超纯铁素体不锈钢J443山形鳞状折叠研究

通过扫描电镜和能谱分析等技术研究了J443表面山形鳞状折叠缺陷,对缺陷形貌、成分进行了分析,并研究了热轧轧制过程板坯表面缺陷演化过程。山形鳞状缺陷属表层缺陷,为超纯铁素体板坯表面缺陷反复轧制延伸而成,主要因超纯铁素体不锈钢铬含量高,抗氧化性强,表面氧化铁皮薄,基体偏软,在轧辊高面压作用下,表层缺陷在炉卷轧机往复轧制中反复延伸形成山形鳞状折叠缺陷。

后金融危机时代，完善我国中小企业内部控制的对策分析

随着中国经济的崛起，我国的中小企业正在不断地发展壮大。由于我国企业内部控制的实施起步较晚，在治理结构、企业文化、信息化程度、内部审计等方面相比一些跨国公司存在大量问题，尤其是在2008年金融危机爆发后，这些问题得到集中体现。本文期望通过找出我国中小企业内部控制在金融危机背景下存在的问题，提出相应的解决对策，进一步完善我国中小企业内部控制制度，实现可持续发展。

机载LiDAR点云数据降维与分类的随机森林方法

探索自动化的激光点云分类方法对于三维建模、城市土地分类、DEM制图等应用具有重要作用。考虑到现有的点云分类算法在提取依赖邻域结构的特征参数时面临邻域尺度的选择难、数据维度高、计算复杂,并且缺乏对分类特征参数的重要性评估和选择等问题,本文提出了基于随机森林的机载LiDAR点云数据降维与分类方法。在分析点云数据的高程、回波、强度等属性特征的基础上,提取归一化高度、高度统计量、表面特征、空间分布特征、回波特征及强度特征6大类特征参数,并构建多尺度特征参数,运用随机森林的特征选择算法对分类特征集进行优化,然后进行点云分类。试验结果表明,基于随机森林的特征选择方法可以有效地降低特征维度,并且使得总体分类精度达到94.3%(Kappa系数为0.922),相比于使用全部特征分类和SVM分类方法而言,该方法的总体分类精度均有一定程度的提高;特征的重要性度量结果表明,归一化高度特征在点云分类中所起的作用最大。

融合无人机LiDAR和高分辨率光学影像的点云分类方法

点云分类是激光点云数据处理的重要环节,探索自动、高效、高精度的点云分类方法具有重要意义.通过分析同机获取的LiDAR点云与高分辨率光学影像的特点,提出了融合无人机LiDAR与高分辨率光学影像的点云分类方法.首先将LiDAR点云投影到二维平面并构建不规则三角网模型,然后寻找同名点对完成与光学影像的配准与融合,进而将光学影像的光谱信息赋予无人机LiDAR点云,接着从光学影像上提取光谱特征、从LiDAR点云上提取多尺度几何特征构建分类特征集,进一步通过CFS特征选择算法实现特征集的降维,最后运用随机森林分类算法实现点云分类.实验结果表明,本文分类方法的总体精度可达89.5%,Kappa系数为0.844,与未经特征选择的分类结果相比精度提高了1.1个百分点,与单纯依靠LiDAR或者光学影像的分类相比,精度分别提高了5.4和14.9个百分点.本文方法不仅有效避免了基于点云属性内插构建新的图像融合方式带来的计算误差,同时解决了单尺度下构建几何特征时难以确定最优空间分析尺度的问题,并且对特征集进行优化选择从而有效提高了数据处理的效率.

退火温度对443超纯铁素体不锈钢冷轧板性能的影响

采用电子背散射衍射(EBSD)技术和拉伸试验等研究了退火温度对443超纯铁素体不锈钢冷轧板微观组织、织构和力学性能的影响。结果表明:随着退火温度从880℃升高到980℃,晶粒尺寸增大,平均晶粒尺寸从32.5μm增大到64.3μm。随着退火温度升高,{111}织构增强,{111}<112>织构强度由6.6增加到10.3。不同退火温度下试验钢的屈服强度、抗拉强度和硬度变化不显著。经过930℃退火,伸长率和综合力学性能最佳,组织均匀。

基于GIS的广东省山洪灾害防御图册编制技术研究与应用

针对广东省基层技术力量薄弱、防御设施有限的现实情况,提出了构建"一图一册"的基层山洪灾害防御新模式。基于GIS地图制图理论,通过符号抽稀、制图表达、标记分散等地图综合方法,编制了广东省7个地市的县级和镇级山洪灾害防御图和防御手册,推动基层形成"一图一册"的山洪灾害防御体系。同时配套研发了基于WebGIS的防御图册信息管理系统,提供统一的数据访问和安全控制机制,实现防御图册各类数据的可视化展示、动态管理、在线更新以及溯源追踪等功能,有利于保障数据的真实性、准确性和实时性。项目成果能有效打通信息传递的末梢堵塞、解决"最后一公里"的被动决策问题,推动山洪灾害防御业务数据资源的充分共享,进一步增强基层的山洪灾害防御能力。

