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超低碳钢是一种重要的汽车用钢材料, 钢中通常添加钛元素, 使其形成析出物, 提高钢材的深冲性.然而钛元素作为一种脱氧能力较强的元素, 进入钢液中通常首先形成氧化物.为了减少含钛氧化物夹杂的生成, 基于\转炉-RH-连铸\的超低碳钢生产流程, 对RH精炼过程进行系统取样, 分析了铝脱氧剂加入后及合金化元素钛加入后的氧、氮气体含量变化及夹杂物特征变化, 并使用FactSage热力学计算软件对Fe-Al-Ti-O夹杂物稳定相图进行计算.研究结果显示, 含钛类氧化物夹杂通常以Al2O3类夹杂物作为形核质点, 对其形成包裹状夹杂物.若避免含Ti夹杂物的生成, 当钢中Ti质量分数为0.1%时, 钢中溶解Al质量分数应在0.01%以上.对含钛氧化物的生成及长大流程进行研究, 通过对Al2O3夹杂物及Ti2O3夹杂物粗化率的计算及附着功的比较可知, Ti2O3夹杂物在1600℃时的熟化生长速率较Al2O3较大且Ti2O3夹杂物与Al2O3夹杂物相比不容易相互碰撞融合并从钢液中去除.若提高精炼过程中的氧化物夹杂物去除率, 应严格控制含钛氧化物类夹杂物的生成
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非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点. 为解决上述问题, 提出一种改进的光流场模型算法, 以提高光流估计的准确度. 算法首先对原始变分光流模型进行了改进, 提出利用新的各向异性正则项来代替原来的同向扩散函数, 以避免图像模糊, 保留图像的边缘特征与细节特征; 此外, 通过引入包含邻域信息的非局部平滑项来去除光流噪点, 同时增加了一个结合图像结构与光流运动信息的权函数, 以减少过平滑所造成的细节丢失, 提高算法的鲁棒性. 最后, 利用交替最小化与金字塔分层迭代策略相结合的方法求解位移场, 实现非刚性图像的自动配准. 仿真实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法对不同类型的非刚性图像均具有较高的鲁棒性, 取得了理想的图像配准效果
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盐岩的损伤愈合特性对地下盐穴储库的长期密闭性具有重要影响。为了探究损伤盐岩的愈合特性,设计了巴西劈裂损伤盐岩的自愈合实验。在无应力条件下,让巴西劈裂损伤盐岩在不同湿度条件下愈合120 d,通过实验过程中试样渗透率的变化定量判断损伤盐岩愈合程度,探究了损伤盐岩在不同湿度和恢复时间条件下的愈合效果;同时,通过扫描电子显微镜对损伤盐岩愈合后的细观形貌进行了观察,探讨了盐岩损伤愈合的细观机制。本实验中,利用实验前后渗透率的变化作为损伤盐岩愈合的表征手段,有效避免了以往研究中利用试样强度和弹性模量作为损伤愈合表征手段时因应变硬化导致的结果不可靠的情况。实验结果表明,在无应力作用条件下,在无外界水分供给环境中试件经过120 d后仍然没有发现愈合,证明水分是损伤愈合的必要条件。研究表明,时间和湿度对盐岩的损伤愈合具有重要影响,盐岩的损伤愈合效果在实验范围内随着时间的增长和湿度的增大而增强,但增强速度呈指数降低,意味着过大的湿度和过长的时间难以有效提高盐岩损伤愈合效果
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以中碳结构钢大方坯及其热轧棒材为研究对象,通过对铸坯和轧材进行低倍侵蚀和成分分析,揭示了连铸控流模式对大方坯凝固组织与宏观偏析分布特征的影响及其铸轧遗传性。研究表明:常规直通水口浇注模式下,结晶器电磁搅拌(Mold electromagnetic stirring, M-EMS)电流由0增加到800 A,铸坯等轴晶率由6.06%仅可增加到11.71%,难以有效避免大方坯常见的中心缩孔缺陷与突出的中心线偏析。采用新型五孔水口浇注模式,即使不开启M-EMS,铸坯中心等轴晶率仍可达23.1%,大方坯中心缩孔级别可降至1.0级以下,满足后续热轧大棒材探伤要求。同时发现,五孔水口浇注模式下,大方坯铸态组织中往往会出现较为明显的柱状晶到等轴晶转变(Columnar to equiaxed transition, CET)区,铸坯断面碳偏析指数呈M型分布,表现为断面1/4位置CET区域碳偏析指数最高。大棒材轧制基本改变不了铸坯断面宏观偏析的分布形态,且可能导致中心线偏析指数增加。同时指出,基于连铸控流模式的作用规律和铸?轧遗传性特征,以及特殊钢长材热加工对中心致密度和偏析分布与程度的要求,实际生产中应从连铸工艺源头合理地控制铸态组织与宏观偏析分布形态
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研制了一种无机材料构成的验电标识,放置在导线周围,通过电场驱动电子的运动,促进载流子复合,进而使材料发光,从而判断带电情况,其作为验电标识使用非常便捷.选取了氮化镓GaN材料进行研究,以GaN、InGaN等材料为基础,通过溶胶凝胶法、气相外延等方法制备接触层、基片层、材料层等结构,进而获得了验电标识,该验电标识的发光层是具有多量子肼结构的纳米棒阵列.然后对其进行了电学光学性能参数测试,获得了有关特性曲线,通过Ansoft-maxwell有限元软件进行仿真,分析材料在特高压输电线路周围的电场分布,通过试验分析验电标识发光所需求的电磁环境.最后模拟导线现场进行测试.研究表明,该低场致发光特性的验电标识具有发光功耗低,发光明显等优点,其处于所在区域的电场强度达到1.2×106V·m-1以上时,可激发发光,此时所注入电流约为1.1 mA.通过仿真和试验分析可知带电特高压输电线路周围的空间电场强度满足验电标识发光指示的要求,同时空间杂散电流和材料本身的电容效应提供注入电流.该验电标识通过材料本身发光特性来指示带电状态,安装在距离特高压导线轴线13 cm及以内的范围即可实现验电,通过封装具有较好的耐候性能,同时避免了复杂的电路装置验电存在易受电磁干扰,可靠性差等问题
