基于CA-CCA方法定量解析AZ91D镁合金半固态固相率的研究

针对镁合金半固态成形工艺中,初始固相率难以精确确定的问题,以传热学模型和CA-CCA原理为基础,设计制作了一套研究半固态固相率的实验装置,通过实测降温过程中的温度-时间曲线,进行数值解析,实现了半固态固相率与温度定量关系的求解。结果表明,AZ91D合金的固相率对温度的变化极为敏感,且呈非线性关系。当固相率从20%上升至30%时,温度变化仅为6℃左右;而固相率从30%上升至40%时,温度变化仅在7℃左右。因此,对温度进行定量控制是制备高性能AZ91D合金的关键技术之一。

基于CA-CCA方法的镁合金半固态成形性分析

针对镁合金对半固态成形工艺是否适应的问题,借助计算机辅助热分析方法,定量解析了AM60和AZ91D两种镁合金固相率与温度的关系,并据此分析讨论了这两种镁合金的半固态成形性。结果表明,AM60镁合金不宜采用半固态流变成形工艺,而应采用半固态触变成形工艺,其初始固相率为62%,工艺窗口为56.2℃;AZ91D镁合金既适应半固态流变成形工艺,又适应半固态触变成形工艺。当采用半固态流变成形工艺时,其最佳初始固相率为40%,工艺窗口大小为15.4℃;当采用半固态触变成形工艺时,其最佳固相率为60%,工艺窗口大小为23.2℃。

热分析在铸造检测与控制技术上的应用

热分析作为一种有效的测量及控制的工具 ,广泛地应用于铸造行业中。热分析法从发展过程看 ,可分为TA、DTA、CCA法。

CA-Markov模型在流域景观格局演变与水土流失中的模拟预测

针对水土流失研究现状,提出一种基于元胞自动机-马尔科夫(Cellular Automation-Markov,CA-Marcov)模型的景观格局预测模型。通过对研究提出的CA-Marcov模型进行实证分析发现,该模型的误差率为7.06%,其性能优于其他对比模型。此外,利用该模型对2025年淮河流域景观格局变化及水土流失风险进行预测,结果显示淮河流域水土流失风险降低。表明研究提出的CA-Marcov模型在景观格局及水土流失中应用效果良好,可为景观格局优化及水土流失治理提供理论依据。

三峡水库神农溪浮游植物群落结构及其与环境因子的关系

神农溪作为"引江补汉"工程的比选源头之一,维持其良好水质状况具有重要意义。作为反映水环境质量重要指标的浮游植物,其群落结构受三峡季节性蓄水倒灌的影响。2016年5月(低水位运行期)和10月(高水位运行期),沿神农溪上游至下游江段开展了浮游植物调查,采用数量生态学方法研究了神农溪浮游植物群落结构的时空变化特征及其与环境因子的关系,以期对可能产生的藻类水华采取有针对性的防治措施。结果显示,两次采样共检测到浮游植物7门、62属、97种(变种),种类数5月(6门、64种)比10月(7门、71种)略低,但均以绿藻门(Chlorophyta)、硅藻门(Bacillariophyta)和蓝藻门(Cyanophyta)种类为主;浮游植物密度5月在各个采样站点间呈波动分布特征,而10月从河口区到上游回水变动区呈纵向梯度分布特征;两次采样的优势种均以富营养型水体指示藻类为主,其群落结构空间分布特征存在较大差异,但均不显示明显的沿河流纵向梯度分布的特征;线性模型和典型对应分析表明,影响浮游植物空间分布的最重要因子,5月为高锰酸盐指数(COD_(Mn)),而10月则为浊度(Turb);浮游植物主要种类的空间差异性与所处采样点环境因子的浓度梯度差异以及藻类自身生物学特征明显相关。

基于二次碰撞的CSMA/CA算法的优化

基于时隙的载波监听多址接入/冲突检测(Carrie Sense Multiple Access with Collision Avoid,CSMA/CA)算法在处理第一次CCA检测信道为闲,第二次CCA检测信道为忙的情况时存在两个主要的缺陷,针对这两个缺陷引入两个参数FN、SN来提高节点成功接入信道的概率。最后应用NS-2软件进行仿真结果表明,改进的CSMA/CA算法在吞吐量和平均网络时延方面优于原算法。

边际关联分析及其在表情识别中的应用

提出了一种基于边际关联分析MCA的人脸表情识别方法。传统的CCA、MML等处理的是所有训练样本的全局关联系数。受关联分析和边际学习启发,MCA专注于样本与对应类标间的个体关联,而非整体或全局关联。基于JAFFE和CED-WYU两个表情数据库的识别结果证实了MCA特征提取方法的有效性。

基于战术数据链的近距空中支援和近距战斗攻击分析

近距空中支援(CAS)和近距战斗攻击(CCA)均是美军利用作战飞机为地面部队提供火力支援、保证部队机动灵活性的有效方式,存在相似性。首先,深入调研了美军CAS和CCA的指挥模型,明确了2类任务的协调模式;其次,研究了2类任务中战术数据链的使用方式,从信息交互角度明晰了2类任务的流程;然后,从协调级别、规划模式和人员定位3个角度分析了CAS和CCA的区别;最后,总结了这2类任务发展过程的经验与启示。

多元排序法解析城市空气微生物时空分布

采用自然沉降法测定2012年3月—2013年2月天津滨海地区城市不同功能区的空气微生物浓度。结果显示,该地区空气微生物中细菌占76.5%,真菌占19.4%,放线菌占4.1%;对空气微生物浓度变化进行多元排序分析,结果表明,依据城市功能区的不同,空气微生物在空间上具有明显聚类(5类),46.0%的微生物变异可以被前2轴解释,其中建筑工业区微生物浓度最高,居住区微生物浓度最低;在时间上表现为季节性聚类(3类),78.7%的微生物变异可以被前2轴解释,夏天微生物浓度最高,而冬天最低,空气微生物与温度具有显著的正相关性(P<0.01);空气微生物在时间尺度上的变化要高于空间尺度上的变化,季节气温的影响要大于采样区功能作用的影响;空气中PM10与SO2显著正相关(P=0.011),表明天津滨海地区的烟雾属于二氧化硫型。