SA765Gr.Ⅱ合金钢热拉伸本构模型的参数反求

在温度为950~1150℃,应变速率为0.01~5 s^(-1)的条件下,使用Gleeble-1500D热模拟实验机对SA765Gr.Ⅱ合金钢进行了等温热拉伸实验以研究其热拉伸变形行为。首先通过线性回归方法推导了SA765Gr.Ⅱ合金钢的Norton-Hoff模型参数,之后提出了一种基于自适应模拟退火(ASA)算法求解本构模型参数的方法(反求方法)。结果表明:相比于回归方法,反求方法构建的模型预测相关系数R从0.9831提高到0.9958、均方根误差RMAE由6.392降低至3.603、平均相对误差AARE由5.38%降低至3.69%。线性回归方法构建的模型预测误差期望与标准偏差分别为0.97和8.76,反求方法构建的模型预测误差期望与标准偏差分别为0.13和5.14。通过反求方法构建的Norton-Hoff模型预测精度得到了提高。

高阶交错网格有限差分法的地震波场数值模拟

基于地震波波动方程和有限差分法,针对多种不同的复杂地质模型,进行高阶交错网格地震波场模拟仿真研究.首先对地震波波动方程原始形式进行推演,得到一阶速度应力弹性波方程,然后用时空二元高阶交错差分网格的方法对其进行离散化,最后对三层背斜模型、断层模型和含油模型进行了数值模拟实验,获取相应的波场快照和地震道图像进行对比分析,并讨论了差分阶次对于仿真精度的影响.仿真结果表明:算法计算精度准确,计算效率高,适合于模拟非均匀介质、复杂构造和复杂地质体的地震波场.

软梯训练对7至9岁学生灵敏素质作用的实验性研究

研究通过文献资料法、实验比较、数理统计等方法,对软梯训练在7~9岁小学生体育运动中的实验进行研究。结果表明:(1)软梯训练对不同体育项目的灵敏素质训练具有良好的促进作用。(2)软梯训练能够提高学生转变方向能力、转换动作能力、协调性三大能力,尤其是协调性的提升。(3)软梯训练与传统训练相比,训练方法更加新颖、独特、紧凑、多样,对学生更具吸引力,其训练效果更好。

SA-765 Gr.Ⅱ钢的热变形行为及再结晶临界应变模型

采用Gleeble-1500D型热模拟实验机进行SA-765 Gr.Ⅱ钢等温热压缩实验,压缩变形温度分别为1000、1050、1100、1150和1200℃,应变速率分别为0.005、0.01和1 s^(-1),最大压缩变形量为50%。基于热压缩变形过程的真应力-真应变数据,采用加工硬化率法和三次多项式拟合,求得不同变形条件下SA-765 Gr.Ⅱ钢的临界应力与临界应变,建立了关联Zener-Hollomon参数的动态再结晶临界应变模型。结果表明:变形温度和应变速率会极大地影响SA-765 Gr.Ⅱ钢的动态再结晶机制的启动,动态再结晶临界应变与变形温度成反比,与应变速率成正比。动态再结晶临界应变模型为:ε_(c)=0.201035Z^(0.000402),依据模型计算得到的临界应变预测值与实验值之间的相关系数达到了0.9765。

穿孔挤压纯铌管靶退火过程研究

对直径300 mm铌铸锭进行穿孔挤压制得大尺寸铌管靶,随后将其进行不同温度的退火处理。利用差式扫描量热法(DSC)确定退火过程铌管的回复和再结晶温度,并利用背散射电子衍射(EBSD)技术分析挤压及退火后铌管的织构演化过程。结果表明:不同退火升温速率对铌管的再结晶开始温度影响小;挤压后铌管变形组织以<100>和<111>丝织构为主,退火后得到<110>为主的再结晶织构。本研究有助于改进挤压铌管组织均匀化的退火工艺。

