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1.
为了提高G102Cr18Mo高碳不锈轴承钢的洁净度、细化碳化物组织,采用真空感应熔炼、两次真空自耗重熔、大锻压比锻造的工艺路线,研究了真空处理及大锻压比锻造对化学成分、气体含量、夹杂物分布、二次枝晶间距及碳化物颗粒度的影响。研究结果表明,真空感应熔炼过程(VIM)中,随着铝含量的增加,碳的脱氧能力大幅降低,即使铝质量分数为0.003%也对碳的脱氧能力有明显的阻碍作用;真空自耗重熔过程(VAR)由于高的真空度、高的重熔温度等热力学条件以及反应动力学条件的改善,氧含量显著降低,第一次自耗重熔后氧质量分数从0.001 49%降低至0.000 57%,降低了61.7%,第二次自耗重熔后氧质量分数降低至0.000 50%。真空感应熔炼、真空自耗重熔过程,夹杂物的成分变化不大,主要以Al-Si夹杂为主,其次为Al2O3夹杂,再次为MnS夹杂、Mg-Al-Ca、Mg/Ca-Al夹杂。双真空冶炼后,钢中夹杂物主要为0~5 μm的细小夹杂物,未发现大于20 μm的夹杂,含有少量10~20 μm的夹杂,钢的洁净度大幅度提高。在真空自耗锭横断面上,从边部向芯部二次枝晶的形貌变化不大,二次枝晶间距逐渐增大,但是变化趋势缓慢,二次枝晶间距为85~95 μm,这主要得益于低的自耗重熔速度。对真空自耗锭进行大变形处理,最终锻造成40 mm的圆棒,碳化物颗粒的最大尺寸不大于20 μm,平均尺寸为15 μm,且没有碳化物聚集的现象。低的自耗重熔速度和大锻压比锻造是碳化物细化的关键。 相似文献
2.
嵩县山金北翼矿体走向长度短、平均厚度薄、矿体倾角小、地质品位低、岩石稳固性较差,采用盘区机械化上向水平分层进路充填采矿法开采,采切工程投入大,成本费用高,安全投入及风险更大。针对该类矿体,提出了一种脉内无固废精准开采采矿方法,通过构筑人工假巷形成运输条件,人工架设钢溜井形成行人、放矿、通风、泄水条件,采矿工作完成后通过脉内悬吊1 m3铲运机完成机械化出矿及设备换层工作,采用分层充填采矿法充填采空区,提高回采效率。与原采矿方法进行技术经济对比,采用脉内无固废精准开采采矿方法经济效益更好,不需要布置分段巷、采场联巷等掘进工程,在工程投入方面可节约23.2万元,不产生掘进废石,实现了脉内无固废开采的目的。现场试验结果表明:该开采方法具有开采精度高、采(出)矿效率高、采矿损失贫化低、安全投入小、经济效益高等优点,推广前景较大。 相似文献
3.
机体受到意外照射或在接受放射治疗时会引起放射性皮肤损伤,皮肤组织中最先发生水分解而产生活性氧,其次呼吸链及炎症过程也会产生大量活性氧。活性氧作为信号分子在调控生理生化过程中起到了不可替代的作用。本文就辐射刺激后皮肤内活性氧变化、活性氧干预放射性皮肤损伤的机制以及活性氧消除调控放射性损伤等三个方面的研究进展进行综述,旨在联系活性氧代谢与放射性损伤的生理病理反应,为相关研究及临床治疗提供便利。 相似文献
4.
处理高维复杂数据的聚类问题, 通常需先降维后聚类, 但常用的降维方法未考虑数据的同类聚集性和样本间相关关系, 难以保证降维方法与聚类算法相匹配, 从而导致聚类信息损失. 非线性无监督降维方法极限学习机自编码器(Extreme learning machine, ELM-AE)因其学习速度快、泛化性能好, 近年来被广泛应用于降维及去噪. 为使高维数据投影至低维空间后仍能保持原有子空间结构, 提出基于子空间结构保持的多层极限学习机自编码器降维方法(Multilayer extreme learning machine autoencoder based on subspace structure preserving, ML-SELM-AE). 该方法在保持聚类样本多子空间结构的同时, 利用多层极限学习机自编码器捕获样本集的深层特征. 实验结果表明, 该方法在UCI数据、脑电数据和基因表达谱数据上可以有效提高聚类准确率且取得较高的学习效率. 相似文献
5.
行人再识别是实现多目标跨摄像头跟踪的核心技术, 该技术能够广泛应用于安防、智能视频监控、刑事侦查等领域. 一般的行人再识别问题面临的挑战包括摄像机的低分辨率、行人姿态变化、光照变化、行人检测误差、遮挡等. 跨模态行人再识别相比于一般的行人再识别问题增加了相同行人不同模态的变化. 针对跨模态行人再识别中存在的模态变化问题, 本文提出了一种自注意力模态融合网络. 首先是利用CycleGAN生成跨模态图像. 在得到了跨模态图像后利用跨模态学习网络同时学习两种模态图像特征, 对于原始数据集中的图像利用SoftMax 损失进行有监督的训练, 对生成的跨模态图像利用LSR (Label smooth regularization) 损失进行有监督的训练. 之后, 使用自注意力模块将原始图像和CycleGAN生成的图像进行区分, 自动地对跨模态学习网络的特征在通道层面进行筛选. 最后利用模态融合模块将两种筛选后的特征进行融合. 通过在跨模态数据集SYSU-MM01上的实验证明了本文提出的方法和跨模态行人再识别其他方法相比有一定程度的性能提升. 相似文献
6.
