空气环境对高温合金在高温下的损伤行为有显著影响.为了研究标准热处理态GH4169合金在高温疲劳裂纹扩展过程中的微观损伤机制,在空气环境中进行650℃、初始应力强度因子幅ΔK=30 MPa·m1/2和应力比R=0.05的低周疲劳裂纹扩展试验.使用扫描电镜(SEM)及能谱(EDS)对试样的断口、外表面和剖面进行观察和分析.实验结果表明:疲劳主裂纹以沿晶方式萌生并扩展,随后沿晶二次裂纹出现,并且其数量和长度沿主裂纹方向逐渐增加,进入快速扩展阶段后,断口呈现韧窝组织形貌;在裂纹扩展过程中,δ相与基体的界面发生氧化,使得沿晶二次裂纹沿界面扩展并产生偏折,从而起到阻碍二次裂纹扩展的作用;试样外表面的主裂纹周围出现晶界氧化损伤区,其尺寸和晶界开裂程度沿主裂纹扩展方向逐渐增大

转炉冶炼终点碳曲线拟合模型避开了熔池初始碳含量难以精准确定的问题,假设吹炼后期脱碳速率与熔池碳含量具有一定的函数关系,通过这种函数关系预报钢水终点碳含量.终点碳的三次方模型和指数模型预报精度在±0.02%之间的命中率分别为85.9%和81.2%.运用熔渣分子理论,基于冶炼热轧板材(SPHC)的渣组元成分,计算得出渣中FeO的活度为0.241.出钢温度为1686℃时,C和Fe元素选择性氧化的临界碳质量分数为0.033%.本文在传统指数模型的基础上,充分考虑了枪位、顶吹流量、底吹流量等操作参数对熔池脱碳速率的影响,建立了基于熔池混匀度的指数模型.基于熔池混匀度的指数模型与其他烟气分析碳曲线拟合模型相比,命中率有所提高.以新钢生产热轧板材(目标碳质量分数为0.06%)时的烟气数据为研究对象建模,终点碳质量分数预报误差在±0.02%之间的有75炉次,占验证数据量的88.2%

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的

黏度是冶金熔渣的基本物理性质，其大小直接影响到反应速率、熔渣分离效果等冶炼过程。通过深入探索熔渣黏度与其结构的关系，在分析熔渣黏度与其(NBO/T)比值（即单个聚合物粒子所拥有的非桥氧数量）相互关系的基础上，本文提出基于（NBO/T）比值的多元熔渣黏度计算模型。首先建立SiO2–∑MxO简单渣系的黏度计算模型，通过拟合纯氧化物和SiO2–MxO二元渣系的黏度数据得到模型参数，拟合平均误差在9%～18.5%之间；随后将该模型扩展至SiO2–Al2O3–∑MxO多元渣系的黏度计算，针对Al2O3在熔渣中同时表现出酸性氧化物和碱性氧化物的特点，在计算SiO2–Al2O3–MxO三元渣系黏度时，将其中的Al2O3拆分为酸性物质和碱性物质来计算（NBO/T）比值和黏度活化能。在SiO2–MxO二元系模型参数的基础上，通过拟合SiO2–Al2O3–MxO三元渣系的黏度数据得到含Al2O3渣系的模型参数，拟合平均误差在10%～25%之间。利用该模型计算了SiO2–Al2O3–CaO–MgO–FeO–Na2O–K2O–Li2O–BaO–SrO–MnO多元复杂渣系及其子体系的黏度值，计算平均误差在25%以内，取得了较好的预报效果。本模型基于熔渣结构理论，并借鉴了经验模型的数据处理方式，在预报效果和适用范围上都优于传统经验模型，在计算方式上比结构模型要简单

针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

利用电子背散射衍射技术(EBSD)、扫描电镜(SEM)分析了低温取向硅钢常化工艺、渗氮工艺对常化组织、再结晶组织与抑制剂的影响, 对比研究了常化冷却速率、渗氮温度和渗氮量对再结晶组织、织构和磁性能的影响规律.结果表明, 常化冷却速率越快, 一次再结晶晶粒尺寸越小.常化冷却速率较慢时, 高温渗氮的样品一次再结晶晶粒尺寸偏大, 使二次再结晶驱动力降低, 二次再结晶温度提高, 且渗氮量低, 追加抑制剂不足, 最终二次再结晶不完善.高温渗氮与低温渗氮导致脱碳板中抑制剂尺寸不同, 高温渗氮表层抑制剂与次表层抑制剂尺寸基本无差异, 低温渗氮表层抑制剂尺寸比次表层抑制剂尺寸大.低温渗氮且渗氮量低的样品虽然二次再结晶较完善, 但由于其常化温度低、常化冷却速率快, 一次再结晶晶粒尺寸小, 二次再结晶开始温度稍早, 黄铜取向晶粒出现, 最终磁性差.渗氮量较高的高温渗氮和低温渗氮样品虽都能基本完成二次再结晶, 但磁性存在差异, 磁性差的原因是高温渗氮样品的最终退火板中出现较多的偏{210} < 001>取向晶粒

