针对热轧圆钢的批量调度问题,考虑实际生产中工艺规程和交货期对轧制单元连续加工的影响,建立了以最小化设备调整时间、拖期生产惩罚和钢种跳跃惩罚为优化目标的数学模型,并设计了一种嵌入EDD规则的变邻域搜索算法.算法首先结合模型的约束特征,采用约束满足技术生成初始解;根据实际生产需求,将最小化设备调整时间作为主要目标,设计变邻域搜索算法实现目标优化,其中,运用混合算子构造邻域结构和局部搜索,并引入模拟退火接受准则来控制迭代过程中产生的新解;同时,为了最小化拖期惩罚和钢种跳跃惩罚,在求解过程中嵌入了EDD规则以及钢种排序规则.实验结果表明,模型和算法是可行且有效的

针对油泵齿轮轴特殊形状设计了齿轮轴精锻模具.通过有限元仿真和精锻实验研究了齿轮轴成形过程和金属流动规律.分析了对油泵齿轮轴精锻工艺中产生齿形角隅填充不满缺陷的原因：角隅填充是成形终了时成形载荷陡增的主要原因之一，由于齿轮轴精锻模具结构的特殊性，其强度无法满足齿形角隅填充所需高成形载荷的需要.基于角隅填充状况，提出了齿形端面斜面分流和环形槽分流，并对传统精锻工艺和两种分流锻造工艺进行了有限元仿真.分析结果表明两种分流方法均能有效减小齿形角隅填充时金属流动阻力，保证齿形良好填充，降低成形载荷，并且斜面分流优于环形槽分流.锻造实验验证了有限元仿真的准确性

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

对钢结构而言，诸如海洋平台、船舶、桥梁、建筑和油气管线等，焊接后的性能直接决定了其服役寿命和安全性，重要性不言而喻.在针对焊接相关问题的研究中，焊接热影响区的韧性提升一直是重点和难点.焊接热影响区会经历高达1400℃的高温，从而形成粗大的奥氏体晶粒，如果焊接参数控制不当，不能通过后续冷却过程中的相变细化组织，就会造成韧性的降低.而多道次焊接的情况更为复杂，前一道次形成的粗晶区还会在后续焊接过程中经历二次热循环，从而形成链状M-A，造成韧性的急剧下降.本文旨在对一些现有焊接热影响区的相关研究结果进行总结，探讨母材的成分、第二相及焊接工艺等因素对热影响区微观组织和性能的影响，为低温环境服役的大型钢结构的焊接性能改善提供一些设计思路