表面处理工艺对TA15钛合金板材弯曲性能的影响

采用研磨抛光、酸洗减薄以及研磨抛光+酸洗减薄3种工艺对退火态TA15钛合金板材进行表面处理,研究了不同表面处理工艺对板材弯曲性能的影响,并分析了板材弯曲开裂机理。结果表明：经研磨抛光+酸洗减薄的联合工艺处理后板材的弯曲角度最大,酸洗减薄工艺次之,研磨抛光工艺最小。经研磨抛光后,试样表面形貌呈现出锯齿状纹理,而研磨抛光+酸洗减薄工艺可以钝化研磨抛光形成的锯齿状磨削纹理,降低表面粗糙度,获得更加平整的表面。经分析,认为弯曲试样的开裂机理是试样弯曲过程中,锯齿状纹理处易产生局部应力集中,形成裂纹源或成为裂纹扩展的通道。研磨抛光试样的弯曲断口分析表明,裂纹起源于试样表面,韧窝形态呈现多而深的特征,为典型的韧性撕裂断口。     

GCr15表面TiC/Fe复合层的制备及其与基体结合性能分析

研究以GCr15和TC4为原料,采用热压扩散原位反应在GCr15表面制备TiC/Fe复合层. 利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、自动划痕仪和显微硬度仪测试表征复合层的物相组成、显微组织、复合层的界面结合性能和显微硬度的变化. 结果表明,在1000 ℃和40 MPa条件下保温2 h,4 h和6 h后,TiC/Fe复合层厚度分别为5 μm,7 μm和10 μm,复合层厚度均匀,与基体界面平整,其表面物相组成仅为TiC和α-Fe相,复合层的显微硬度最高达到2453.7 HV0.05,约为轴承钢基体的5倍. 显微划痕与拉伸试验可知1000 ℃和40 MPa条件下保温4 h所得复合层与基体界面结合的临界载荷为58.5 N,界面结合强度大于221 MPa,表明热压扩散原位制备GCr15表面TiC/Fe复合层与基体之间具有优异的结合性能,对基体保护作用良好.     

水库水位的VMD-CNN-GRU混合预测模型

水库水位预测为其运营、防洪、水资源调度管理提供了重要决策支持.准确可靠的预测对水资源的优化管理起着至关重要的作用.针对水库水位数据的非线性、不稳定性以及复杂的时空特性,提出一种融合自适应变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的混合水库水位预测模型.VMD通过对水位序列进行分解消除噪声,CNN用于有效提取水位数据的局部特征,GRU用于提取水位数据的深层时间特征.以葠窝水库日水位为例,与多个相关模型对比分析,结果表明:精度方面,新模型在选取的评价指标上均表现最佳;运算效率方面,本文选择的GRU与长短时记忆网络(LSTM)相比,运算效率显著提高.新模型预测的高精度、高运算效率更能满足实际水库水位实时调度的需求.     

TA15钛合金中板组织与力学性能研究

采用一次换向+四火次轧制、二次换向+四火次轧制和一次换向+三火次大变形轧制3种工艺制备了厚度10.0mm的TA15钛合金中板，研究了轧制工艺对板材显微组织和力学性能的影响。结果表明：3种TA15钛合金中板显微组织均为α+β两相区加工组织，但采用二次换向+四火次轧制的样品B显微组织中初生α相尺寸最为细小、等轴化程度最高；3种TA15钛合金板材室温和高温力学性能均符合GJB 2505A—2008标准要求，但采用一次换向+三火次大变形轧制的样品C室温和500℃高温抗拉强度横纵向差异最小，500℃高温持久性能最佳。     

基于LSTM-BLS的突发气象灾害事件中公众情感倾向分析

近年来长短期记忆网络(LSTM)在文本情感倾向分析方面显示出一定优势,但LSTM提取特征时存在语义不完整、精度不高等问题.研究者往往通过引入卷积神经网络(CNN)来弥补这一缺陷,但仍然未考虑到单词之间的句法依存问题.本文将以增量学习算法为核心的宽度学习(BLS)与LSTM相融合,提出了LSTM-BLS文本情感分析模型,并以2020断崖式降温事件为例,对突发气象灾害发生时公众情感倾向进行分析.结果表明:与基线模型K-means和支持向量机(SVM)相比,LSTM-BLS模型精度分别提高17.23和13.46个百分点;与已有深度模型LSTM、CNN-LSTM相比,本文模型精度分别提高7.13和4.17个百分点.     

TA15钛合金中板组织与力学性能研究

采用一次换向+四火次轧制、二次换向+四火次轧制和一次换向+三火次大变形轧制3种工艺制备了厚度10.0mm的TA15钛合金中板，研究了轧制工艺对板材显微组织和力学性能的影响。结果表明：3种TA15钛合金中板显微组织均为α+β两相区加工组织，但采用二次换向+四火次轧制的样品B显微组织中初生α相尺寸最为细小、等轴化程度最高；3种TA15钛合金板材室温和高温力学性能均符合GJB 2505A—2008标准要求，但采用一次换向+三火次大变形轧制的样品C室温和500℃高温抗拉强度横纵向差异最小，500℃高温持久性能最佳。