运用Gleeble 1500热模拟机对600~1350℃温度范围内SS400B钢加入钛后的高温力学性能进行测试,对断口形貌及低倍组织进行扫描电镜观察,研究其断裂机理及影响因素.利用热力学软件Factsage对不同钛含量条件下第二相粒子的析出情况进行计算分析.结果表明,在实验温度范围内测试试样的断面收缩率均超过了45%;在高温区生成的铝钛氧化物可作为塑坑的形核核心,促进延性断裂的发生;同时由于铝钛氧化物、氮化钛的生成,降低了对钢塑性有害的氮化铝生成;沿晶铁素体和沿晶渗碳体的生成恶化钢的塑性,促进沿晶脆性断裂的发生

随着汽车行业的快速发展，轻量化汽车用钢的研发和应用越来越广泛。抗拉强度超过1000 MPa的第二、三代汽车用钢往往是复相组织，通过固溶、析出、变形、细晶强化等各种强化方式，在基体中形成大量缺陷，导致钢材服役过程中对氢更加敏感，容易在很小的氢溶解条件下发生氢脆。Fe?Mn?C系、Fe?Mn?Al?C系等含Mn量高的汽车结构用钢因层错能较高，不仅直接决定了其强韧性机制，还对其服役性能有重要影响。在Fe?Mn?C系TWIP钢的成分基础上，添加少量Al元素，形成Fe?Mn?(Al)?C钢，不仅能降低钢材密度，提高钢材的强韧性，也因Al元素改变了钢材的微观组织构成，一定程度上令氢脆得到缓解。但当Al含量较高时，形成低密度钢，其组织构成更加复杂，析出物更多，导致氢脆敏感性更显著。本文从Fe?Mn?(Al)?C高强韧性钢的组织构成、第二相、晶体缺陷等特征出发，综述了H在Fe?Mn?(Al)?C钢中的渗透、溶解和扩散行为，H与基体组织、析出相、晶格缺陷的交互作用，H在钢中的作用模型、氢脆机制、氢脆评价手段和方法等。并评述了Fe?Mn?(Al)?C高强韧性钢氢脆问题开展的相关研究工作和最新发展动态，指出通过第一性原理计算、分子动力学模拟和借助氢原子微印技术、三维原子探针等物理实验相结合的方法是从微观层面揭示高强韧性钢氢脆机制的未来发展方向

以最小Gibbs自由能法计算固体氧化物燃料电池在不同组成碳基燃料气体组成下的理论积碳量,在此基础上讨论电池的理论开路电压(OCV),并测试在CO2重整甲烷下Ni-YSZ‖YSZ‖LSM阳极支撑固体氧化物燃料电池的OCV.计算表明,理论积碳量从C-H-O相图的C角往积碳界线处以均匀速率减小.当积碳全部发生电化学氧化时,建议提高燃料气的碳氢比以获得较高OCV;反之则建议减小碳氢比.当燃气组分接近位于C-H-O相图中OCV界线(OCV=0 V)时,OCV会发生急剧下降.同样地,实验表明,当燃气中CO2体积分数高于80%,会使得OCV大幅下降.综上可知,燃料气组分控制在积碳界线附近将有利于减少积碳并保证一定的电池发电性能.600℃时,在积碳界线的非积碳区侧,提高燃气中氢含量可提高OCV.而采用相同含量的CO2稀释时,CH4、H2和CO燃气下电池的OCV则依次降低.另外,实验表明升高外重整比例和降低温度,并不能显著提高OCV

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

基于高性能的YOLOv3目标检测算法，提出一种分阶段高效火车号识别算法。整个识别过程分为两个阶段：第一阶段在低分辨率全局图像中检测出火车号区域位置；第二阶段在局部高分辨率图像中检测出组成火车号的字符，根据字符的空间位置关系搜索得到12位火车号，并利用每个字符的识别置信度及火车号编码规则进行校验得到最终火车号。另外，本文提出一种结合批一化因子和滤波器相关度的剪枝算法，通过对两个阶段检测模型的剪枝，在保证识别准确率不降（实验中略有提升）的条件下降低了存储空间占用率和计算复杂度。在现场采集的1072幅火车号图像上的实验结果表明，本文提出的火车号识别算法达到了96.92%的整车号识别正确率，平均识别时间仅为191 ms

