为了对飞机机翼缘条紧固孔细节原始疲劳质量进行评估，本文首先对飞机机翼缘条结构中常用的BXXX铝合金紧固孔试件分别开展了高、中、低3种应力水平下的疲劳试验，通过断口判读和反推得到3组关于裂纹长度a和疲劳寿命t的（a?t）数据，在此基础上应用当量初始缺陷尺寸（EIFS）控制方程对每个试件的EIFS值进行计算并初步评估，验证了在不同应力水平下紧固孔结构细节的EIFS无显著性差异；得到了紧固孔结构细节的裂纹萌生时间（TTCI）分布，在指定应力水平下对紧固孔结构细节95%置信水平下的经济寿命进行预测，并与设计寿命进行对比，提出了一种不同超越概率P下的结构细节当量初始缺陷尺寸模型，基于给定5%的裂纹超越概率，对结构细节的通用EIFS分布进行评估。通过以上对飞机机翼缘条紧固孔细节原始疲劳质量的三重评估，得到综合评估结果：飞机机翼缘条紧固孔细节原始疲劳质量满足要求

等效换热系数是热连轧机工作辊温度场仿真模型的核心输入参数，多采用遗传算法优化得到，某1800 mm 热连轧机存在品种、规格交替轧制，等效换热系数的准确计算比较困难.选取多组典型工艺条件下的工作辊下机后表面温度作为优化目标，采用多目标遗传算法进行优化，并通过改变遗传算子有效避免了算法早熟及局部收敛等问题，获取了具有较强适应性的等效换热系数.仿真和实测数据的对比结果证明了优化模型的可靠性.利用仿真模型分析了主要工艺参数对工作辊热凸度的影响，并提出同宽交替时，工作辊热凸度随轧制进程呈指数变化，而在品种、规格交替编排轧制工艺下相邻带钢轧制时工作辊热凸度存在6-21.8μm 的波动，且随轧制进程趋于稳定

热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用，非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂，目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态，再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分，将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型，最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用，结果表明，该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测，以更科学的策略指导支持辊更换维护

A题:学生评教的数据分析与处理 教和学是最能影响教学质量的关键因素。因为学校的教学活动是学生与教 师的双边活动。理论上讲,在整个教学质量评价体系中,与教师自评、同行评 教、专家评教相比较,学生评教是最直接最生动、最具有说服力的,最能体 现教师的教学质量的评价手段。因此,利用学生对教师的课堂教学进行客观、 有效的评价是检验和保证课堂教学质量的最有力措施。 许多学校采取了网上评教的方式。学生根据评教指标体系给任课教师打 分,然后计算平均分数,作为评价这名教师的教学情况的一项重要指标进行排 名。这种方法促进了教学质量的提高,同时也给我们提出了问题:这种计算平 均分数的方法对所有参评的教师公平吗?是否会因为个别同学对某位教师的恩 怨给出不公的评分而影响这位教师的排名?参评人数的多少、教师任课门数的 多少是否会影响评价结果?这些都是值得探讨的问题

为了探究何种履带式行走机构更加适用于煤矿搜救机器人，采用网络分析法从行走机构行走能力、防爆难易、操控性以及可靠性四个方面对5种常见的履带式行走机构进行性能评价.对5种行走机构的空间通过性、最大越障高度、最大越壕沟宽度和底盘高度进行了理论建模分析，同时提出了驱动电机数量对于防爆难易、操控性以及可靠性影响的数学模型.根据煤矿搜救机器人设计经验以及所推导的理论模型，对5种行走机构采用网络分析法进行了量化评价.最终，评价结果认为角度型行走机构更适于煤矿搜救机器人.基于评价结果，设计了CUMT-V型煤矿搜救机器人行走机构

采用热力学计算与实验相结合的方法，研究了两种高强韧Al-Zn-Mg-Cu合金铸态及均匀化态的显微组织和相构成.铸态A合金主要由Mg（Zn，Al，Cu）2相和少量Al2Cu相组成，而铸态B合金仅含Mg（Zn，Al，Cu）2相.热力学计算显示，A和B两种合金的实际凝固过程介于Lever Rule和Scheil Model两种模拟结果之间，由于合金成分不同而导致的铸态A和B合金中各相含量差异与Scheil Model模拟所得到的各相摩尔分数变化规律基本一致.经常规工业均匀化处理（460℃保温24 h），铸态A和B合金中存在的Mg（Zn，Al，Cu）2或Al2Cu相均能充分回溶，并得到单相α（Al）基体，这与热力学计算所得到的AlZn-Mg-Cu四元系统在7.5%Zn条件下460℃等温相图相符合

泵送剂能有效改善膏体料浆流动性能,然而其对膏体料浆凝结性能的影响机理尚未明确.针对这一问题,本文进行泵送剂的抗压强度试验和环境扫描电镜观察.强度试验结果表明:泵送剂可有效改善膏体料浆凝结性能,泵送剂掺量越高不同龄期的膏体凝结性越好.环境扫描电镜观察结果表明:泵送剂添加后,大尺寸絮团减少,料浆内孔隙减少,改变了膏体微观结构.基于应用计算机图像处理技术和分形理论,计算膏体微观结构计盒维数,量化分析膏体微观结构.最终对泵送剂改善膏体凝结性能的机理进行分析,认为泵送剂通过改变絮团大小和数量、孔隙率、水化反应等方面影响膏体凝结性能

利用Gleeble-3500热模拟试验机对38MnB5热成形钢的高温变形行为进行研究, 分别在650~950℃温度区间内, 以0.01、0.1、1和10 s-1的应变速率对其进行等温单向拉伸测试, 并得到相应条件下的真应力-应变曲线.结果表明: 38MnB5热成形钢流变应力随着变形温度的升高而减小, 随着应变速率的增大而增大.当应变速率逐渐增加时, 热变形时发生的动态回复和动态再结晶效果并不显著, 而当温度逐渐升高时, 二者作用逐渐加强.考虑了温度、应变速率和应变的综合复杂影响, 建立38MnB5热成形钢高温下的本构方程.此本构方程通过对流变应力、应变、应变速率等实验数据的回归分析, 得到与变形温度、应变速率和应变相关的材料参数多项式.计算结果与实验结果对比发现, 通过本构方程所获得的计算值与试验值吻合良好

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

使用10 kg真空感应炉Al脱氧冶炼较高S含量超低氧高强度钢,钢中T[O]降到0.0010%,S的质量分数为0.0190%.采用ASPEX explorer全自动扫描电镜对钢中非金属夹杂物进行检测,发现98%非金属夹杂物都是弥散分布的MnS和MnS+Al2O3复合夹杂物.MnS夹杂物棱角分明,从形貌特征来看应属于第Ⅲ类硫化物.MnS+Al2O3复合夹杂物以Al2O3为核心,外层包裹MnS,其数量约占9%~32%;作为核心的Al2O3平均直径为1.5μm.其生成过程可描述为:凝固过程中,小尺寸Al2O3被推至固液两相区,而选分结晶作用使得钢中的Mn和S在凝固前沿富集,并以Al2O3作为异质形核质点析出MnS夹杂物.对凝固过程中Al2O3的推动和捕获行为进行了相关计算.计算结果表明:直径小于4μm的Al2O3可被推动,并作为MnS的异质形核质点