1. 简介 1.1. 材料力学在设计中的作用 1.2. 材料行为和失效模式 2. 材料的弹性和非弹性行为 2.1. 单轴载荷下的线性弹性行为 2.2. 非线性和非弹性行为 2.3. 屈服准则 2.4. 断裂机制 3. 生物系统中材料的力学行为 3.1. 钢材 3.2. 混凝土 3.3. 木材 3.4. 骨骼 3.5. 柔性材料 3.6. 其他材料 4. 梁的弯曲分析 4.1. 梁的适用性 4.2. 梁挠度方程 4.3. 挠度分析方法 5. 柱的稳定性分析 5.1. 结构的稳定性 5.2. 欧拉公式 5.3. 侧向支撑 5.4. 柱设计 6. 结构分析中的能量方法简介(可选) 6.1. 应变能 6.2功能法 6.3. 卡斯蒂利亚诺定理
INDIAN INSTITUTE OF TECHNOLOGY ROORKEE NAME OF DEPARTMENT/CENTRE/SCHOOL: Department of Mechanical and Industrial Engineering Subject Code: MIL-518 Course Title: Forming of sheet metals L-T-P: 3-1-2/2 Credits: 4 Subject Area: PEC Course Outline: Introduction to SMF and applications, Deformation of sheet materials: uniaxial, biaxial and shear testing, flow stress, instability, effect of temperature and strain rate.薄板金属的塑性行为:应力偏差,不变性,应力三轴性,Lode参数,3D Mohr圆。屈服理论的描述:各向同性产量模型,pi平面。各向异性产量理论的简介。硬化模型,塑料应力 - 应变关系。对所有过程的流程分析和可表达性评估。SMF期间的高级SMF流程和工业应用预测,简介SMF流程的有限元建模。表格形成的可持续性。
介绍了一种用于增材制造 (AM) 的沉淀硬化 (PH) 不锈钢 (SS) 设计的遗传算法。研究发现,完全马氏体基体是实现最大强度的关键因素,但与早期研究不同的是,还考虑了 AM 独有的原位时效处理,从而促进了 AM 过程中富铜沉淀物的沉淀。将设计理论集成到遗传算法优化框架中,以最大限度地提高强度和可打印性。通过使用激光粉末床熔合 (LPBF) AM 制造新型合金部件,进行了实验概念验证,并将其与商业 LPBFed 17-4 PH SS 进行了比较。结果与设计策略目标一致。设计合金的优异机械性能主要归因于两个因素的结合:沉淀硬化和位错强化。沉淀硬化是提高 LPBF 新型 PH SS 屈服强度的主要原因,其原因是打印过程中位错增殖和湮没导致基体位错密度升高。
目录 第 1 章 - 一般原则 第 1 节 - 应用 第 2 节 - 符合性验证 第 3 节 - 功能要求 第 4 节 - 符号和定义 第 2 章 - 总体布置设计 第 1 节 - 分舱布置 第 2 节 - 舱室布置 第 3 节 - 通道布置 第 3 章 - 结构设计原则 第 1 节 - 材料 第 2 节 - 净尺寸方法 第 3 节 - 腐蚀附加 第 4 节 - 极限状态 第 5 节 - 腐蚀防护 第 6 节 - 结构布置原则 第 4 章 - 设计载荷 第 1 节 - 总则 第 2 节 - 船舶运动和加速度 第 3 节 - 船体梁载荷 第 4 节 - 载荷工况 第 5 节 - 外部压力 第 6 节 - 内部压力和力 第 7 节 - 载荷条件 第 8 节 - 载荷手册和载荷仪器 附录 1 - 货舱质量曲线 附录 2 - 直接强度分析的标准载荷条件 附录 3 - 疲劳强度评估的标准载荷条件 第 5 章 - 船体梁强度 第 1 节 -屈服校核 第 2 节 - 极限强度校核 附录 1 - 船体梁极限强度
Sri Venkateswara University,Tirupati成立于1954年,在占地1000英亩的庞大校园内,享有全景和宜人的山丘。这所大学证明了伟大有远见的人的智慧和远见,后者是后期的Sri Tanguturi Prakasam Pantulu,当时的Andhra Pradesh首席部长和已故的Sri Neelam Sanjeeva Reddy,以满足Rayalaseema地区人民的教育需求和愿望。具有巨大的智慧,这所大学的创始人正确地创造了座右铭“智慧在适当的角度”。在过去的七十年中,大学在过去的七十年中一直在实力发展到地位。appa rao。目前副校长教授的举措Ch。Appa Rao在研究资金,扩展活动方面已经开始了巨大的屈服和出色的成绩,从而使大学保持正确的卓越道路。,它通过获得必要和现代精致的仪器来赶上大学学术和研究过程中的世界竞争,在大学的转型方面取得了长足的进步。