通过对高速车轮钢中TiN夹杂物析出进行热力学分析,得到了车轮钢的液相线和固相线温度及1873K时Ti、N的活度.对TiN生成反应和钢中Ti、N溶度积进行了计算.结果表明:TiN只能在固相中生成,但在本车轮钢Ti、N含量下,固相中也没有TiN生成的条件,只有在钢液凝固前沿,由于Ti、N在两相区的富集,TiN夹杂物的生成反应得以进行.因此,在生产中,适当提高连铸二冷的冷却速率,使钢液快速凝固,减少凝固前沿Ti、N的富集时间,可减少纯TiN的析出.对本实验车轮钢中TiN夹杂的检测结果进行计算分析可知,在正常生产时铸坯冷却速率条件下,将钢中Ti的质量分数控制在3.5×10-5以下、N的质量分数控制在3.1×10-5以下,理论上可以消除TiN夹杂物的析出,改善车轮钢的疲劳性能,提高车轮的使用寿命

双相不锈钢2101生产成本低，性能优异，近年来被逐渐重视。采用“电炉+AOD+模铸”的工艺生产2101双相不锈钢，在AOD精炼过程中，研究了温度和主要成分Cr、C、Si的变化情况，结果显示，AOD炉有很好的脱碳效果，能将C质量分数（w[C]）由2.5%脱至0.03%以下，在还原期，Si对Cr有很好的还原效果。精炼过程中，最重要的是脱碳，但将碳脱至0.1%以后，所需要的条件变得苛刻。通过热力学计算公式，研究了双相不锈钢2101去碳保铬的影响因素，结果表明，碳铬平衡主要受CO分压和温度的影响，CO分压越低、温度越高越有利于脱碳。在CO分压一定，w[C]<0.1%时，w[C]越低，碳铬平衡曲线的斜率越大，脱碳需要的温度越高，脱碳越困难，降低CO分压可进一步脱碳。在PCO/P0= 0.4，w[Cr]=21.5%条件下，为将w[C]脱至0.03%以下，需要将炉内温度升到1746.1 ℃以上

• 第一章：Linux操作系统简介 • 第二章：Linux操作系统安装和基本配置 • 第三章：Linux操作系统的文件系统结构 • 第四章：Linux操作系统的用户管理 • 第五章：Linux操作系统常用命令详解 • 第六章：Linux操作系统的进程管理 • 第七章：Linux操作系统的NFS服务配置 • 第八章：Linux操作系统的磁盘限额服务配置 • 第九章：Linux操作系统的NIS服务配置 • 第十章：Linux操作系统的ssh服务配置 • 第十一章：Linux操作系统的rsh 服务配置 • 第十二章：Linux操作系统的常用编译工具 • 第十三章：基于高性能计算的Linux操作系统并行环境配置

针对裂隙性储层水力压裂行为中出现的围岩维护、增透效率与地下水害防治等实际问题，本文对多场多相耦合作用下起裂压力控制机制，以及压裂性评价展开了深入研究。首先分析了射孔集中力对原始应力场的改造作用；其次，考虑压裂液在储层原生裂隙中的渗透作用；最后，基于断裂力学强度准则建立了水平井起裂压力计算模型。根据模型分析了储层裂隙场几何参数对起裂压力的控制作用，提出了裂隙场特征参数的概念。研究结果表明，水平井水力压裂是流固多相在射孔应力场、压裂液渗流场以及储层裂隙场耦合空间内相互作用过程，裂隙场特征参数对起裂压力的大小起着主导控制作用，其中最大控制因素为储层隙宽，且当储层隙宽在200～700 μm区间内时，水力压裂对改善其渗透性能才有实际意义，从而解决了裂隙性储层起裂压力的定量化与压裂性评判问题。经实例计算与对比发现，苏里格气田东区H8段的砂岩储层，起裂压力的理论值与实测值契合度较高，压裂后的产能也十分理想，从而验证了模型的正确性，可以为水平井压裂施工提供理论依据

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路