基于热动力学理论,通过对演化方程的线性稳定分析,确定了1-3型BaTiO3-CoFe2O4(BTO-CFO)多重铁性复合材料中的铁电、铁磁相变温度.考虑系统中基底与薄膜之间及薄膜内铁电相、铁磁相之间的内应力和外应力的弹性耦合,确立了顺电到铁电/铁磁地相变临界温度地解析式.临界温度与两相体积分数、基底、薄膜的晶格尺寸、薄膜两相的材料性能及薄膜厚度都有很大关系.两相的相变临界温度可以通过调节体积分数及薄膜厚度进行控制

讨论了强激光场下单壁纳米管的声子增益效应.采用含时微扰方法计算了不同温度下声子占据数随时间的变化率(声子增益系数).计算结果表明,在强激光场下纳米管中的声子占据数随时间非线性增加,增益系数与温度和激光场强都有关系.随着温度升高,声子增益系数迅速减小;在确定的温度情况下,激光场强越强,声子增益效应越明显,并对这个现象给出了合理的物理解释

将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径

利用Gleeble 1500热模拟机测定了簿板坯连铸连轧EAF-CSP工艺生产的低碳含锰钢经奥氏体区二次变形后的CCT曲线.实验钢含有0.17%C,1.21%Mn和0.28%Si(质量分数).研究表明:提高热轧后的冷却速度使Ar_3温度降低,导致试验钢的晶粒进一步细化;冷速大于20℃/s时,出现贝氏体和铁素体的混合组织,可降低钢的屈强比;790℃终轧,550℃卷曲时出现铁素体/珠光体带状组织,提高冷速使溶质(如Mn和C)富集区在形成珠光体之前完成奥氏体—铁素体相变是避免生成铁素体/珠光体带状组织的有效方法

针对热连轧过程中板形板厚综合控制问题,提出了兼顾板形的负荷分配方法,并且使用免疫遗传算法进行了参数优化.实验数据对比分析表明,该方法是有效的,能够实现板形板厚的综合控制

以恒应变速率凸轮压缩试验机得到的实验数据为基础,采用人工神经网络的方法建立了碳钢变形抗力与应变、应变速率及温度对应关系的预测模型,与多元非线性回归模型比较,神经网络模型具有较高的预测精度

根据电力机车噪声的特点,建立了基于LMS算法的自适应有源降噪系统,设计了室内脉冲响应测量系统,然后在此基础上对降噪系统进行数字仿真和实际声学实验。在仿真中,降噪量可达到40dB,实际声学实验中,机车降噪量可达到15dB

通过实验研究了氧含量对硫化物形态的影响.结果表明:随着氧含量的增加,MnS夹杂物的形态由Ⅱ类向Ⅰ类转变,其平均直径和面积分数增大,数量减少,长宽比减小.通过数学模型以及Fe-Mn-S和Fe-Mn-S-O体系的四元相图研究了氧含量对硫化物形态产生影响的机理.在氧质量分数高达0.022%时,凝固初期形成了大量的MnO系低熔点液态氧化物,促进了MnS的形成方式从共晶方式向偏晶方式转变,形成Ⅰ类MnS;氧质量分数在0.01%以下时,凝固初期形成的MnO系低熔点液态氧化物较少,大部分MnS是在凝固末期以共晶形式析出,形成Ⅱ类MnS

基于大地电磁测深理论,阐述了高精度电磁频谱技术的方法原理,提出了在局部区域内勘探深度和电磁波频率可被看作具有线性关系,使得地层电阻率可以通过测深曲线进行对应.据此设计了一个多通道探测地下矿层电阻率的观测系统,采用平板电容器作为传感器,克服了体积效应的缺点,提高了勘探的精度.利用该系统分别对煤层和油气进行勘探,通过与实际钻孔资料对比,解释符合率大于80%,数据吻合良好

针对某特殊钢厂炼钢-连铸生产调度问题,首先,构建以炉机匹配度、连浇炉数以及过程等待时间等为主要评价指标的多目标优化调度数学模型.进而,对工艺流程结构以及炼钢、精炼和连铸三个工序的运行时间进行解析,分析合理的产品结构范围及不同产品结构下的生产组织模式.根据炼钢厂运行的\炉机对应\原则,运用柔性工序缓冲调节策略,协调优化炼钢、连铸工序间的生产节奏,求解不同生产模式下的调度方案.最后,通过仿真计算与实际生产状况的综合分析,验证了调度模型和求解策略的有效性和优越性