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1.
《锻压技术》2021,46(7):207-213
为了提高非等原子比高熵合金(Fe50Ni30Co10Cr10)的力学性能,在该合金中加入B元素作为间隙增强原子,对其进行变形处理与退火后,实现了对该合金显微组织的精确调控,并分析了经过不同时间与温度退火处理后该合金发生的再结晶转变过程。研究结果表明:FeCoCrNi高熵合金在添加B元素后会引起σ相温度发生小幅下降,随着温度逐渐下降,在574℃时生成了Cr_5B_3相。铸态试样内含有fcc基体相与Cr_5B_3第二相两种物相结构。在变形量较小状态下,晶粒外形主要以树枝晶形态为主,晶内组织发生了滑移,形成了明显的台阶外形;变形量达到50%后,晶粒明显拉长,形成了扭折带变形组织,树枝晶结构已逐步转变为扁平状组织;随着变形量增加,晶粒尺寸逐渐减小,晶粒明显细化。当退火时间达到30 min时,形成的晶粒尺寸与退火时间为10 min的晶粒尺寸存在明显差异,并未出现晶粒长大的情况,等轴晶内也同样形成了大量的hcp板条组织。 相似文献
2.
随着射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术的飞速发展,在各种特殊的环境下(如工厂、仓库、监狱等),对RFID阅读器天线优化部署的需求开始受到广泛关注.针对目前RFID阅读器天线部署中存在的部署难度大、约束条件多且不易找到最优解和Pareto前沿等问题,文中提出了一种基于改进型多目标樽海鞘群算法(Multi-obj ective Salp Swarm Algorithm,MSSA)的RFID阅读器天线优化部署方法.预先构建多目标RFID阅读器天线优化部署模型,设定优化目标;多目标樽海鞘群算法对RFID阅读器天线优化部署模型进行优化训练,引入分离算子以优化搜索能力,并通过迭代不断寻找满足条件的非支配解,构建满足条件的Pareto解集,其即为优化的结果.实验数据表明,MSSA算法求解时无需先验知识和设置加权系数,收敛速度快;在相同实验环境下,MSSA算法与带观察者机制的蝙蝠(BA-OM)算法、粒子群(PSO)算法、细菌觅食优化(MCBFO)算法相比,覆盖率分别提高了33%,28%,20%;与同类型的求Pareto解集的混合萤火虫(HMOFA)算法相比,MSSA算法的负载均衡提高了7.14%,经济效益提高了59.74%,阅读器干扰减少34.04%. 相似文献
3.
为解决太赫兹(Terahertz,THz)图像内泊松高斯混合噪声导致芳纶纤维蜂窝材料脱粘缺陷轮廓检测精度低的问题,基于Anscombe变换与小波阈值法构建了THz图像降噪模型。高斯噪声方差为降噪模型的必要参数,但实际THz图像噪声分布未知,且噪声与纹理在高频混叠,给方差准确估计提出了挑战。为此,首先以样件纹理几何形状为先验信息,构造Benzene-ring算子去除THz图像纹理,使其小波域高频分量中仅含有噪声;然后提出改进的Logistic混沌映射提高样本集的多样性,以训练Elman神经网络准确建立高频分量与高斯噪声方差间映射关系;最后依据噪声方差估计值,基于Anscombe变换将泊松高斯混合噪声转化为高斯噪声,并利用小波阈值法与Anscombe逆变换得到了最终THz降噪图像。仿真与试验结果表明,所提出的方法降噪效果最佳并有效提高缺陷轮廓检测精度,相比于高斯滤波、小波阈值以及非局部均值法,平均梯度指标分别提升12%、33%、9%,缺陷面积绝对误差分别降低234 mm2、304 mm2、263 mm2。 相似文献
4.
5.
针对以3,4-乙烯二氧噻吩(PEDOT)导电聚合物的固体钽电容,本文以温度和湿度为加速试验应力,采用变间隔测量法搭建4种应力85℃/85%RH、95℃/70%RH、95℃/85%RH、110℃/85%RH水平下的钽电容恒定应力加速退化试验平台,获取性能退化参量电容量和损耗因数的退化数据。针对在温湿度加速应力下钽电容退化参数的非单一变化趋势,利用有序聚类算法进行退化区间划分;基于误差函数斜率的变化率确定最佳分类数,获得钽电容的稳定退化区间;基于数据重构和维纳过程对电容量和损耗因数进行拟合,拟合精度分别达到97%和95%,验证维纳过程建模的有效性;结合Copula函数建立基于随机效应维纳过程的钽电容二元加速退化模型,进行钽电容可靠性评估,推导正常应力水平下产品寿命,符合寿命12~15年的规定。结果表明二元加速退化模型能够进行钽电容的退化性能分析和寿命预测。 相似文献
6.
