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World File Search System拉伸强度
暴露于伽马辐射的 3D 打印材料的拉伸强度
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基于波浪状的传单板的无电板冲刺技术，以评估陶瓷拉伸强度的应变率灵敏度
抽象的碳化硅陶瓷由于其高抗压强度，高硬度和低密度而被广泛用于装甲保护。在本研究中，开发了一种基于板块影响技术的实验技术来测量陶瓷材料的拉伸强度。由于陶瓷的强度不通过动态载荷对应变速率高度敏感，因此使e效率保持在失败位置保持恒定的应变速率。数值模拟被用于设计几种波动加工的板层的几何形状，该板在冲击时会产生脉冲形的压缩波，平滑的上升和下降时间范围为0.65至1 µs。这种减震板损坏的实验是在设定在200至450 m/s之间的撞击速度的SIC陶瓷上进行的。多亏了激光干涉法分析，目标后面速度可在给定的应变率载荷下测量均方根骨架强度。使用脉冲载荷和实验确定的脉冲强度，通过弹性塑料数值模拟评估了故障区中的应变速率。在适当的板板设计时，发现板撞击技术可以正确控制良好的应变速率载荷，左右在10 4 -10 5 s-1左右，可以达到相对较长的上升时间。这项工作有望提供合适的工具来研究陶瓷材料的高应变率行为。
含人发的风化层基水泥的拉伸强度和孔隙率
可持续结构是一个重要的研究领域，特别是对于预期人类在月球或火星上长期存在而言。人类在月球上持续存在将需要已经存在于月球基地建造现场的建筑材料。任务有效载荷中与加固金属（钢筋）相关的高成本使得必须探索用于持久月球基地的替代加固方法。人类头发具有很强的抗拉强度，可用于任何长期任务。通过使用原本浪费的头发代替重金属，可以降低任务有效载荷和成本。针对一系列不同水泥成分测量了混凝土的可加工性、抗压强度和孔隙率。这些成分由普通波特兰水泥 (OPC)、月球风化层、去离子 (DI) 水和人类头发组合而成。发现随着头发浓度的增加，可加工性和孔隙率增加。抗压强度随着头发浓度的增加略有下降。
退火对 3D 打印 PLA 拉伸强度的影响...
聚乳酸 (PLA) 是 3D 打印工艺中常用的材料。在材料挤出 (MEX) 技术中，最终的 3D 打印部件具有较低的机械性能。本研究的目的是研究经过退火的 3D 打印 PLA 样品的拉伸强度。考虑的变量是退火温度和退火时间，有三个温度水平：70 ℃ 、90 ℃ 和 110 ℃ ，以及两个退火时间：60 和 90 分钟。冷却速度设定为每小时 10 C，并在炉中冷却 24 小时。结果表明，退火显著影响拉伸强度，与未退火部件相比，退火部件的拉伸强度显著提高。与未经过退火的部件的拉伸强度值相比，退火部件表现出更高的拉伸强度。弹性模量趋于下降，工件尺寸在各个方向上略有收缩。在对患有足下垂的儿童踝足矫形器（AFO）进行退火实验的结果中发现，经过退火处理的踝足矫形器样品在各个方向上均有收缩，变化相对较小。当使用退火工件时，无需补偿工件尺寸。在 110 C 温度下进行 90 分钟的退火时，可获得最高的拉伸强度。与打印样品相比，退火样品的拉伸强度平均提高了 42%。该玻璃化转变温度越高，热值越高，这将影响塑料链的排列和结晶度，并导致其物理性质发生变化。此外，研究结果表明，通过选择理想的工艺参数和后处理条件，可以大大提高热塑性材料的优化拉伸强度。
使用基于机器学习的优化算法拆分拉伸强度预测
