbench 进行的。这些测试是使用两个圆柱形狗骨试样按照几何标准完成的；拉伸试验模拟为 ASTM E8-16a，疲劳试验模拟为 ASTM E466-07。拉伸试验和疲劳试验模拟分析是在其中一个试样端部施加 100 kN 力并在另一个试样端部施加固定支撑的情况下进行的。本研究通过拉伸试验模拟得出的结果表明，Al 2024 具有较高的屈服强度和拉伸极限强度，分别为 280 MPa 和 895.67 Mpa。同时，疲劳试验模拟确定 Al 2017 和 Al 2024 的疲劳寿命值相同，均为 1x10^8。在疲劳损伤方面，Al 2024 的疲劳损伤较小，为 4172.2，这意味着其安全系数较低，为 4.7198。因此，在本研究中，Al 2024 强度更高，抗疲劳性能优异。关键词：拉伸模拟、疲劳模拟、Ansys Workbench、铝 2024、铝 2017
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Al 2017 和 Al 2024 Carlson Nailon 1 , MF Mahmod 1,2 * 1 机械和制造工程学院, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, 86400 Parit Raja, Johor, MALAYSIA 2 结构完整性和监测研究小组, 机械和制造工程学院, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, 86400 Parit Raja,马来西亚柔佛州 *通讯作者指定 DOI：https://doi.org/10.30880/rpmme.2021.02.02.101 于 2021 年 8 月 10 日收到； 2021 年 11 月 28 日接受； 2021 年 12 月 25 日在线提供摘要：选择前腿座椅的飞机部件材料需要对其物理性能进行大量研究，例如强度、延展性、耐腐蚀性，这些也会受到材料生产工艺和零件生产工艺的影响。制造飞机前腿座椅的材料多种多样，即铝合金，Al 2017 和 Al 2024。本文对 Al 2017 和 Al 2024 进行了拉伸试验和疲劳试验模拟，分析是在相同条件和负载下使用 Ansys Workbench 进行的。这些测试是使用两个圆柱形狗骨试样按照几何标准完成的；拉伸试验模拟为 ASTM E8-16a，疲劳试验模拟为 ASTM E466-07。拉伸试验和疲劳试验模拟分析是在其中一个试样端部施加 100 kN 力并在另一个试样端部施加固定支撑的情况下进行的。本研究通过拉伸试验模拟得出的结果表明，Al 2024 具有较高的屈服强度和拉伸极限强度，分别为 280 MPa 和 895.67 Mpa。同时，疲劳试验模拟确定 Al 2017 和 Al 2024 的疲劳寿命值相同，均为 1x10^8。在疲劳损伤方面，Al 2024 的疲劳损伤较小，为 4172.2，这意味着其安全系数较低，为 4.7198。因此，在本研究中，Al 2024 强度更高，抗疲劳性能优异。关键词：拉伸模拟、疲劳模拟、Ansys Workbench、铝 2024、铝 2017
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Al 2017 和 Al 2024 Carlson Nailon 1 , MF Mahmod 1,2 * 1 机械和制造工程学院, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, 86400 Parit Raja, Johor, MALAYSIA 2 结构完整性和监测研究小组, 机械和制造工程学院, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, 86400 Parit Raja,马来西亚柔佛州 *通讯作者指定 DOI：https://doi.org/10.30880/rpmme.2021.02.02.101 于 2021 年 8 月 10 日收到； 2021 年 11 月 28 日接受； 2021 年 12 月 25 日在线提供摘要：选择前腿座椅的飞机部件材料需要对其物理性能进行大量研究，例如强度、延展性、耐腐蚀性，这些也会受到材料生产工艺和零件生产工艺的影响。制造飞机前腿座椅的材料多种多样，即铝合金，Al 2017 和 Al 2024。本文对 Al 2017 和 Al 2024 进行了拉伸试验和疲劳试验模拟，分析是在相同条件和负载下使用 Ansys Workbench 进行的。这些测试是使用两个圆柱形狗骨试样按照几何标准完成的；拉伸试验模拟为 ASTM E8-16a，疲劳试验模拟为 ASTM E466-07。拉伸试验和疲劳试验模拟分析是在其中一个试样端部施加 100 kN 力并在另一个试样端部施加固定支撑的情况下进行的。本研究通过拉伸试验模拟得出的结果表明，Al 2024 具有较高的屈服强度和拉伸极限强度，分别为 280 MPa 和 895.67 Mpa。同时，疲劳试验模拟确定 Al 2017 和 Al 2024 的疲劳寿命值相同，均为 1x10^8。在疲劳损伤方面，Al 2024 的疲劳损伤较小，为 4172.2，这意味着其安全系数较低，为 4.7198。因此，在本研究中，Al 2024 强度更高，抗疲劳性能优异。关键词：拉伸模拟、疲劳模拟、Ansys Workbench、铝 2024、铝 2017