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研究了多智能体网络中受集合约束的一致性最优化问题,提出了基于原始–对偶梯度的定步长分布式算法。算法中包括步长在内的参数会影响收敛性,需要先进行收敛分析,再根据收敛条件设置合适的参数。本文首先针对一般的定步长迭代格式,提出一种基于李雅普诺夫函数的收敛分析范式,它类似于一般微分方程关于李雅普诺夫稳定的分析方法。然后,针对所考虑的分布式梯度算法,构造了合适的李雅普诺夫函数,并根据收敛条件得到了算法参数设定范围,避免了繁冗复杂的分析论证。本文提出的理论与方法也为其他类型的分布式算法提供了一个框架性、系统性的论证方法
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针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题,提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法(Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor,CABON)。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类,通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合;并给出一种类别待定集的动态调整机制,利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分,按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中,得到最终的聚类结果,以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法(Imbalanced K–means clustering method with multiple centers,MC_IK)和非均匀数据的变异系数聚类算法(Coefficient of variation clustering for non-uniform data,CVCN)在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比,结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”,聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法
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金属磁记忆检测技术是一种适用于铁磁材料的新兴的无损检测技术,主要优势在于无需外加激励磁场源,即在天然地磁场的激励作用下,通过测量材料表面的漏磁信号,就能够对铁磁构件的早期损伤进行检测,避免结构或构件发生突然的脆性破坏。针对近10余年金属磁记忆检测技术的研究现状,概述了该技术的理论基础,总结了该技术理论研究、试验研究以及工程应用新进展,探讨了磁记忆检测技术的损伤评判准则,分析了影响磁记忆检测信号的因素,基于此,提出了磁记忆检测技术目前存在的问题和未来的研究发展方向
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轧件发生局部变形是楔横轧的主要工艺特征,尤其小断面收缩率轧件轴向流动能力弱,内外变形差异显著导致楔横轧成形困难.除了容易产生心部破坏缺陷,在轧件表层一定范围内出现的螺旋组织缺陷,也会降低产品的机械性能.本文通过轧制实验,展示出轧件螺旋组织缺陷宏观上呈现为车削后在表层一定深度范围内沿展宽螺旋线分布的亮带,微观上由轧件表面折叠向内部延伸呈带状分布的组织形态.结合有限元数值模拟方法研究了缺陷产生的主要原因,发现由于成形区的金属发生沿展宽负向的金属流动,导致轧件形成沿展宽螺旋线分布的表面折叠和小轴向应变带.同时,螺旋带附近较大的径向压缩使轧件由表面向内部沿折叠裂纹方向组织具有方向性.采用对模具楔尖倒圆角局部改善金属沿负展宽方向的轴向流动,可以既消除表层螺旋组织缺陷,又避免轧件心部损伤风险,使成形质量满足使用要求.经实验验证,确定了模具楔尖圆角的最优取值
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提出了一种联合多种边缘检测算子的无参考质量评价算法,同时考虑一阶和二阶边缘算子,避免了单一算子的局限性.该方法首先将彩色图像转换为灰度图像,然后计算灰度图像的梯度,相对梯度以及LOG特征.本文所使用的特征分为两部分,一部分提取相对梯度方向的标准差,另一部分利用条件熵来量化不同特征之间的相似性和相互关系,并且考虑到人眼特性进行多尺度计算,最后使用自适应增强(AdaBoost)神经网络进行训练和预测.在公共数据库LIVE和TID2008上进行实验,结果表明新方法对失真图像的预测评分与主观评分有较高的一致性,能很好地反映图像质量的视觉感知效果,仅使用10维特征,性能优于现有的主流无参考质量评价算法
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