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以奥氏体不锈钢321合金为研究对象,通过EBSD和TEM等方法,分析在950~1250℃变形温度和0. 001~1 s~(-1)应变速率条件下的不连续动态再结晶(DDRX)行为。研究结果表明:当变形温度上升后,合金中更多晶粒发生了再结晶转变的过程,同时,再结晶晶粒的尺寸也显著增大;当应变速率上升后,再结晶晶粒的数量发生了降低的现象,并且其尺寸也明显减小。在温度较高而应变速率较小的情况下,晶粒将会在三叉晶界部位发生形核,此时晶界也很容易发生迁移的现象;而在较低温度以及应变速率很大的情况下,稠密位错墙也会对再结晶形核过程造成较大影响。当真应变逐渐增大后,小角晶界随之减少,同时形成了更多大角晶界与孪晶。与传统DDRX相比可以发现,此时的孪晶在初始变形阶段出现了降低的现象。 相似文献
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计算机技术随着科技先进性的发展,变革速度也是日新月异。智慧城市未来发展前景将是全人类的共同目标。同时在未来智慧城市的安防中计算机技术的发展同样发挥不可忽视的重大作用,本文通过对计算机的视觉与感知技术进行一定的分析和总结。其在智慧安防中已经存在的相应的应用,并根据当前的智慧城市安防建设的需求以及计算机运用所使用的原理,对计算机视觉与感知在未来智慧安防中进行一定的总结和分析,促进行业的发展和进步。 相似文献
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多Agent协作追捕问题是多Agent协调与协作研究中的一个典型问题。针对具有学习能力的单逃跑者追捕问题,提出了一种基于博弈论及Q学习的多Agent协作追捕算法。首先,建立协作追捕团队,并构建协作追捕的博弈模型;其次,通过对逃跑者策略选择的学习,建立逃跑者有限的Step-T累积奖赏的运动轨迹,并把运动轨迹调整到追捕者的策略集中;最后,求解协作追捕博弈得到Nash均衡解,每个Agent执行均衡策略完成追捕任务。同时,针对在求解中可能存在多个均衡解的问题,加入了虚拟行动行为选择算法来选择最优的均衡策略。C#仿真实验表明,所提算法能够有效地解决障碍环境中单个具有学习能力的逃跑者的追捕问题,实验数据对比分析表明该算法在同等条件下的追捕效率要优于纯博弈或纯学习的追捕算法。 相似文献