酒钢不锈钢中厚板退火酸洗线退火炉炉辊改造

针对酒钢集团公司不锈钢中厚板退火炉炉辊结瘤严重而影响产品质量和生产效率的问题,对炉辊结瘤机理进行了分析,认为氧化铁皮是炉辊结瘤的主要原因。为此,将金属炉辊改为纤维辊,根除了钢板表面因炉辊结瘤导致的辊印缺陷。

SUS436L超纯铁素体不锈钢高温时效行为研究

采用金相、EPMA和EDS等技术,研究了900℃条件下不同时效时间SUS436L超纯铁素体不锈钢的高温时效行为。结果表明:SUS436L氧化增重曲线符合抛物线规律。当时效时间为20 h时,开始出现八面体结构的(Cr,Mn)3O4,此后随着时效时间的延长,八面体结构的(Cr,Mn)3O4数量逐渐增加,氧化层也越来越致密;900℃高温时效后,组织出现异常长大,晶粒的最大尺寸达到200~300μm;高温下垂试验表明,900℃下时效100 h后试样的下垂高度均超过10 mm,这表明材料的形状保持能力较差。

冷轧不锈钢连续退火在线检测

为快速反馈不锈钢带退火质量,减少退火工艺调整时间,降低取样费用,根据奥氏体不锈钢和铁素体不锈钢的特点,用超声波和剩磁法在线检测退火后晶粒尺寸,有效控制连续退火酸洗线带钢退火性能,目前已在国内外多条冷轧不锈钢连续退火酸洗线上得到了成功应用。

20钢流体无缝管性能分析

通过对325 mm×8 mm流体管道进行力学性能、化学成分及微观组织分析,确认该管为无缝管,但管的材质性能和成分不符合相关标准对20钢的要求。

酒钢超纯铁素体不锈钢J445毛化面的研制开发

不锈钢耐腐蚀性能优良、服役寿命长、寿命周期成本低、建筑美感独特,特别是不锈钢将两个最基本的建筑材料特性-强度和耐久性非常完美地结合在一起,这在建筑材料中几乎是唯一的,这决定了不锈钢会在建筑领域发挥独特的魅力。超纯铁素体不锈钢毛面产品以其低成本、低热膨胀系数、低光反射和高耐蚀等特性成为建筑屋面系统理想材料。酒钢适时研制开发了毛化面J445产品,并成功应用于某大型机场屋面。

443超纯铁素体不锈钢吧台座椅冲压起皱缺陷分析

通过金相、EBSD、拉伸等技术,综合分析了成分、组织、织构以及力学性能对443超纯铁素体不锈钢冲压起皱的影响。结果表明:本批次443材料晶粒细小、没有晶粒簇团聚、<111>//ND再结晶织构占比较多,γ纤维织构较强,排除了晶粒尺寸过大、不良织构导致的冲压起皱缺陷;本批次443材料存在明显的屈服平台,间隙元素C、N含量偏高、稳定化元素Ti、Nb元素偏低,部分C、N以间隙固溶体形式存在,柯式气团反复钉扎位错,吧台座椅冲压过程中出现吕德斯带,造成表面起皱。此缺陷可以通过控制间隙元素C、N含量,增加稳定化元素Ti、Nb含量或者增加平整工序延伸率进行控制。

金相及电镜能谱法评测304铸坯夹杂物

本文介绍一种通过金相显微镜和电镜能谱相结合的方法评测铸坯夹杂物,该方法可准确、快速评价连铸钢坯(球拍样)中夹杂物的大小、数量、分布以及类型,可为提高铸坯质量提供科学的技术依据。

新型化学腐蚀剂快速显示不锈钢微观组织

主要介绍一种新型的化学腐蚀剂,它能够快速的显示不锈钢微观组织,具有极强的稳定性和重现性,实用、快捷、效果良好。

模糊数学的WiFi室内定位算法

针对目前大多数基于位置指纹的WiFi定位算法都是以统计数学理论为依托,而且很少涉足定位精度在空间分布上的研究这一问题,该文在总结K近邻、加权K近邻以及最大似然模型的WiFi室内定位基础上,提出了一种结合模糊数学理论的WiFi定位算法。从平均误差、最小误差、最大误差、变异程度、定位时间这几个角度,将该算法与其他传统算法进行比较分析。基于真实场地的实验测试结果表明,该算法定位精度高,定位速度快。最后对定位误差进行空间插值分析,结果表明4种模型的定位精度均与WiFi信号源的分布位置有很强的相关性。

