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基于机器学习和第一性原理的渗碳钢性能研究
本书内容包括金属学、摩擦学、人工智能和第一性原理四部分,比较全面系统地介绍了残余奥氏体含量和稳定性对磨损性能的影响。通过热力学动力学计算结合深度学习,构建“工艺-组织-性能”关系模型:该模型为组织调控和性能预测提供了依据,根据该模型对组织和硬度的预测结果,可以优化渗碳工艺,提高钎具在服役中的磨损性能。
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