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采用高温摩擦磨损试验机研究了HTCS-130和DAC55两种热作模具钢在100~700℃范围内的耐磨性差异及磨损机制, 并结合X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、光学轮廓仪等手段对表面相组成、磨损表面、截面形貌等进行分析. 结果表明: 两种钢的磨损率均在100~700℃范围内呈现先增后减的趋势; 其磨损机制表现为在100℃和300℃分别发生黏着磨损和黏着-轻微氧化磨损; 500℃时磨损机制转变为单一氧化磨损, 磨损表面氧化层由FeO、Fe2O3和Fe3O4组成, 亚表面发生轻微软化并出现塑性变形层; 700℃时磨损进入严重氧化磨损阶段, 氧化物数量急剧增多, 同时由于马氏体基体回复导致材料出现严重软化, 磨损表面形成连续的氧化层. HTCS-130钢优异的热稳定性能使得基体具有较高硬度和更窄的摩擦软化区, 能够更好地支撑氧化层, 从而在700℃下比DAC55钢更耐磨
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为保持国家能源安全,我国油气开发领域在常规油气藏维持产量进行剩余油挖潜的基础上,积极推进非常规油气资源的勘探与开发.致密油藏地质勘探资源储量高,但储层条件差,油水关系复杂制约着其大规模高效开发.虽然我国已经在低渗-超低渗油藏的开发中积累了大量的经验并取得了丰硕的成果,但致密油藏无论从开发规模还是理论研究都处于起步阶段,急需借鉴和开展适用于致密油藏的开发方法与渗流机理研究.本文首先概述了致密油藏的资源分布、地质特点与开发现状.在此基础上介绍了致密油藏开发方法并抽提了4类基本科学问题,围绕基本科学问题系统论述了相应的流动规律以及数学模型理论研究进展,并针对各问题提出了未来发展趋势,为促进我国致密油开发提供一定的指导意义
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提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法,同时考虑一阶和二阶边缘算子,避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像,然后计算灰度图像的梯度,相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分,一部分提取相对梯度方向的标准差,另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系,并且考虑到人眼特性进行多尺度计算,最后使用自适应增强(AdaBoost)神经网络进行训练和预测.在公共数据库LIVE和TID2008上进行实验,结果表明新方法对失真图像的预测评分与主观评分有较高的一致性,能很好地反映图像质量的视觉感知效果,仅使用10维特征,性能优于现有的主流无参考质量评价算法
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膏体充填为矿产资源的深部开采及可持续发展提供了安全、绿色、高效的技术保障,已成为矿业领域的研究热点和发展趋势之一。全尾砂膏体流变学是膏体充填全套工艺流程的重要理论基础,深刻影响着膏体充填技术的发展。本文从膏体的内涵出发,系统性地论述了膏体流变学研究的必要性、特殊性及复杂性。并以膏体流变实验结果为基础,分析了全尾砂膏体的典型流变特性及最新研究成果。总结了常用的屈服型非牛顿流体流变模型,并探讨了常用流变本构方程对膏体料浆的适用性,对其实际应用提出合理建议。同时对膏体流变特性的关键影响因素进行了概述。根据膏体流变学的研究现状,归纳总结并提出了膏体流变学研究的重点与难点,指出现阶段膏体流变学须从测试标准、本构方程、微观机理及工程应用等方面深入研究
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无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性,对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力,为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面,对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类,分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题,并展望了可能的发展方向
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针对传统医疗手段无法有效量化评估手术中不同硅油加注量对于视网膜裂孔贴附效果的问题,本文提出一种面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟方法,基于物理建模与计算机数值离散化技术对眼内受力、硅油填充状态进行分析,并对填充模拟过程进行三维模型构建与可视化,实现医疗过程决策辅助目的。首先对人类眼球与手术器具进行基础建模与模型采样,模拟手术流程中眼球状态;然后,根据水与硅油的密度、黏滞系数、表面张力等不同物理性质,对水?硅油两相流动及交互进行模拟;最后,构建固液交互模型,实现多相液体在眼球中的运动与填充。实验结果表明,本文方法能够较好地呈现眼球内多相流体运动交互效果,实现了诸如表面张力、固液耦合、液体分层、连通器效应等效果,实现了对眼内腔中通过导管注入硅油与排出水分流程的模拟,为预测硅油填充后的眼内状态提供了一种有效的方式,辅助医生进行手术流程规划与效果预测
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作为对经典自适应控制改进的控制方法,多模型自适应控制是解决复杂的大范围参数不确定系统的一种有效途径,并在理论和实践中取得了丰富成果。依据控制器集的不同综合策略,其被分为多种类型,本文旨在对加权型的多模型自适应控制进行综述。加权多模型自适应控制的基本思路是采用“分而治之”的办法,离线建立多个局部模型和对应的多个局部控制器,在线加权融合各个局部控制器的控制输出,从而形成全局控制,是实现鲁棒自适应控制的一类重要方法。首先比较详细地介绍了加权多模型自适应控制研究的历史及现状,然后给出相关研究的新进展和一些观点,包括新的加权算法和相应的加权多模型自适应控制系统的稳定性结果等,最后指出未来的几个研究方向
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电动汽车具有节能环保的优点,电池、乘员舱和电机驱动系统的热管理是提高其运行安全性和司乘人员舒适性的关键技术。针对电动汽车集成热管理系统构建过程中的关键问题,首先概述了电池、乘员舱和电机驱动系统的产热模型;其次系统地总结了现有的电池、乘员舱和电机驱动系统的热管理方法,重点分析了集成热管理系统的研究现状、运行控制和系统性能评价;最后总结了当前研究存在的不足并进行了研究展望,指出研究准确的产热计算模型,发展紧凑高效的集成热管理系统,在综合性能评价体系下优化集成热管理系统的运行控制是未来的主要研究方向
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基于语义角色分析,提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法,为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先,基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作,采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本,并采用关键词提取算法TF-IDF(Term frequency-inverse document frequency,词频-逆文档频率)构建涉恐专有词库,结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析,提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后,利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析,在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析,6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%,对网络空间的涉恐事件监测及预警,维护社会公共安全具有重要现实意义
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裂隙粗糙度是影响裂隙岩体渗流特性和流体流动复杂性的重要因素,为了深入研究单轴压缩条件下粗糙度对渗透系数的影响,采用3D打印技术和数字建模方法制备了粗糙度不同的裂隙试样,通过自制的试验装置对不同法向压力下的裂隙试样进行了试验。结果表明,在没有法向压力的条件下,随着粗糙度的增加,渗透系数以负指数函数形式减小,采用Forchheimer方程定量的分析了渗流流量与水力梯度之间的非线性关系,Forchheimer方程可以很好地描述粗糙裂隙表面的流动过程,线性项系数随着粗糙度的增大而减小,非线性项系数随着粗糙度的增大而增大;在恒定法向压力且大于水压的条件下,裂隙试样的渗透系数随着粗糙度的增大线性减小,随着水压的增大,粗糙度对渗透系数的影响作用增强;定义了系数$\\delta $
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