Fe-Cr-Ni系不锈钢在热老化和退火过程中铁素体调幅分解的相场法研究

用基于Cahn-Hilliard方程的相场法研究了Fe-Cr-Ni系不锈钢中的铁素体在热老化和后续退火过程中调幅分解的演化过程，结果表明：在热老化过程中调幅分解生成相连的网络状α'相，调幅分解引起的Cr成分波动的波长和振幅都随着热老化时间的延长而增大；在随后的退火过程中α'相逐渐溶解而Cr成分波动的振幅迅速减小，但是波长继续增大。还讨论了热老化时的调幅分解对铁素体纳米压痕硬度的影响以及退火温度对调幅分解回复(α'相溶解)所需时间的影响，结果表明：铁素体的纳米压痕硬度主要与调幅分解的振幅有关，且随着振幅的增大而提高。同时，提高退火温度能显著缩短调幅分解回复所需的时间，退火回复时间与退火温度之间有Arrhenius形式的关系。     

基于经验模态分解的冷水机组能耗预测模型

针对实际工程中采集的磁悬浮冷水机组的功率时间序列多为非线性、非平稳信号的问题,提出基于经验模态分解的机器学习能耗预测模型,此模型从信号本身尺度特征出发对信号进行分解,具有良好的局部适应性。将基于经验模态分解的机器学习模型预测结果与原始机器学习模型的预测结果进行比较,结果表明,采用经验模态分解的磁悬浮冷水机组能耗预测模型能够提高预测精度。     

基于小波分析的谐波在线监测系统

针对传统谐波在线监测系统存的结果不准确，无法描述谐波动态变化特点，设计了基于小波分析的谐波在线监测系统。首先设计了谐波在线监测系统的硬件模块，然后谐波在线监测系统的软件模块，依据小波变换分析谐波信号特征，得到的谐波变化率，从而谐波在线监测系统的监测结果，最后采用具体实验进行了谐波在线监测系统性能的仿真实验，由实验结果可知，该系统的谐波监测精度高，可以有效检测各种谐波分量，保证电力系统稳定运行。     

有限元SN中子输运模拟的区域分解并行

确定论中子输运方法具有计算速度快、可获取物理量的精细场分布、可高效多物理耦合等优点，随着有限元方法在中子输运模拟中的应用，复杂几何结构、大尺度下的屏蔽问题和临界问题都能得到高保真建模和分析。离散纵标（S_N）法是求解中子输运方程的有效数值方法，基于OpenMP并行机制对各独立离散方向进行并行求解，可提高S_N输运模拟的计算速度，但并行规模较有限。对几何空间进行区域分解并采用MPI并行机制，可实现大规模并行扩展，进而实现对大型问题的高精度快速求解。本文采用并行自适应非结构网格应用框架JAUMIN进行区域分解和进程间通信，通过并行S_N扫描实现了自主有限元输运程序ENTER的高效并行，完成正确性检验后在天河Ⅱ号超级计算机上使用1 440个CPU核完成了1.43×10⁷网格单元、2.81×10⁹自由度规模问题的测试，计算时间约7.4 h。表明该程序具备了有效模拟大型复杂结构中子输运问题的能力，具有一定工程应用价值。     

以碳中和指标为抓手 协同推进减污降碳工作

2020年12月16日至18日,在京召开的中央经济工作会议确定的2021年重点任务中的第八项是做好碳达峰、碳中和工作。1应对气候变化成为国际共识的历史演进摇摇应对气候变化已成为国际共识。国际社会关于气候变化应对的重点不断调整,经历了一个从“无悔行动”、市场机制设计、指标分解到全球气候治理体系构建等的演化过程。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

EMD算法发展及应用综述

经验模态分解算法在各个领域都有广泛的应用,在工业领域中,对机械设备故障的机理研究,有助于监测机械运行状态,在医学领域中,准确的检测出患者与正常人数据的差异有助于疾病的分析和诊断,由于经验模态分解算法在非线性非平稳信号分析中具有显著优势,多年来深受学者的关注。文章总结了经验模态分解算法近年来的发展改进及应用。     

基于SVD和SSA-VMD降噪的轴承故障特征提取

针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题，提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD)：首先，对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)处理，运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号；其次，为防止故障信息丢失，将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm，SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD）算法处理，得到最佳的模态个数K和惩罚参数α，选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号，并对信号进行包络分析；最后，通过仿真和试验数据分析得出，该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征，为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。     

Trudinger-Moser不等式的两种证明方法

Trudinger-Moser不等式在研究带有临界指数增长非线性项的偏微分方程解的存在性问题上有着重要的应用.在径向空间中利用施瓦兹对称重排，基于单位分解的技巧取截断函数是证明Trudinger-Moser不等式的两种主要方法.