摘要。预测拉伸强度的预测是确定结构性能的关键机械属性，是评估可回收骨料的可行性的组成部分。评估回收骨料的分裂拉伸强度的传统技术依赖于高级和耗时的实验室测试，这对于大规模应用可能是昂贵且效率低下的。这项工作提出了基于机器学习的算法，以预测分裂拉伸强度的性能。在这项研究中，从先前的研究中获得了257项测量，其中包含影响分裂强度的输入变量。使用三种方法来构建不同的预测模型，即支持向量回归，XG增强和随机森林。使用MAE，RMSE，MAPE和MASE等指标评估了各种模型的性能指数，以测量模型的准确性和可靠性。本研究表明，随机森林算法的表现优于其他RMSE值1.76的模型。实施拟议的模型可提高预测的可靠性，使研究人员能够做出有关将再生材料纳入可持续建筑实践中的明智决定，从而有助于减少建筑部门的环境影响。关键字：回收总骨料混凝土（RAC），机器学习，随机森林，XG提升，拉伸强度，支持向量回归
通过物理信息机器学习和 Shapley 加法解释预测定向能量沉积中的拉伸强度
在定向能量沉积 (DED) 中，局部材料微观结构和抗拉强度由零件上每个空间位置经历的热历史决定。虽然先前的研究已经调查了热历史对机械性能的影响，但仍然需要一种物理上可解释、简约且具有良好预测精度的抗拉强度预测模型。本文研究了一种基于 Shapley 加性解释 (SHAP) 模型解释的数据驱动预测模型来解决这一问题。首先，将从先前的实验工作中翻译出来的物理上有意义的热特征用作神经网络的输入，以进行抗拉性能预测。然后计算各个输入特征的 SHAP 值，以量化它们各自对抗拉性能预测的影响，并使用累积相对方差 (CRV) 度量降低模型复杂性。对实验获得的 Inconel 718 (IN718) 抗拉强度的预测表明，通过开发的方法量化的特征影响可以通过先前研究的结果来验证，从而证实了神经网络预测逻辑的物理可解释性。此外，基于CRV的模型复杂度降低表明，简约模型只需要不到10%的原始特征即可达到与先前文献报道相同的拉伸强度预测精度，从而证明了基于SHAP的特征降低方法在改进DED过程表征方面的有效性。
焊接铝的拉伸强度
（Benson、Downes 和 Dow 2011；J. Paik 等人 2005；J. Paik 2009；J. Paik 等人 2007；Rigo 等人 2003），拉伸设计方法一直被忽视。无法有效预测拉伸连接的强度和延展性，对使用现代极限状态设计开发轻质铝结构具有严重影响。Smith 方法等渐进式破坏方法需要预测结构元件的载荷-缩短和载荷-延伸曲线，但我们缺乏任何切实可行的方法来预测焊接铝结构的载荷-延伸曲线。直接应用有限元法已被证明是一种困难的方法，需要比板厚度小得多的网格离散化（Wang 等人 2007；Dørum 等人 2010）。此外，如果要在模型中使用壳单元，则需要自定义单元丰富。除了学术研究团体或专业咨询机构外，此类技术尚未实用。迄今为止开发的技术仅在土木工程结构常见的细节类型上得到验证。因此，海洋结构工程师目前缺乏实用工具和实验数据来设计完全考虑焊缝不匹配影响的结构。
拉伸强度和抗拉强度的实验量化...
欠匹配铝焊缝的抗拉强度和延展性的实验量化 1. 目标。a. 本项目将通过实验测试具有欠匹配焊缝的铝制船舶结构连接细节，以更好地了解这些连接的能力，并创建测试数据库以供将来的设计方法验证。2. 背景。a. 铝结构可为许多船舶提供高达 50% 的结构重量节省潜力，从而降低燃料消耗并提高许多时间敏感或吃水受限应用的经济性。b. 设计铝结构的一个关键挑战是处理用于组装结构的欠匹配熔焊。与大多数钢材不同，船用铝合金在焊缝热影响区 (HAZ) 的强度会降低，达到原材料强度的 50%。然而，对焊接铝船舶结构的拉伸强度的研究很少。初步评估得出结论，目前的方法不足以设计复杂的连接。海洋工程和土木工程界已就此问题进行了更广泛的研究，但这些研究并未涉及海洋细节。c. 欠匹配焊缝的主要问题是，在极端拉伸载荷下，塑性变形会集中在欠匹配区域，导致这些区域出现高应变并最终发生延性失效。鉴于其余