针对传统遗传算法收敛速度慢、容易陷入局部最优、规划路径不够平滑、代价高等问题,提出了一种基于改进遗传算法的无人机(UAV)路径规划方法,该算法对遗传算法的选择算子、交叉算子和变异算子进行改进,从而规划出平滑、可飞的路径。首先,建立适合UAV田间信息获取的环境模型,并考虑UAV的目标函数与约束条件以建立适合本场景的更为复杂、精确的数学模型;然后,提出了混合无重串选择算子、非对称映射交叉算子和启发式多次变异算子,寻找最优路径以及扩大种群搜索范围;最后,采用三次B样条曲线对规划出的路径进行平滑,得到平滑的飞行路径,并且减少了算法的计算时间。实验结果表明,与传统遗传算法相比,所提算法的代价值降低了68%,收敛迭代次数减少了67%;相较蚁群优化(ACO)算法,其代价值降低了55%,收敛迭代次数减少了58%。通过大量对比实验得出,当交叉率的值为(1/染色体长度)时,算法的收敛效果最好。在不同环境下进行算法性能测试,结果表明所提算法具有很好的环境适应性,适合于复杂环境下的路径规划。 相似文献
7.
针对调制信号双谱(MSB)方法仅能处理平稳信号的不足,提出了一种基于加权平均集成经验模态分解(WAEEMD)和MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用WAEEMD将滚动轴承的非平稳振动信号分解成一系列具有平稳特性的固有模态函数(IMF);然后,开发了一种基于Teager能量峭度(TEK)的加权平均方法以强调敏感IMF的重要性,并将加权后的IMF重构为WAEEMD滤波信号;最后,应用MSB分解WAEEMD滤波信号中的调制分量并提取故障特征频率。仿真和实验结果表明,相对于快速谱峭度(FK)和EEMD-MSB方法,WAEEMD-MSB方法能更准确地获取故障特征,从而验证了WAEEMD-MSB方法的有效性。 相似文献
8.
区间Pythagorean犹豫模糊集,可以更加全面完整地描述决策者给出的决策结果,因此它是一个表示不确定现象的强有力的工具。针对模糊信息下的决策问题,提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵的多属性决策方法。提出连续区间Pythagorean犹豫模糊有序加权平均(CIPHFOWA)算子,并提出了区间Pythagorean犹豫模糊连续熵,同时给出了属性权重完全未知和部分已知时的权重确定方法;提出了一种基于区间Pythagorean犹豫模糊连续熵-灰色关联度的多属性决策方法,并通过新型农村医疗制度完善情况评价案例说明该方法的可行性和有效性。 相似文献
9.
为解决滚动轴承故障时产生的信号具有强背景噪声而导致弱周期冲击特征难提取,以及在对轴承故障模式进行智能诊断时一般的诊断模型对故障振动信号的时序特征识别效果不强这两大问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)、Teager能量算子和长短期记忆网络(LSTM)的故障诊断方法。使用MCKD算法对滚动轴承振动信号进行降噪处理,提取出信号中被噪声掩盖的周期冲击特征,并利用Teager能量算子检测信号的瞬态冲击,得到Teager能量序列;将结果分为训练集和测试集,将训练集输入到建立的LSTM故障诊断模型中进行学习,不断更新网络参数并提取出时间维度的特征信息;将训练好参数的LSTM模型应用于测试集,输出故障诊断结果。实验结果表明,提出的方法以端到端模式可以一次性诊断多种类型、尺寸的故障,具有很高的识别精度,是一种可以有效利用强背景噪声信号中时序特征的故障诊断方法。 相似文献
10.
云制造系统的选择评价是云制造管理中的重要研究课题。针对复杂的云制造系统评价问题,构建了基于信息集成算子和一致性提升算法的犹豫模糊互补判断矩阵(HFCJM)决策模型。由于现有的犹豫模糊加权平均算子存在不能满足幂等性的不足,提出了一种改进的犹豫模糊加权平均(I-HFWA)算子,并验证其满足幂等性这一重要性质;研究了完全乘性一致HFCJM的构造方法,并引入一致性指数概念来衡量HFCJM的一致性水平;建立了基于犹豫模糊决策算法的云制造系统选择模型,并分析了决策模型在每次迭代过程中的信息损失量、一致性水平提高程度、计算复杂度以及模型的收敛性。采用案例进行验证分析。实验结果表明,相对于对比模型,犹豫模糊决策算法在可靠性和有效性上更优。 相似文献