δ相时效态GH4169合金Zerilli-Armstrong本构模型及其参数反求方法

在Gleeble-1500D型热模拟试验机上进行了δ相时效态GH4169合金的高温压缩试验。试验温度为950~1040℃、应变速率为0.005~1 s^(-1)。为了能建立准确描述该合金流动行为的本构模型,考虑应变对Zerilli-Armstrong本构模型材料参数的影响,提出并采用了一种基于多岛遗传算法的参数反求方法建立了该材料考虑应变补偿的Zerilli-Armstrong本构模型。借助相关系数、平均绝对相对误差等标准统计参数定量评估了该本构模型预测的准确性。结果表明:考虑应变补偿的Zerilli-Armstrong本构模型具有较高的预测准确性,其相关系数和平均绝对相对误差分别为0.996和3.189%。

基于多帧叠加和窗口搜索的快速车道检测

车道检测是辅助驾驶和自动驾驶的重要研究内容。针对现有车道检测算法的鲁棒性和复杂度较难均衡等问题,提出一种基于多帧叠加和窗口搜索的快速车道检测算法。首先,通过逆透视变换(IPM)把指定的感兴趣区域(ROI)转换成鸟瞰图,结合多帧叠加的方法把RGB图像转化成二值图。其次,根据近视场中的像素密度分布,计算当前帧的车道线起始点,并采用滑动窗口搜索的方法提取整个车道线。最后,根据车道线的特征,选择不同的车道模型,使用最小二乘法(LSE)拟合得到模型参数。大量的实际道路行驶测试结果表明,该算法能快速地检测车道线,并具有一定的鲁棒性和准确性。

不同灌充率对一种新型环路热管运行特性的影响

环路热管作为一种利用工质相变传输热量的装置,被广泛应用于电子器件散热。研究表明在环路热管运行中,蒸发相变产生的气相压头不能忽略。本环路热管与毛细力热管的区别在于,将吸液芯与蒸发器底板分离,专门形成一个蒸发腔,工质的相变发生在蒸发腔内,以此增大气相压头驱动工质循环。实验研究了在不同灌充率(15%~85%)下的热管运行特性。结果表明:突出气相压头的环路热管可以在较宽泛的灌充率(20%~75%)下正常运行,并且存在最佳的灌充率(35%),可使蒸发器底板温度在65.1℃运行。通过不同灌充率的实验研究,可以为承担不同热负荷散热的环路热管设计优化提供参考,并指导后续的实验研究。

基于轻量级卷积神经网络的实时缺陷检测方法研究

应用机器视觉实现磁片表面缺陷的自动检测可以提高生产效率、降低生产成本;深度卷积神经网络具有高精度的分类性能,尤其在图像识别方面有显著的优点;但是目前提出的深度神经网络模型,由于参数量和计算量的巨大,在工业生产流水线上不能满足实时检测的需求;针对这个问题,基于深度可分离卷积和通道混洗,提出了一种轻量级高效低延时的卷积神经网络架构MagnetNets;为了评估MagnetNets网络模型的性能,将MagnetNets网络模型与MobileNets、ShuffleNet、Xception、MobileNetV2在公开数据集ImageNet中做了对比实验;然后将MagnetNets网络模型应用在磁片缺陷检测系统中进行缺陷检测;实验结果表明,提出的网络架构显著地减少参数数量,具有良好的性能;同时在磁片缺陷检测系统中减少了延时,提高检测速度,缺陷检测识别率达到了97.3%。

聚乙烯管材的寿命预测方法

聚乙烯(PE)管具有重量轻、力学性能好、耐腐蚀性强、环保和使用寿命长等优点,在燃气和给水管道领域中得到了越来越广泛的应用。由于运行时间延长,以及管道缺陷的修复总是伴随着高技术工作量和高成本,这些管道系统的可靠性具有重要意义,对其进行可靠的寿命预测是必不可少的。综述了4种聚乙烯管材寿命预测方法:长期静液压试验、宾夕法尼亚缺口拉伸试验(PENT)、应变硬化试验(SHT)和循环载荷缺口圆棒(CRB)试验。简单介绍了PE管材不同寿命预测方法的基本原理,国内外一些学者应用这些寿命预测方法得到一些聚乙烯管材使用寿命的结论,通过对比分析这些寿命评价方法的优缺点,得到最具有应用前景的PE管材寿命预测方法,并对PE管材寿命预测领域的发展提出了展望。

