随着物联网技术的发展，前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实，从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题，提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先，通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优；然后，建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据，能够更多地保留原始数据信息；最后，给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR)，并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明：相比于均值方法处理双率腐蚀数据，所提方法将建模样本数量由196提升到了1834；相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法，所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963，在各项指标上均优于对比算法，说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度，对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义

在Gleeble3500热模拟试验机上,针对添加质量分数0.01%的锆与未添加锆的两种成分的F40级船板钢,分别进行了不同相变冷却时间T8/5下的焊接热模拟试验.结果表明,微量锆的加入,使含钛F40钢耐大热输入焊接性能大幅提高,T8/5提高至100s时,-60℃冲击功可达238J.利用热力学计算并结合扫描电镜观察含锆的F40钢板粗晶热影响区组织发现,随着T8/5的增大,伴随着原有含锆复合夹杂物尺寸形态的变化,有利于诱导针状铁素体形核的尺寸为1~3μm的锆-钛复合夹杂物数量呈非单调减少趋势,导致粗晶热影响区冲击韧性随T8/5增大呈现一定的规律性

通过采用激光共聚焦扫描显微镜对AISI304奥氏体不锈钢的凝固过程进行了原位动态观察研究.发现当冷却速率为0.05℃·s-1时,奥氏体不锈钢以胞状晶方式凝固,其凝固模式为FA模式,即δ铁素体相先从液相中形核并长大,γ相在1 448.9℃时通过与液相发生包晶反应(L+δ→γ)在δ铁素体相界形成,当温度降到1 431.3℃时液相消失,δ铁素体相通过固态相变转变为γ相,富Cr贫Ni的残留铁素体位于胞状晶之间.当冷却速率为3.0℃·s-1时,奥氏体不锈钢以枝晶方式生长,冷却到1346.4℃时包晶反应在液相与δ铁素体相界之间进行,其残留铁素体位于枝晶干,与冷却速率为0.05℃·s-1时相比,其残留铁素体的数量增多,残留铁素体富Cr贫Ni的程度减轻

利用扫描电镜及能谱分析研究了Fe-7.8%Cu和Fe-2.1%Cu两种合金不同温度下铜的析出分布规律,以及合金中MnS夹杂物对铜析出的影响.部分试样加热到1600℃保温20 min后直接淬火得到;其他试样1 600℃保温20 min,炉冷到特定温度再保温20 min后淬火得到.结果表明:Fe-7.8%Cu合金在1600℃下淬火,含铜相在晶界、晶内均有析出;在1200℃下淬火,含铜相沿晶界析出;而1000℃淬火则有较大尺寸的ε-Cu相沿晶界析出.Fe-2.1%Cu合金在1 600℃和1 000℃下淬火,含铜相都沿晶界析出;而800℃淬火ε-Cu相在晶内析出.合金中MnS夹杂可以作为铜析出的有效形核核心

将支持向量机应用于岩体质量等级分类中,采用工程中适用性强的指标如岩石质量指标、完整性系数、单轴饱和抗压强度及结构面摩擦因数,作为判别因素.选用径向基核函数进行训练,通过交叉验证确定最佳模型参数,建立了岩体质量分级模型.该模型采用成对分类方法构建多类分类模型,与已有文献采用一对多分类法构建支持向量机多类分类模型相比,不可分区域减少很多,即模型分类精度提高显著.将该模型应用于工程实例,结果表明预测结果与工程勘测结果完全吻合,证明了支持向量机岩体质量分级方法的有效性

采用物理化学相分析、高分辨透射电镜等手段研究V-N微合金化钢在正火过程中第二相行为,并进行相应的理论计算,讨论该行为对材料性能产生的影响.正火加热保温过程中,V-N钢有约32.9%的V(C,N)未溶解,阻止奥氏体晶粒长大.在正火冷却过程中,未溶解的V(C,N)诱导晶内铁素体形核,细化铁素体晶粒,而溶解的V(C,N)重新析出,起到析出强化作用.V(C,N)析出相行为的变化导致材料力学性能的改变.与热轧态V-N钢相比,正火态V-N钢细晶强化贡献值增加31 MPa,而析出强化贡献值减少45 MPa

