简述了滚动轴承运转中时域序列所表现出的自相似性,重构了振动信号对应的嵌入相空间的序列,计算得出分维数,实验结果表明,振动时域序列的分维数在不同工况、不同间隙下是有差别的,可以做为识别轴承故障的特征量

以LiNO3和TiO2为初始反应物,固相法合成了Li4Ti5O12(M1).X射线衍射实验结果表明,所得粉体为较纯的尖晶石结构的Li4Ti5O12复合氧化物.Li4Ti5O12电极以35mA·g-1电流密度恒流充放电,首次放电容量达到170mAh·g-1,接近理论容量,首次充放电效率为92%.其在大电流密度下充放电性能良好,以175,350,875mA·g-1的电流密度放电,放电容量分别达到了151,140,115mAh·g-1;与传统方法使用LiOH和TiO2固相合成的Li4Ti5O12(M2)加以比较,3个倍率下的放电容量分别提高了约5%,10%和26%.循环伏安曲线表明:M1电极电位极化小,可逆性好,电极电化学活性高;M1电极嵌入/脱出锂后交流阻抗测试表明其电化学反应阻抗分别为16和20Ω

基于率相关晶体塑性本构模型,分别将Taylor模型和有限单元模型两种多晶模型嵌入大型有限元程序ABAQUS,实现了晶体塑性学有限元模拟.直接将电子背散射衍射(EBSD)获取的晶粒初始取向输入晶体塑性有限元模型,预测了两种不同应变情况下面心1050纯铝轧制织构的演化.模拟结果与EBSD实验测得的织构演化结果有较好的一致性,随着变形程度的增加,预测织构与实测织构变得更加锋锐.经过比较,Taylor型模型预测出了{4411}〈11118〉的Dillamore取向,而有限单元模型预测出了铜型织构取向,比Taylor模型预测结果更接近实验验证结果.两种模型并不能预测出{011}〈211〉黄铜取向、{123}〈523〉S取向、{011}〈100〉Goss取向及其他理想取向

在GTN模型基础上,考虑到微孔洞剪切变形对材料劣化的影响,建立适用于压应力状态的剪切修正模型.通过用户子程序接口VUMAT将与损伤耦合的弹塑性本构模型嵌入具有ALE法的有限元软件Abaqus/Explicit中.利用模拟拉伸与纯剪切试验拟合载荷-位移曲线以确定模型参数.将修正模型应用到辊冲工艺有限元模拟中预测断面质量,并进行试验验证.结果表明:前刃口为小间隙冲裁,塌角较小,光亮带较大但带有一定的倾角;后刃口为大间隙冲裁,塌角与断裂带较大,光亮带较小;裂纹会同时在前刃口凸模与凹模侧面萌发,而对于后刃口,会首先在凹模侧面产生

膏体充填料到达采场初始温度不同是矿山存在的普遍现象，不同初始温度条件下膏体力学特性及应力-应变关系直接影响到矿山采充周期及相邻采场开采时贫化指标.通过对初始温度为2、20、35和50℃的硬化膏体进行单轴抗压强度试验，获得不同初始温度下充填体应力-应变演化曲线.根据理论推导和试验结果，建立了不同初始温度下膏体损伤本构模型，通过本构模型参数回归，提出膏体温度-时间耦合损伤本构模型.最后，采用Comsol数值模拟软件，将温度-时间耦合损伤本构模型嵌入solid mechanics模块，对单轴抗压试验进行数值模拟，模拟应力-应变曲线与试验结果较为吻合，验证了所提出本构模型的可靠性

利用Gleeble-1500D热模拟试验机对316LN奥氏体不锈钢进行单道次热压缩试验,分别设置变形温度为900~1200℃、应变速率为0.001~10 s-1、真应变为0.1~0.9及试样的初始晶粒度为122~297μm之间,以研究热变形条件及初始晶粒度对316LN钢动态再结晶行为的影响.对试验数据进行处理,得到临界应变与峰值应变以及临界应力与峰值应力的比值分别为0.38和0.89,建立了动态再结晶动力学方程和晶粒尺寸演变方程.对建立的动态再结晶模型进行修正,将修正后的模型嵌入DEFORM-3D有限元模拟软件中进行计算,发现修正模型的模拟值和试验值符合较好,证明修正模型的准确性

深度神经网络近年在计算机视觉以及自然语言处理等任务上不断刷新已有最好性能，已经成为最受关注的研究方向.深度网络模型虽然性能显著，但由于参数量巨大、存储成本与计算成本过高，仍然难以部署到硬件受限的嵌入式或移动设备上.相关研究发现，基于卷积神经网络的深度模型本身存在参数冗余，模型中存在对最终结果无用的参数，这为深度网络模型压缩提供了理论支持.因此，如何在保证模型精度条件下降低模型大小已经成为热点问题.本文对国内外学者近几年在模型压缩方面所取得的成果与进展进行了分类归纳并对其优缺点进行评价，并探讨了模型压缩目前存在的问题以及未来的发展方向

为了给数控机床故障的精准诊断提供保障，延长数控机床使用周期，以数控机床历史维修记录为研究对象，对数控机床设备故障领域的命名实体识别进行了研究。在分析历史维修记录中的故障描述特点后，提出了一种基于双向长短期记忆网络（Bidirectional long short-term memory, BLSTM）与具有回路的条件随机场（Conditional random field with loop, L-CRF）相结合的命名实体识别方法。首先，对输入语句进行分词和标注，使用Word2vec中的Skip-gram模型对标注语料进行预训练，将其生成的字向量通过词嵌入层转化为字向量序列；然后，将字向量序列输入BLSTM学习长期依赖信息；最后将句子表达输入L-CRF获取全局最优序列。实验结果表明，该方法明显优于其他命名实体识别方法，为数控机床设备的智能检修与实时诊断任务打下了坚实的基础

由于碳纳米纸与复合材料具有良好的界面结合性能,以及良好的导电导热性能,因此可以被用于复合材料的全寿命健康监测.本文制备了碳纳米纸及其传感器,以及在不同位置嵌入碳纳米纸传感器的复合材料,并进行拉伸加载卸载测试.获得了碳纳米纸传感器电阻变化率随传统应变片测得的复合材料层合板应变的变化趋势,拟合得到了碳纳米纸传感器的应变传感系数,阐明了复合材料在变形时的协同性,证明了碳纳米纸传感器可以用于复合材料的拉伸疲劳损伤监测

研究了夹杂物对Mg脱氧钢焊接热影响区（HAZ）组织及冲击韧性的影响。研究结果表明，MgO–MnS复合夹杂物形貌随着Al的添加发生显著变化。当Al质量分数为0.001%时，由中心单一MgO粒子与外围MnS相组成；当Al质量分数为0.020%时，其形貌为夹杂物中多个细小的MgO粒子嵌入MnS相中。前者可诱发晶内针状铁素体（IAF）形核，而后者不具备该能力，故HAZ中主要晶内组织分别为塑性IAF、脆性侧板条铁素体。因此，未添加Al钢的400 kJ·cm?1大线能量焊接HAZ韧性优于添加Al钢