445J2铁素体不锈钢的耐蚀性分析

采用组织分析、拉伸试验、盐雾腐蚀试验、电化学及应力腐蚀等试验方法,研究了高耐蚀超纯铁素体不锈钢445J2和奥氏体不锈钢316L的组织及耐蚀性能。研究表明,445J2不锈钢加工硬化倾向小,深拉伸成型性好;比316L密度低,导热性能好,热膨胀系数小,不易产生热变形,耐盐雾腐蚀性能、耐点蚀性能比316L更优异,不具有晶间腐蚀敏感性和应力腐蚀倾向,可替代316L奥氏体不锈钢用于耐蚀性要求较高的水系统、建筑屋面、幕墙等众多领域。

基于无人机LiDAR数据的公路路面监测和平整度评价方法研究

低空无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）LiDAR（Light Detection and Ranging）是一项新的遥感技术,该技术获取的数据具有高精度、高密度、高效率、低成本的特点,被广泛应用于地形测绘、林业监测、三维建模、道路勘测设计等诸多领域.本文利用该技术对新疆石河子市郊的一处县级道路进行点云与影像数据的获取,经过格式转换、点云滤波、点云分类以及基于不规则三角网插值等处理,得到精细的三维地形表面模型.在此基础上选用国际平整度指数进行路面平整度的空间可视化表达,并依据平整度值进行分等定级从而实现对路面质量的评价;通过选取坑槽、沉陷、裂缝、麻面等不同类型、不同程度的病害、损坏路面样本以及质量较好的路面样本对平整度评价结果进行验证,表明本文评价方法的整体精度为75%,kappa系数为0.65.结果表明无人机LiDAR可作为低等级道路平整度监测的一种新技术途径,所建立的路面质量评价方法能为公路的养护与维修提供决策参考.

一种高分影像随机森林变化检测方法

针对现有对象级变化检测方法在高分辨率影像上受影像配准误差的影响而表现不佳的现状,提出了一种顾及像元邻域的遥感影像随机森林变化检测新方法。该方法首先在像元尺度上提取前后两时相的光谱特征图和LBP纹理特征图,在此基础上考虑像元邻域关系计算对应的差分特征图;接着采用多尺度分割技术对两时相的叠合影像进行分割;最后利用随机森林算法模型实现变化检测,并以鹤地水库2014和2018年两期Spot卫星影像为数据源验证方法的有效性。结果表明:(1)综合考虑对象的同质性指数HI和对象的异质性指数MI的综合评价函数F能为最优分割尺度的选择提供客观依据;(2)考虑像元邻域建立匹配关系可以削弱由于不同时相影像间的配准误差所引起的像元误匹配风险,变化检测的精度随着邻域窗口的增大呈现出先升后降的特征;(3)本文方法的变化检测精度约为95%,优于现有的面向对象的变化矢量分析检测方法。

鹤地水库SPOT7影像分类研究

针对水库地区开展的高分辨率影像地物信息提取研究少而需求大以及面向对象的影像分割尺度选择难问题,基于SPOT7高分辨率卫星影像数据,选取广东省湛江市鹤地水库作为研究区域,提出一种针对高分辨率影像的最优分割尺度选择以及针对水库地区的典型地物模糊分类规则构建方法,成功实现水体、植被、裸土、建成区的快速准确提取。结果表明:通过引入局部方差变量和Moran’I指数并结合最小风险贝叶斯决策原则能直观、准确、唯一地识别最佳空间分割尺度;通过分析光谱和纹理特征发现,水体和植被的光谱特征显著,建成区的纹理特征表现突出,而裸土单靠光谱特征不足以辨识,需要纹理特征的辅助;针对典型地物构建的模糊规则分类效果整体良好,总体精度达到了90.8%,Kappa系数为0.884。本研究有助于水库管理部门、国土资源调查部门快速、动态地把握库区的整体用地情况。

基于深度学习的河湖库卫星遥感“四乱”识别方法研究

选取涉河建筑和围垦养殖2类典型“四乱”目标类型进行研究,研发了一种适用于大范围、常态化基于深度学习的河湖库卫星遥感“四乱”目标识别模型。提出的基于RoI(感兴趣区域)对齐策略的“四乱”目标识别模型,解决了传统Faster RCNN目标检测模型在背景复杂、空间分异性强遥感图像中存在的目标检测精度低的问题,其中,涉河建筑目标识别的AP(平均精度)指标提升了0.07,围垦养殖目标识别的AP指标提升了0.12,可满足大范围河湖库“清四乱”常态化、规范化的要求。