利用污泥焚烧灰渣含有大量的氧化硅以及一定量重金属和磷的组成特点,将其作为成分调整剂、晶核剂及助熔剂,在未添加任何化学制剂的条件下与冶金高炉渣协同制备了具有良好的力学性能和化学稳定性的污泥–高炉渣微晶玻璃.利用差热分析、X射线衍射、扫描电镜等分析手段,并结合力学性能和化学稳定性能测试,研究了不同热处理制度对微晶玻璃性能的影响规律以及微晶玻璃的析晶过程.污泥–高炉渣微晶玻璃最佳热处理条件是850℃下形核保温1 h,980℃下析晶保温2 h.在此条件下制备的微晶玻璃具有45 MPa的抗折强度、200 MPa的抗压强度和质量损失率小于0.2%的耐酸和耐碱性能.微晶玻璃初始结晶温度为880℃,析出晶相以钙长石为主,同时包括少量的钙铝黄长石.随着析晶温度提高,析晶时间增加,钙铝黄长石相析晶量增加;大量增加的钙铝黄长石针状晶体呈放射状分布并有利于产品抗弯强度的提高;但析晶时间过长时,晶粒将长大粗化,这不利于微晶玻璃性能的改善

将支持向量机(SVM)和遗传算法(GA)集成应用到矿体品位插值问题中,利用遗传算法全局搜索的优势对支持向量机的三个关键参数——惩罚系数C、不敏感系数ε和核函数参数σ进行寻优,克服单纯支持向量机法中依靠经验确定参数的局限性.将优化参数代入到支持向量机中进行迭代训练,得到基于遗传算法参数优化的支持向量机(GA-SVM)矿体品位插值模型.以国内典型矿山的实际勘探数据为例,通过该品位插值模型计算结果与传统插值方法计算结果和矿山生产实际数据的对比分析,验证了其可行性和有效性

采用光学金相、硬度测量结合透射电镜观察,研究了经过弯曲或扭转变形的含铌微合金钢在等温受热时的组织稳定性问题.研究发现:弯曲与扭转变形都可以大幅度提高微合金钢的硬度;在随后的550℃等温受热过程中,弯曲变形区的硬度迅速下降,同时伴随贝氏体向平衡组织的演变;而扭转区在等温过程中的硬度始终高于未变形区,同时钢中贝氏体组织基本得以保持.扭转应变量越大,硬化效果越强,并且在随后的等温受热过程中能保持这种硬度上的优势.弯曲与扭转变形均导致贝氏体板条内位错密度显著增加.弯曲变形区的位错分布不均匀,其中的低位错密度区易于在随后的等温受热过程中演变为平衡组织多边形铁素体的形核核心;而扭转变形区内位错分布均匀,并且在随后的等温受热过程中位错分布不发生显著改变.这些结果表明,不同的冷变形方式对微合金钢中贝氏体热稳定性的影响存在显著差异

采用径向应变控制研究了Z3CN20-09M奥氏体不锈钢在室温和350℃高温下的低周疲劳行为.Z3CN20-09M不锈钢表现为先硬化后软化的循环特性,但硬化的程度取决于温度和应变幅.随着应变幅的增加,Z3CN20-09M钢的低周疲劳循环寿命逐渐减短,而相同循环次数下应力幅也随之提高.温度对Z3CN20-09M钢的低周疲劳行为影响较大,与室温相比高温下的循环硬化程度更高,相同应变幅下高温的低周疲劳寿命也高于常温下的寿命.通过疲劳实验的原位观察发现,奥氏体内的滑移面、夹杂物及奥氏体和铁素体两相的界面是疲劳裂纹可能的形核位置,奥氏体和铁素体两相的不协调变形使相界处产生应力集中,导致疲劳裂纹容易沿两相界面扩展