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Al 2017 和 Al 2024 Carlson Nailon 1 , MF Mahmod 1,2 * 1 机械和制造工程学院, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, 86400 Parit Raja, Johor, MALAYSIA 2 结构完整性和监测研究小组, 机械和制造工程学院, Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, 86400 Parit Raja,马来西亚柔佛州 *通讯作者指定 DOI：https://doi.org/10.30880/rpmme.2021.02.02.101 于 2021 年 8 月 10 日收到； 2021 年 11 月 28 日接受； 2021 年 12 月 25 日在线提供摘要：选择前腿座椅的飞机部件材料需要对其物理性能进行大量研究，例如强度、延展性、耐腐蚀性，这些也会受到材料生产工艺和零件生产工艺的影响。制造飞机前腿座椅的材料多种多样，即铝合金，Al 2017 和 Al 2024。本文对 Al 2017 和 Al 2024 进行了拉伸试验和疲劳试验模拟，分析是在相同条件和负载下使用 Ansys Workbench 进行的。这些测试是使用两个圆柱形狗骨试样按照几何标准完成的；拉伸试验模拟为 ASTM E8-16a，疲劳试验模拟为 ASTM E466-07。拉伸试验和疲劳试验模拟分析是在其中一个试样端部施加 100 kN 力并在另一个试样端部施加固定支撑的情况下进行的。本研究通过拉伸试验模拟得出的结果表明，Al 2024 具有较高的屈服强度和拉伸极限强度，分别为 280 MPa 和 895.67 Mpa。同时，疲劳试验模拟确定 Al 2017 和 Al 2024 的疲劳寿命值相同，均为 1x10^8。在疲劳损伤方面，Al 2024 的疲劳损伤较小，为 4172.2，这意味着其安全系数较低，为 4.7198。因此，在本研究中，Al 2024 强度更高，抗疲劳性能优异。关键词：拉伸模拟、疲劳模拟、Ansys Workbench、铝 2024、铝 2017
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for Al 2017 和 Al 2024 Carlson Nailon 1 , M. F. Mahmod 1,2 * 1 机械与制造工程学院，Universiti Tun Hussein Onn Malaysia, 86400 Parit Raja, Johor, MALAYSIA 2 结构完整性与监测研究小组，Faculty of Tun Hussein Onn Malaysia机械与制造工程, 敦侯赛因翁大学 马来西亚, 86400马来西亚柔佛州巴力拉惹 *通讯作者指定 DOI：https://doi.org/10.30880/rpmme.2021.02.02.101 收稿日期：2021 年 8 月 10 日； 2021 年 11 月 28 日接受； 2021 年 12 月 25 日在线发布 摘要：选择前腿座椅的材料飞机部件需要对其物理特性进行大量研究，例如强度、延展性、耐腐蚀性，这些特性也受到材料生产工艺和零件生产工艺的影响。是用于制造飞机前腿座椅的各种材料，即铝合金，Al 2017 和 Al 2024。在本文中，对 Al 2017 和 Al 2024 进行了拉伸试验和疲劳试验模拟，其中分析是在 Ansys Workbench 中完成的相同的条件和负载。这些测试是使用两个圆柱形狗骨样品完成的，遵循几何标准；拉伸试验模拟为 ASTM E8-16a，疲劳试验模拟为 ASTM E466-07。拉伸试验和疲劳试验模拟分析是在其中一个试件末端施加 100 kN 力，并在另一个试件末端施加固定支撑的情况下进行的。在
人工智能系统在分子动力学模拟分析中的应用研究
用户名：Tsutomu Yamane、Kiyoshitaka Miso RIKEN 附属实验室：医学科学创新中心推广计划、制药工艺优化平台推广小组、分子设计智能部门
人工智能在商业模拟分析中的应用
世界正在向数字化未来迈进。行业和企业的数字化转型预计将反映和体现工业 4.0 技术（Aleksendri & Carlone，2015 年）。这个时代最突出的技术之一包括使用区块链、物联网和云计算进行商业模拟，使用人工智能。Dirican（2015 年）将人工智能的使用定义为机器执行人类能够做的事情的能力，例如基本通信，因此被称为智能。人工智能与自动化为商业行业提供了各种机会（Donepudi，2018 年）。在商业模拟中使用人工智能可以更好地解决问题，提高市场预测的准确性，以及更快地将更多输入集成到系统中。人工智能并不是一个较新的技术主题，也不是一个新的研究领域（Saka、Dogan 和 Aydogdu，2013；Frayret 等，2007）；然而，直到最近，技术进步才确定了人工智能在多个学科和行业中的潜力（Min，2010；Efendigil、Onüt 和 Kahraman，2009），因此，人们对其在各个研究领域的适应性提出了担忧（Martínez-Lopez ´ 和 Casillas，2013；Rekha、Abdulla 和 Asharaf，2016），更不用说在商业模拟过程中了。虽然信息技术中的一些研究领域只关注公司的竞争必要性，但人工智能的使用已成为那些应用其实践的公司的一种竞争优势（Feo 和 Resende，1995）。许多公司正在从远程监控其产品在市场上的表现转向控制、优化等新领域，以及先进的人工智能系统，旨在改善其市场的功能（Redding & Turner，2015）。
光伏系统与储能技术对集中发电影响的数值模拟分析：以澳大利亚为例
摘要 为应对气候变化，大多数工业化国家近年来承诺增加可再生能源的份额，以减少温室气体排放。因此，小型光伏 (PV) 系统（主要在住宅应用中）的快速部署开始占据可用发电量的相当大一部分，因此，这些系统的随机性和间歇性影响着集中式发电 (CG) 资源的运行。由于场景复杂性不断提高，越来越多的利益相关者在网络中发挥着积极作用，网络运营商不断改变其短期和长期预测活动的方法。越来越多的客户必须被视为产消者，而不仅仅是消费者。在这种情况下，存储技术被认为是合适的解决方案。这些技术对于解决和填补可再生分布式能源给网络基础设施管理带来的问题是必不可少的。这项工作的目的是创建一个模型，以评估考虑到澳大利亚光伏系统的发电影响，以及一个使用 MATLAB 模拟电池储能系统 (BESS) 和电动汽车未来贡献的模型。用于开发这些模型的方法是基于有关已安装光伏系统和当前存储技术的可用详细信息的统计假设。结果表明，在所有分析的情景中，未来屋顶光伏板的采用和对 CG 的影响都远高于储能系统的使用。因此，对需求的影响将由光伏系统的行为决定。只有在假设的情景中，即 BESS 的安装将达到与光伏系统相当的水平，才有可能更好地管理集中资源。