真空熔覆WC颗粒增强复合涂层中WC溶解行为的研究

研究了真空熔覆条件下三种不同成分镍基WC复合涂层中WC颗粒的溶解行为.结果表明:Ni60A-WC复合涂层中,WC的溶解从边缘发生,以复合碳化物Fe6W6C的析出为主;Ni25B-WC复合涂层中,WC溶解方式表现为整体的"疏松分离"、部分WC的桥接及团聚;Ni22AA-WC复合涂层中,WC仅发生局部的疏松溶解.WC中W,C和基体中w,C含量的浓度差大,基体中Cr,Fe含量高,都会加速WC颗粒的溶解行为.     

道次间冷却对厚板控制轧制变形行为的影响

 厚规格钢板轧制中低压缩比难以消除连铸坯心部缺陷,容易引起厚规格钢板性能波动。采用数值模拟和试验研究相结合的方法,详细分析了道次间强冷却工艺对厚规格板坯温度变化和轧制变形的影响规律。结果表明,采用道次间强制水冷的方式进行“温控-形变”耦合控制,可以有效提高厚规格钢板心部变形量,改善内部质量。对比分析可知,高温粗轧阶段采用道次间冷却对钢板心部变形影响较大;精轧阶段进行道次间冷却,对钢板心部变形影响相对较小,同时将显著提升道次轧制力。     

基于贝叶斯优化XGBoost模型的热轧中厚板终冷温度预测

轧后冷却是影响钢板组织性能的重要工序之一,其中终冷温度是冷却过程的关键控制参数。由于传统的温控数学模型与自学习模型精度较差,因此为了提高终冷温度预测的精度,采用贝叶斯优化XGBoost模型对终冷温度进行回归预测,以冷却速率、总流量、开启集管数和化学成分等15个变量作为模型的输入,终冷温度作为模型输出,通过BO-XGBoost模型预报终冷温度。同时,对比了BP神经网络模型、默认超参数XGBoost模型和BO-GBDT模型的回归效果。结果表明：BO-XGBoost模型的训练集和测试集具有较高的决定系数和较低的误差,说明模型具有很好的泛化性、鲁棒性和非线性拟合能力,相较于经典数学模型提高了终冷温度预测精度。     

综合文字和非文字区域特征的文档图像检索

提出一种改进的自适应文字区域提取算法,将文档图像分割成文字区域和非文字区域。对文字区域提取连通字符间空白、连通字符高度和宽度等局部特征,以及书写样式、段落特征等全局特征;对非文字区域,提取关键块特征。然后利用检索算法将文字区域特征和非文字区域特征结合起来,提高检索的准确性。同时,在检索算法中引入多维数据检索结构,有效地提高检索速度。通过对大规模文档数据库（包含12 024个文档）的检索,表明该算法具有较高的效率,优于现有的一般文档图像检索算法。     

地质因素对煤巷掘进的影响

断裂构造、煤层自然状况、顶底板岩性、煤岩层的含水性和透水性、瓦斯等地质因素对煤巷掘进有着重要的影响。通过分析郑煤集团大平煤矿的地质资料,提出煤巷掘进中应采取的技术措施,防止地质灾害的发生。     

极薄高强钢板辊压式连续淬火装备技术与应用

极薄高强钢板高平直度淬火是行业技术难题。基于对高效换热和淬火变形机理的新认识,提出宽薄钢板受约束淬火变形机制和低残余应力淬火方法,发明多机架高刚度液压伺服控制辊系、高强均匀阵列射流水刀等核心部件,研制成功国际首套极薄高强钢板辊压式淬火装备和非对称淬火、差速拉伸淬火、逐级约束淬火等淬火新技术,自主集成了3~6 mm极薄超高强钢板热处理工艺技术体系。应用该装备技术后,3 mm钢板淬火不平度不大于3~4 mm/2 m,钢板热处理后切割不变形、焊后180°折弯不开裂,实现批量稳定淬火生产。     

渗铝激光冲击复合处理对00Cr12合金钢高温拉伸性能的影响

利用大功率Nd:YAG激光对渗铝后的00Cr12合金钢进行了冲击强化处理,并在不同温度下对其进行了高温拉伸试验,从力学性能及断口形貌等分析了渗铝复合激光冲击对其高温拉伸性能的影响。结果表明,00Cr12合金钢渗铝后表面形成的铝化物涂层在高温拉伸过程中具有较高的热稳定性及抗氧化性能,表现出优异的热疲劳性能,而且激光冲击处理可以使渗铝层组织更加致密并且与基体结合更加紧密。     

大豆蛋白与绿茶多酚相互作用对方便面品质及抗氧化性的影响

研究了绿茶多酚和大豆分离蛋白相互作用对油炸方便面品质及抗氧化性的影响,测定了面团的混合特性、方便面的糊化特性、蒸煮损失以及油脂氧化.结果表明:大豆分离蛋白能够提高面团的稳定性,但绿茶多酚对面团的混合特性影响并不显著.绿茶多酚(green tea polyphenols,GTP)和大豆分离蛋白(soybean prote...     

基于DNN的中厚板组织性能逆向优化系统及应用

产品性能是热轧钢材生产的重要指标。生产工艺参数的调整和新产品的研发都需要较长的调试周期,容易造成产品性能的不稳定、研发成本过高等问题。为解决上述问题,进一步优化工艺,缩短研发周期,基于深度神经网络和规则期望算法,建立了中厚板组织性能逆向优化模型,对神经网络框架进行了选型以及超参数调参。基于某钢厂中厚板生产线在线生产数据,使用深度神经网络模型对最终产品性能进行了测试及应用,预测值与实测值的吻合度较高。