考虑道路坡度对整车驱动需求的影响,针对插电式混合动力汽车,提出基于道路坡度信息的插电式混合动力汽车能量管理策略,进行车载导航系统在整车能量管理策略中应用的初步探究.根据车载导航系统提供的道路信息,建立坡道行驶电量消耗预估模型,分别对行程中电量消耗阶段和电量维持阶段动力电池的荷电指数进行规划,提出行车预充电时刻规划准则,使车辆在坡道行驶前动力电池的荷电指数达到预定值,保证车辆在坡道行驶时不会因动力电池亏电造成动力不足或过放电有损动力电池的使用寿命,并在上坡行驶结束后动力电池的荷电指数下降到临界值,有利于充分吸收制动回收的电能.利用MATLAB/Simulink仿真平台,对提出的能量管理策略进行仿真验证.本文所提出的基于坡道预测的能量管理策略能够避免动力电池的过放电,确保车辆上坡行驶过程电量充足

抗氢钢中形成稳定的合金碳化物以固定碳,避免在高温、高压下与氢作用形成甲烷造成氢损伤,这不仅与钢材成分的合理设计有关,而且与合理选择热处理制度密切有关。本文采用综合相分析方法对12SiMoVNb合金碳化物析出及其与氢相互作用行为进行探讨,指出采用～1000℃正火及720℃～740℃高温回火,以获得在铁素体基体上分布着以V4C3为主的弥散碳化物,以及Mo、V、Nb元素固溶强化是该合金获得综合力学性能,特别是高温(400℃PH2=200kg/cm2)抗氢腐蚀性能的关健

高碳铬铁无渣脱碳法可避免有毒铬渣的排放，利用微波场可快速加热粉状物料的特性，在高碳铬铁粉中配加一定比例的碳酸钙粉，可实现高碳铬铁粉快速固相脱碳.实验结果表明：配加一定比例的碳酸钙粉，不会影响内配碳酸钙高碳铬铁粉混合物料的微波加热特性；提高混合物料的脱碳摩尔比、微波加热温度和保温时间，有利于高碳铬铁粉的深度脱碳，但相应加剧脱碳铬铁粉的氧化程度.合适的固相脱碳条件为：脱碳摩尔比1∶1.0~1∶1.4，微波加热温度1100℃，保温脱碳时间60 min.在上述条件下可使碳质量分数为8.16%的高碳铬铁粉脱碳至3.91%~1.71%，脱碳率为52.08%~79.04%

采用扫描电镜、X射线能谱仪以及扫描电镜配置的夹杂物自动扫描统计软件(INCAFeature)表征了Fe-Mn-C(-Al)系TWIP钢中夹杂物的成分、形貌和数量,考察了Al质量分数在0.002%~1.590%的四种TWIP钢中夹杂物的特征和Al含量对AlN析出行为的影响.并在此基础上,采用了适合TWIP钢中高锰高铝特点的热力学参数对AlN夹杂物进行了系统的热力学分析.研究表明,在含有相似N质量分数(0.0078%~0.0100%)的TWIP钢中,当钢中Al质量分数升高至0.75%时,AlN夹杂物开始在钢中析出,并在MnS(Se)-Al2 O3上局部析出形成MnS(Se)-Al2 O3-AlN复合夹杂;当Al质量分数升高至1.07%时,热力学计算表明AlN已经可以在TWIP钢液相中形成,经不断长大后在MnS(Se)夹杂物表面局部析出形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物;在Al质量分数为1.59%的TWIP钢中,AlN的平衡析出温度比其液相线温度高出42℃,在液相中形成的AlN可以作为异质核心,MnS(Se)夹杂在其表面包裹形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物.另外,在Fe-18.21% Mn-0.64% C-1.59% Al体系的TWIP钢中,AlN在液相中析出所需的最低氮的质量分数仅为0.0043%.因此,在TWIP钢的冶炼过程中,应尽可能的降低钢中的氮含量,避免生成过量的AlN夹杂

采用了一种新的混合LES-RANS（大涡模拟-雷诺平均模型）湍流模型模拟结晶器中钢液的流场.模型通过修正湍流黏度系数对水口和结晶器内湍流进行过滤，对大尺度的湍流直接采用Navier-Stokes方程求解计算，对小尺度的脉动采用标准k-ε模型进行计算.该模型能避免RANS的过分耗散并且能捕捉到更多的瞬态湍流信息.模型通过对连铸结晶器内液态金属GaInSn模型速度进行测量验证，速度测量方法为超声波多普勒测速仪（UDV）测速法.新模型与实验测量值吻合程度明显好于RANS模拟的结果，能更准确地预测结晶器和水口内的湍流行为.结晶器内瞬态流动特征表明，水口两侧流体呈周期性的偏流，周期约为5s

为解决局部最优问题,将遗忘机制引入传统遗传算法中,提出了一种改进的遗忘遗传算法,给出了一种遗忘算子及其遗忘概率,通过在遗传过程中遗忘某些基因,增加了算法的搜索空间,使算法跳出局部最优,从而最大限度地避免早熟收敛.将该算法用于不同欠费率下的电信客户初始信用评分,找到信用权重的优化解,较好地解决了对高欠费率群体进行信用评分时,信用权重的适应值偏低的问题.实验结果表明所提算法有效可行.与标准遗传算法相比,本文所提算法可以获得更高质量的解

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

输入轴是汽车变速器中重要零件,针对其特殊结构提出一火加热和轧锻结合的塑性复合加工工艺,即采用圆柱坯料只进行一次加热,依次采用楔横轧和锻造工艺加工塑性成形输入轴.本文分别设计楔横轧和锻造模具,并进行相关实验.在锻造工艺中轴部圆角采用挤压方案成形,避免其出现折叠缺陷.阶梯轴作为两步工艺的中间产品,其在复合工艺过程中起到承上启下的作用,分别对阶梯轴锥角和轴长进行实验与分析,确定参数的最佳选取范围,并最终通过复合工艺加工成形输入轴.输入轴齿形填充饱满,各部分无缺陷

用多激光线代替单激光线应用于钢轨表面缺陷在线检测,解决了单激光线模式下由于钢轨跳动造成\伪缺陷\的问题.对相机采集到的多激光线单幅图像进行了中心线提取、差值算法检测、缺陷判别及缺陷图像拼接等处理,实现了缺陷的在线检测,并获得缺陷的完整区域图像.该方法利用多激光线单幅图像光带间的互相关和自相关深度信息提取图像的特征区域进行检测,避免了单激光线模式的深度拼接步骤,从根本上解决了由于钢轨跳动造成的\误检\问题.该方法已经在线应用于钢轨轨底的表面缺陷检测,相对于单激光线检测具有更高的准确率

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性