Sri Venkateswara University,Tirupati成立于1954年,在占地1000英亩的庞大校园内,享有全景和宜人的山丘。这所大学证明了伟大有远见的人的智慧和远见,后者是后期的Sri Tanguturi Prakasam Pantulu,当时的Andhra Pradesh首席部长和已故的Sri Neelam Sanjeeva Reddy,以满足Rayalaseema地区人民的教育需求和愿望。具有巨大的智慧,这所大学的创始人正确地创造了座右铭“智慧在适当的角度”。在过去的七十年中,大学在过去的七十年中一直在实力发展到地位。appa rao。目前副校长教授的举措Ch。Appa Rao在研究资金,扩展活动方面已经开始了巨大的屈服和出色的成绩,从而使大学保持正确的卓越道路。,它通过获得必要和现代精致的仪器来赶上大学学术和研究过程中的世界竞争,在大学的转型方面取得了长足的进步。
摘要 激光粉末床熔化Al-8.3Fe-1.3V-1.8Si合金的工艺参数与组织和力学性能之间的关系研究较少,因此,选取两种参数的全致密合金来研究这一关键问题。结果表明:低功率和扫描速度的合金(S200)呈现扇壳状熔池和激光轨迹,而另一种合金(S350)呈现更深更宽的熔池。两种合金均获得了非均匀微观组织,熔池(MP)中没有第二相,熔池边界(MPB)中有纳米相。MP和MPB中固溶强化和Orowan强化的差异导致压缩屈服强度的差异(S200:380±14 MPa和S350:705±16 MPa),非均匀纳米硬度导致不同的裂纹行为和失效应变。研究表明,调整工艺参数是控制该合金组织和力学性能的有效方法。
摘要 经济神学这一新兴领域主要构成了对现代经济治理中中世纪天意神学缺陷的批判手段。尤其是阿甘本,他强调了“oikonomia”概念在天意和现代经济思想中的作用,即在邪恶问题的背景下促进谦卑的接受。我会展示经济神学如何也可以成为肯定批评的有利位置。我讨论了奈格里对《约伯记》的解读和意大利女权主义者对圣母玛利亚的欣赏,以回应邪恶问题。两者都强调了人类生活中不可磨灭的抵抗“oikonomia”的潜力,而不是像阿甘本那样仅仅哀叹人类对上帝天意经济的屈服。对奈格里来说,这种潜力在于人类抗议上帝赋予的邪恶和重新利用上帝创造世界的潜力的能力,而女权主义者则指出了人类关爱弱势群体的能力。
参议员库斯塔(Cuesta)提出了参议院参议院的认可SGA决议R242523关于在校园内为教职员工,教职员工和学生免费印刷。参议员库斯塔(Cuesta)向学生参议员菲利普·雪奇(Phillip Shirkey)屈服。Shirkey分享了有关该提案的详细信息。提案每周要求每周30页,一次最多只有150页,本质上是无限的打印。目标是在第一个财政年度(明年)向教务长办公室寻求补充资金,并进行了未来的资金讨论。该提案在学生中得到了强有力的学生支持。长期资金可能来自对所有学生进行评估的一般费用,以确保财务负担分布在整个更广泛的大学社区,而不是特定的计划或专业。目标是将成本从需要广泛印刷(由于课程的性质)转移到更广泛的大学社区,使其成为共同的责任。
喷嘴高度,[17-20]以及打印速度和压力,目的是减少缺陷。[21,22]虽然这些原位误差校正是迈向自主打印的重要一步,但它们并不直接与打印过程的流体动力学交流,也不是指导墨水公式。计算流体动力学(CFD)模型为爱迪生式方法提供了打印机和墨水优化方法的替代方案,但需要了解墨水流变性,并且主要集中在简单的牛顿流体上。[23 - 27]通过con-Con-Con-Concoalastic Inks仍然取决于使用剪切粘度分析和振荡方法直接测量其复杂的流变特性,这些方法容易出现用户错误和自动化的挑战。[28,29]即使获得了准确的测量,试验和误差过程也被用于优化给定墨水的打印参数,以解决诸如瞬态屈服,通过喷嘴流过的瞬态屈服,并在返回到quiescent状态后的分辨率。此外,必须重复每个墨水组成的测量方法,以限制多材料或分级材料结构的生产。[30 - 32]即使是所使用的成分的微小变化,例如聚合物浓度,分子量或填充含量,也可能对墨水流变学有明显的影响。此外,墨水的最终行为可以取决于印刷的条件以及自配方以来的时间。DIW期间的墨水流变性的原位表征将有助于改善对基础流体物理的理解,并在打印过程中实现校正。DIW期间的墨水流变性的原位表征将有助于改善对基础流体物理的理解,并在打印过程中实现校正。机器学习(ML)提供了强大的高通量统计工具,可以避免直接建模和测量。ML需要大量的数据集来进行模型培训;但是,DIW的HMLV性质使得由于墨水属性和印刷零件需求的高可变性,获得大型训练集的尤其具有挑战性。我们通过采用简单的测试打印模式,即墨水和机器不可知论来抵消数据需求。这些测试模式的图像然后可以用于训练ML模型,但是由于大量DIW设计空间的相对稀疏采样,该模型的鲁棒性和准确性仍然存在不明显。可解释的人工智能(XAI)工具提供了一种评估ML模型和数据集的手段。此外,我们将基于图像的ML模型视为回归量