为了探究切缝药包爆破定向裂纹与张开节理的相互作用过程，采用动态焦散线方法，结合高速摄影技术，开展了爆破模型实验研究。研究结果表明，张开节理对切缝药包爆破定向裂纹的扩展有阻滞作用，定向裂纹不会穿过张开节理继续扩展，而是在经过与节理相互作用后在节理端部产生两条翼裂纹。当定向裂纹垂直入射时，节理两端的受力状态基本相同，两条翼裂纹的起裂和扩展行为基本一致，两条翼裂纹的分布状态基本对称。张开节理的几何特征对翼裂纹起裂时的动态应力强度因子有显著影响，一定程度上决定了翼裂纹起裂的难易程度。当定向裂纹倾斜入射时，节理两端的受力状态存在差异，靠近定向裂纹入射点的一端能够获得更多的起裂能量，从而优先起裂和扩展，并形成更长的翼裂纹

借鉴流体黏性的表征方式,引入粉体颗粒表观黏度的概念表征粉体颗粒间的相互作用力,基于能量耗散原理,利用旋转黏度计测定了含SiO2纳米添加剂的Fe2O3颗粒在不同温度条件下的表观黏度.实验结果表明,Fe2O3颗粒表观黏度随温度升高而增大,纳米SiO2的加入使颗粒表观黏度明显降低,主要原因是纳米SiO2对Fe2O3颗粒形成了包覆,抑制了颗粒间的团聚和烧结.此外,本研究利用微型流化床研究了含纳米SiO2的Fe2O3颗粒在流化还原过程中发生黏结失流的过程,进一步验证了纳米SiO2对Fe2O3颗粒表观黏度的影响.结果表明,加入纳米SiO2显著提高了还原样品的金属化率,延长了还原过程中的黏结时间;扫描电镜分析表明纳米SiO2有效包覆在Fe2O3颗粒表面,降低了铁原子的扩散活性,并充分阻隔新鲜铁之间的接触,抑制新鲜铁的烧结,从而导致Fe2O3颗粒之间难以形成黏结点,由此证明纳米SiO2对流化床内Fe2O3颗粒的还原过程中的黏结失流具有明显抑制作用

采用电解相分析方法, 结合X射线衍射分析和电感耦合等离子体原子发射光谱仪(ICP)、扫描电镜(SEM)、透射电镜(TEM)等对高铝铁素体基体中的析出相颗粒粉末和电解液进行定性定量分析. 试验结果表明, 试验钢中固态析出相主要为NbC以及少量的Al2O3和AlN夹杂. 通过扫描电镜观察不同再加热温度下NbC分布状态, 发现随着固溶温度的升高, 铸态组织中存在的NbC析出逐渐回溶, 数量随之减少且发生明显的粗化行为. 当温度升高到1100℃, 大部分NbC已经回溶到高温铁素体基体中. 在利用Thermo-Calc热力学计算软件分析Nb及其碳化物的热力学性质基础上, 计算得到Al与Nb的相互作用系数, 表明Al能够降低Nb在铁素体基体中的活度, 提高其在基体中的固溶度, 进一步得到了NbC在高铝铁素体钢中的固溶度积公式, 发展了高温铁素体中的Nb微合金化理论, 为进一步的应用提供了理论基础

利用扫描电子显微镜(SEM)与电子背散射衍射技术(EBSD)研究了高Ti高成型性铁素体-珠光体型热轧酸洗带钢不同终轧温度下的组织与织构特征.研究结果表明, 终轧温度对显微组织的演变影响较小, 但却引起了大角晶界密度的升高.不同终轧温度时形成的组织均以铁素体为主, 少量的珠光体弥散分布在铁素体基体之间.终轧温度的提高引起了织构类型的显著改变, 随着终轧温度的升高, 织构强度整体增强, 并形成了明显的对冲压成型性有利的近γ织构.当终轧温度为850℃时, 近α织构与γ织构强度均较弱, 此时的织构类型主要为{001}[110]、{113}[47