基于轻量级CNN与主动学习的工件疵病识别方法研究

应用图像识别技术实现工件疵病自动检测可以提高效率,降低人工成本。卷积神经网络(CNN)具有很强的特征提取能力,广泛应用于图像识别等领域。但是,已提出的网络模型普遍存在参数量和计算量巨大,以及海量工件数据集中、人工标注成本高等缺点,很难应用于工件疵病的实时自动识别。本文提出了一种基于轻量级CNN与主动学习的工件疵病识别方法,该方法通过深度可分离卷积和反转残差卷积构建一种轻量级卷积神经网络,并在识别过程中采用主动学习方法不断添加标注样本。实验表明,提出的方法识别精度达到98.3%,并且能节省18.8%的人力标注成本。

类似于VNL环的环

本文研究类似于VNL环的环的性质.称一个环R是几乎弱正则环(几乎π-正则环,几乎强π-正则环),如果对任意的a∈R,都有a或1-a是弱正则(π-正则,强π-正则)元.本文讨论这些新环的扩张,给出相关环之间的关系图,拓广了局部环和VNL环的研究.

突出气相压头的环路热管真空度对启动性能的影响

在环路热管运行中工质蒸发产生的气相压头有着重要的作用。为了研究工质相变产生的气相压头的影响,本文设计了一种新型结构,将环路热管蒸发器内的吸液芯与加热底板彻底分离形成蒸发腔,使蒸发器内的传热传质相对分离,维持蒸发现象仅在蒸发腔内发生,以此来提高环路热管的驱动力。本文选用导热系数较低的不锈钢-镍作为吸液芯材料,尽可能的减少蒸发器的"漏热"现象,通过实验研究了不同真空度(95.3~101.1 kPa)时环路热管系统的启动性能。结果表明:此类型的环路热管可以在不同真空度下正常运行,并且真空度越高,环路热管的运行温度越低,启动时间越短,热阻越低。同时将突出气相压头的环路热管与另外三种不同结构的毛细抽力环路热管进行对比,发现突出气相压头的环路热管具有更低的运行热阻(0.14℃/W)。

伴微血管并发症的2型糖尿病患者的功能拓扑属性研究

目的运用图论的方法探讨2型糖尿病伴微血管并发症(T2DM with microvascular complications,T2DM-C)患者的大脑功能拓扑属性改变。方法纳入37例T2DM-C患者及人口学资料相匹配的41例健康被试(HC),采集所有被试的静息态功能磁共振数据及神经心理学量表测试结果。通过图论网络分析,探讨T2DM-C患者大脑功能网络的聚类系数(C_(p))、特征路径长度(L_(p))、标准化聚类系数(γ)、标准化特征路径长度(λ)、小世界属性(σ)、全局效率(E_(g))、局部效率(E_(loc))等全局拓扑指标的改变,以及脑网络中每个节点拓扑属性改变,包括度中心性(DC)、介数中心(BC)和节点效率(NE),并且对存在组间差异的拓扑指标与患者的神经心理学评分进行偏相关分析。结果T2DM-C组的标准化聚类系数、小世界属性以及局部效率均显著高于HC组(P<0.05)。此外,T2DM-C患者的视觉网络、小脑和感觉运动皮层的节点拓扑属性存在异常。T2DM-C患者的E_(loc)与糖化血红蛋白水平呈正相关(r=0.515,P=0.001),右侧中央旁小叶的节点效率值(NE)与血清肌酐值呈负相关(r=-0.517,P=0.001)。结论T2DM-C患者全局网络拓扑属性和节点拓扑属性均表现出广泛的变化,视觉网络和小脑皮层可能是T2DM-C患者易受损的中枢区域。

