王洪祥
,
高石
,
马恩财
,
许乔
,
陈贤华
,
侯晶
材料科学与工艺
doi:10.3969/j.issn.1005-0299.2007.01.034
压痕和刻划实验是测量材料弹性、塑性和断裂行为的最简单方法,磷酸二氢钾(简称KDP)作为优质的非线性光学材料,常用作光学频率转换器件和电光开关元件,一般采用单点金刚石削的方法加工此类零件.为了深入了解KDP晶体单点金刚石切削加工表层力学性能的变化规律,本文对KDP晶体单点金刚石切削加工表层力学性能指标如硬度H、断裂韧性Kc和残余应力σr方面的有关问题进行深入研究,并通过对KDP晶体(001)面不同晶向上的硬度检测,系统分析了KDP晶体加工表面晶向对材料硬度、断裂韧性和残余应力的影响,研究结果表明:KDP晶体的同一晶面的不同晶向硬度和断裂韧性具有强烈的各向异性.
关键词:
KDP晶体
,
硬度
,
断裂韧性
,
残余应力
,
金刚石切削
王洪祥
,
马恩财
,
高石
,
黄志群
,
许乔
,
侯晶
材料科学与工艺
为了求得KDP晶体的应力-应变曲线以及材料的屈服应力,基于圣维南定理和实验得到的材料性能参数建立了KDP晶体的压痕过程仿真模型,利用ABAQUS有限元分析软件对KDP晶体压痕过程进行了有限元仿真,得到了KDP晶体的载荷-位移曲线和加/卸载过程中的等效应力变化规律.仿真结果表明:加载过程中最大应力集中在压头尖角处,卸载后最大应力分布在压头棱边所留下的压痕处,KDP晶体材料的屈服应力为120 MPa.
关键词:
KDP晶体
,
力学性能
,
压痕试验
,
有限元分析
杨榛
,
乔文明
,
梁晓怿
新型炭材料
doi:10.1016/S1872-5805(17)60108-2
如何控制和预测孔结构是炭气凝胶研究的重要课题.然而,由于耗时耗财,导致实验方法研究控制和预测孔结构成为难题.本文提出一种基于神经网络的炭气凝胶孔结构的预测与优化模型,并采用遗传算法设计和优化模型,对六种典型训练算法模型性能进行比较分析.利用该模型对孔径和吸附容量进行预测,两者的预测相关系数分别为0.992和0.981,预测均方根误差分别为0.077和0.054.经测试,该模型与实验研究的结果相符,并有效的应用于预测和控制炭气凝胶实验参数.
关键词:
炭气凝胶
,
孔结构
,
神经网络
,
训练算法
,
模型
