随着汽车保有量的提高，能源消耗和环境问题对汽车用钢提出了轻量化的要求。目前正在发展的第三代汽车用钢的研究思路是将加入轻量元素以“轻”和增强增塑以“薄”相结合。Fe?Mn?Al?C系中锰钢作为第三代汽车用钢的主要组成部分，是当今的研究热点之一。本文总结了近些年国内外Fe?Mn?Al?C系中锰钢的研究文献，从生产成本、力学性能等方面介绍了Fe?Mn?Al?C系中锰钢的优势。从成分设计、工艺设计、组织特征、变形及断裂机制等多个方面出发，对文献进行分析，总结出了合金成分、工艺路线和组织特征对性能的影响规律。阐述了奥氏体层错能及其稳定性对中锰钢变形机制，尤其是相变诱导塑性（TRIP效应）的影响规律。最后对目前Fe?Mn?Al?C系中锰钢研究过程中存在的争议问题进行了总结，展望了未来的发展趋势，以期为中锰钢的后续研究和实际生产提供参考

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针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

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水资源保护部分主要内容 1、本次水资源保护规划的基础及特点 2、水功能区划的补充和调整 3、水功能区水质目标拟定 4、水功能区纳污能力设计条件