摘要：基于分散相粒子模型和渣粒动态聚合长大模型,通过铸造CAE仿真技术对铝合金手轮铸件的充型和凝固过程中渣粒的聚合长大和运动轨迹进行跟踪,并通过实验对仿真模型的可靠性进行了验证。在此基础上设计了5种浇注系统并进行挡渣模拟,以探索浇注系统设计对铸件夹渣行为的影响。结果表明:金属液在充型过程中的局部流场特点和充型路径对夹渣缺陷的分布有较大的影响,同时验证了冒口和离心集渣包具有明显的局部集渣作用。采用分散相粒子模型和渣粒动态聚合长大模型能有效地预测铸造过程中夹渣分布,为优化铸造工艺和减少夹杂缺陷提供参考。

摘要：为方便初学者快速掌握强化学习算法原理、降低机器学习教学门槛,利用强化学习中基于时序差分学习的SARSA和Q学习两个基本算法,介绍了强化学习的内容框架、基本理论、数学公式和算法流程,并将两个算法合理应用到智能体迷宫寻宝的实验案例中。对比发现,Q学习算法整体表现优于SARSA算法。通过实验操作及编程改进,可以唤醒学生探索求真的科研精神,激发学生对优化机器学习算法的热情,为机器学习实践教学方法提供参考依据。