提出一种基于i向量和变分自编码相对生成对抗网络的语音转换方法, 实现了非平行文本条件下高质量的多对多语音转换. 性能良好的语音转换系统, 既要保持重构语音的自然度, 又要兼顾转换语音的说话人个性特征是否准确. 首先为了改善合成语音自然度, 利用生成性能更好的相对生成对抗网络代替基于变分自编码生成对抗网络模型中的Wasserstein生成对抗网络, 通过构造相对鉴别器的方式, 使得鉴别器的输出依赖于真实样本和生成样本间的相对值, 克服了Wasserstein生成对抗网络性能不稳定和收敛速度较慢等问题. 进一步为了提升转换语音的说话人个性相似度, 在解码阶段, 引入含有丰富个性信息的i向量, 以充分学习说话人的个性化特征. 客观和主观实验表明, 转换后的语音平均梅尔倒谱失真距离值较基准模型降低4.80%, 平均意见得分值提升5.12%, ABX 值提升8.60%, 验证了该方法在语音自然度和个性相似度两个方面均有显著的提高, 实现了高质量的语音转换. 相似文献
7.
子空间聚类(Subspace clustering)是一种当前较为流行的基于谱聚类的高维数据聚类框架.近年来,由于深度神经网络能够有效地挖掘出数据深层特征,其研究倍受各国学者的关注.深度子空间聚类旨在通过深度网络学习原始数据的低维特征表示,计算出数据集的相似度矩阵,然后利用谱聚类获得数据的最终聚类结果.然而,现实数据存在维度过高、数据结构复杂等问题,如何获得更鲁棒的数据表示,改善聚类性能,仍是一个挑战.因此,本文提出基于自注意力对抗的深度子空间聚类算法(SAADSC).利用自注意力对抗网络在自动编码器的特征学习中施加一个先验分布约束,引导所学习的特征表示更具有鲁棒性,从而提高聚类精度.通过在多个数据集上的实验,结果表明本文算法在精确率(ACC)、标准互信息(NMI)等指标上都优于目前最好的方法. 相似文献
8.
近年来, 深度学习技术已在滚动轴承故障检测和诊断领域取得了成功应用, 但面对不停机情况下的早期故障在线检测问题, 仍存在着早期故障特征表示不充分、误报警率高等不足. 为解决上述问题, 本文从时序异常检测的角度出发, 提出了一种基于深度迁移学习的早期故障在线检测方法. 首先, 提出一种面向多域迁移的深度自编码网络, 通过构建具有改进的最大均值差异正则项和Laplace正则项的损失函数, 在自适应提取不同域数据的公共特征表示同时, 提高正常状态和早期故障状态之间特征的差异性; 基于该特征表示, 提出一种基于时序异常模式的在线检测模型, 利用离线轴承正常状态的排列熵值构建报警阈值, 实现在线数据中异常序列的快速匹配, 同时提高在线检测结果的可靠性. 在XJTU-SY数据集上的实验结果表明, 与现有代表性早期故障检测方法相比, 本文方法具有更好的检测实时性和更低的误报警数. 相似文献
9.
在模糊核未知的情况下对模糊图像进行复原称为盲解卷积问题,这是一个欠定逆问题,现有的大部分盲解卷积算法利用图像的各种先验知识约束问题的解空间.由于清晰图像的跨尺度自相似性强于模糊图像的跨尺度自相似性,且降采样模糊图像与清晰图像具有更强的相似性,本文提出了一种基于跨尺度低秩约束的单幅图像盲解卷积算法,利用图像跨尺度自相似性,在降采样图像中搜索相似图像块构成相似图像块组,从整体上对相似图像块组进行低秩约束,作为正则项加入到图像盲解卷积的目标函数中,迫使重建图像的边缘接近清晰图像的边缘.本文算法没有对噪声进行特殊处理,由于低秩约束更好地表示了数据的全局结构特性,因此避免了盲解卷积过程受噪声的干扰.在模糊图像和模糊有噪图像上的实验验证了本文的算法能够解决大尺寸模糊核的盲复原并对噪声具有良好的鲁棒性. 相似文献
10.
针对间歇过程的实时优化问题, 提出了一种基于自优化控制的批内优化方法. 以测量变量的线性组合为被控变量, 在单批次内跟踪控制被控变量实现间歇过程的实时优化. 根据是否在间歇过程的不同阶段切换被控变量, 给出了两种自优化控制策略, 对每种策略又分别提出两种设定轨线选取方案. 为求解这些情形下的最优被控变量(组合矩阵), 以最小化平均经济损失为目标, 推导了组合矩阵和经济损失之间的函数关系, 分别将其描述为相应的非线性规划问题. 在此基础上, 进一步引入了扩张组合矩阵, 将这些非线性规划问题归纳为求解扩张组合矩阵的一致形式(扩张组合矩阵具有不同的结构约束), 并推导得到了其中一种方案的解析解计算方法. 以一个间歇反应器为研究对象, 验证了方法的有效性. 相似文献