深度学习在焊缝缺陷检测的应用研究综述

焊缝缺陷的检测在石油化工等领域是极其关键的环节,焊接质量的好坏直接影响到结构的使用性能。对于X射线焊缝图像评定,目前采用的人工评片受到多种主观因素的影响,导致漏检或错检情况相对较高。近年来,随着工业智能检测技术的发展,深度学习在图像特征学习中的独特优势使其在缺陷自动检测中具备重要的实用价值。综述了以神经网络技术为代表的深度学习模型在焊缝缺陷检测方面的研究进展,详细分析了基于卷积神经网络和Faster R-CNN网络的工业设备焊缝缺陷自动检测的理论模型及其优缺点,并对焊缝缺陷自动检测技术的发展进行了展望。

基于数字化电网技术的电网规划设计分析

在以往的电网规划设计过程中,主要通过二维平面的方式进行,导致电网规划设计可视化程度偏低,要想让用户、设计人员能够迅速、直观以及准确掌握电网规划设计的具体信息,应重视对数字化电网技术灵活的运用,发挥其直观、信息高承载性等相关特点,进而推动电网规划设计工作的创新,并凭借三维、全景等相关方式,实现更好的规划设计效果。

基于循环载荷试验的聚乙烯管材寿命预测研究

采用循环载荷裂纹圆棒(CRB)试验,测试了A~C 3种聚乙烯(PE)材料在载荷比(R)分别为0.1、0.3和0.5时,缺口圆柱棒试样的裂纹扩展速率(da/dt)与应强度因子(KI)的对应关系。通过结合聚合物材料线弹性断裂力学理论,外推至R=1(静载)条件,得到含缺陷PE管材的使用寿命(tf),并与全缺口蠕变试验(FNCT)评价结果进行了对比分析。结果表明,当A~C 3种PE管材内壁存在a_(ini)=0.4 mm的初始裂纹缺陷时,CRB试验外推得的管材的tf分别为44、53和65年;FNCT外推结果分别为53、59和79年;CRB和FNCT的寿命预测结果具有较好的正相关性,寿命预测结果偏差较小,试验结果证实了该方法的有效性。

华蓥山中侏罗统沙溪庙组页岩叶肢介化石分析

华蓥山地区的中侏罗世—晚侏罗世沙溪庙组页岩中有一叶肢介化石富集层"叶肢介页岩"。叶肢介化石一般出现在陆相地层中,由于它数量多、演化快、分布广泛,近年来已成为中国和邻近地区中生代非海相生物地层划分和对比研究的重要手段之一。通过对叶肢介化石形态功能和现代叶肢介生活环境的分析和华蓥山地区叶肢介埋藏情况的研究,对其在中侏罗统的古环境进行了重塑,该文着重论述了叶肢介的演变和古环境的变化以及古环境变化对"叶肢介页岩"形成的影响。

X12合金钢高温拉伸行为及Voce本构模型参数反求方法

为了研究X12合金钢的高温拉伸行为,在Gleeble-1500D热/力模拟试验机上进行了温度为900~1200℃、应变速率为0.01~5 s~(-1)的等温拉伸试验,分析了变形参数对该材料高温拉伸行为的影响规律。为了精确确定材料本构模型参数,提出了一种基于多岛遗传算法的反求优化方法。基于拉伸试验数据,采用提出的本构模型参数反求优化方法建立了X12合金钢Voce本构模型。结果表明,X12合金钢的高温拉伸行为呈现出典型的加工硬化和动态回复特性,其流动应力受到温度和应变速率的显著影响。模型预测值与试验值之间的相关系数、均方根误差以及相对误差分布的期望值和标准偏差分别为0.9933、6.36 MPa、0.3057和6.2998,说明采用反求优化方法得到的X12合金钢Voce本构模型能够准确地预测该材料的高温变形行为。