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针对目前高碳高硅低温贝氏体(纳米结构贝氏体)相变速度缓慢的现状,采用贝氏体相变热力学理论分析主要合金元素对低温贝氏体相变驱动力的影响,设计了新型纳米结构贝氏体钢成分0.83C-2.44Si-0.43Mn-0.73Al.利用膨胀仪研究该成分贝氏体钢在不同温度下的相变整体动力学,综合使用扫描电子显微镜、X射线衍射、电子背散射衍射等方法研究热处理工艺对实验钢组织和力学性能的影响.结果表明,350℃等温转变贝氏体的抗拉强度为1401 MPa,延伸率为42.21%,强塑积可达59136 MPa·%,在室温拉伸过程中发生明显的相变诱导塑性效应;230℃等温转变组织中贝氏体铁素体片层厚度小于100 nm,抗拉强度达2169 MPa
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首先对膏体物料特性开展量化表征研究,通过分析膏体细观结构的物质组成,提出了一种全面描述物料特征的综合指标——固体填充率;开展膏体流变实验,基于宾汉模型对流变曲线进行拟合获得相应的屈服应力及塑性黏度,分析了体积分数、质量加权平均粒径、不均匀系数、细颗粒及水泥质量分数等因素对流变参数的影响规律,并从细观结构的角度对其影响机制进行了解释,最终构建了流变参数关于固体填充率的计算模型.研究结果表明:相同条件下,膏体屈服应力及塑性黏度随体积分数增大呈指数增大,随物料不均匀系数增大而减小,随细颗粒含量增大呈先减小再增大的变化趋势
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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
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振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性
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基于磁弹效应提出了采用电磁透射方式评价应力和残余应力的方法.针对冷轧带钢磁弹性应力测量方案设计了标定装置并以此对传感器输出特性展开了研究,阐述了其电磁应力检测原理.通过ANSYS有限元数值方法对标定装置结构承载能力进行了仿真分析,在此基础上,采用50 Hz的正弦交流的激磁系统研制了磁弹性应力测量系统样机,并通过搭建的测试平台对样机及标定块进行了单侧式与透射式两种实验方案的静态加载比较试验.试验结果表明:在标定块额定承载范围内,透射式磁测方案能够实现对钢板内应力的线性响应,为磁弹性应力测量技术的工业化应用开辟了一条新途径
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为给高铁低硅烧结矿的生产提供理论依据,设计烧结矿碱度R为1.8、1.9和2.0,每种碱度下以SiO2含量为变量,产生12组配矿方案进行烧结杯实验,研究SiO2对烧结矿冶金性能及微观结构的影响.结果表明:SiO2质量分数从4.8%~5.7%增加时,其冷态强度逐渐增加,最大增幅为8%;烧结矿还原性逐渐降低,降幅区间为从86.80%到81.01%;还原粉化指数RDI+3.15逐渐增大,增幅区间为从75.95%到87.21%;对于软熔性能,其软化开始温度T10在4.8%~5.4%的SiO2含量区间先升高,在5.4%~5.7%之间又降低,而软化区间有变宽的趋势.选定一个碱度水平R=2.0,烧结矿SiO2质量分数在4.8%~5.7%范围变化时,其微观结构由熔蚀状向针柱状发展,结构均匀性逐渐提高,主要矿物组成由赤铁矿向铁酸钙发展,且低温还原粉化的骸晶状赤铁矿逐渐消失
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通过开展中间包控流装置布置的正交试验,研究了反应器结构对钢水流动行为的影响.着重探讨了不同尺寸中间包的控流装置布置规律及其对钢液流动行为和夹杂物去除的影响,定量化得到了双流板坯中间包控流装置布置与死区体积和结构影响因子D的关系.实验结果分析表明:中间包内部分活塞流体积不利于夹杂物去除,死区体积可准确反映钢液的洁净度水平;出水口抽吸作用对钢液流动行为影响较大,挡坝布置在距出水口1000-1300 mm时钢液流动形态较好,夹杂物聚集导致的水口结瘤率低至7.5%;0.0035
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含铝低密度钢由于其较好的综合力学性能和低密度特征引起结构钢领域研究人员的广泛关注.本文利用ThermoCalc热力学计算软件结合TCFE 7数据库,计算中锰中铝含量Fe-Mn-Al-C钢在不同温度的热力学平衡状态,总结其两相区相比例的变化规律,通过平移和修正等处理方法,绘制针对中锰中铝钢合金成分和相设计的类Schaeffler相图.结合马氏体转变温度的计算讨论对应不同合金成分条件下相种类存在可能,并通过已有材料的相比例和相形貌实验结果分析绘制的类Schaeffler相图的准确性和适用性.绘制的Fe-Mn-Al-C类Schaeffler相图可以直观地提供不同合金成分所对应的相比例、相种类等信息,可用于新型含铝低密度钢的合金设计
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针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义
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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
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