为实现汽车轻量化，同时保证其具有较好的碰撞安全性，高强度-质量比金属板材在汽车制造领域得到了广泛的应用.然而，在传统冲压成形过程中，上述板材（如先进高强钢、铝合金和镁合金等）会出现无明显缩颈的韧性断裂行为.特别是发生在纯剪切加载路径附近的剪切型韧性断裂行为超出了传统缩颈型成形极限图的预测范围.此外，在近些年来快速发展的单点渐进成形中，缩颈失稳被抑制，取而代之的则是无明显缩颈的韧性断裂.以上问题对基于缩颈失稳的传统成形极限分析方法提出了新的挑战，同时也限制了高强度-质量比金属板材的应用及其新型成形工艺的研发.为此，世界各国学者开始普遍关注金属材料韧性断裂预测模型的开发及其应用研究.本文首先从孔洞的演化行为方面出发，对金属韧性断裂的微观机理研究进行了介绍.随后重点评述了韧性断裂预测模型的研究进展和应用现状.最后，对韧性断裂研究的发展趋势进行了展望.本文可以为金属韧性断裂模型的选择、应用及其开发提供有益参考

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作为IF钢成分设计的基本思想是将钢中间隙固溶的C,N原子完全清除.但通过热力学分析和对析出物的TEM分析表明,由于碳硫析出物的存在,S在固定C原子方面起到了积极的作用.据此,保持钢中适度的S/C比,可充分发挥S的作用,以形成有利的固定C的产物

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基于高性能的YOLOv3目标检测算法，提出一种分阶段高效火车号识别算法。整个识别过程分为两个阶段：第一阶段在低分辨率全局图像中检测出火车号区域位置；第二阶段在局部高分辨率图像中检测出组成火车号的字符，根据字符的空间位置关系搜索得到12位火车号，并利用每个字符的识别置信度及火车号编码规则进行校验得到最终火车号。另外，本文提出一种结合批一化因子和滤波器相关度的剪枝算法，通过对两个阶段检测模型的剪枝，在保证识别准确率不降（实验中略有提升）的条件下降低了存储空间占用率和计算复杂度。在现场采集的1072幅火车号图像上的实验结果表明，本文提出的火车号识别算法达到了96.92%的整车号识别正确率，平均识别时间仅为191 ms

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