连铸工艺参数对SWRH82B钢160 mm x 160 mm坯中心碳偏析的影响

试验研究了结晶器电磁搅拌频率、拉速、过热度及二冷强度对SWRH82B连铸小方坯中心碳偏析的影响。研究结果表明,结晶器搅拌电流为300 A时,低电磁搅拌频率下铸坯中心碳偏析情况较好;拉速为1.8 m/min时,提高二冷比水量有利于改善中心碳偏析,但二冷比水量过高会加剧偏析;拉速为1.8 m/min时,二冷比水量为0.75 L/kg较为合适,拉速为1.9 m/min时,二冷比水量为0.8 L/kg是比较合适的;当过热度在20～30℃时,过热度对铸坯中心碳偏析的影响不大。     

转炉生产低碳低磷钢炉衬侵蚀机理研究

通过现场取炉衬溅渣层及镁碳砖样品研究炉衬侵蚀机理,利用SEM扫描电镜、高倍显微镜、X射线荧光光谱分析仪、Factsage软件,从微观和宏观两方面详细地分析了炉衬的侵蚀过程.在实际生产过程中,炉衬的侵蚀原因有很多种,主要研究了三方面内容,分别为溅渣层的熔损、镁碳砖中碳的氧化及镁砂颗粒的溶解与迁移.溅渣层的熔损主要与炉渣中(FeO)含量有较大关系,降低炉渣中(FeO)含量能提高溅渣层中物相的分解温度,从而起到减缓炉衬侵蚀、保护炉衬作用.镁碳砖中碳与溅渣层中(FeO)发生反应生成气体而损失,之后高氧化性炉渣侵入到镁碳砖中镁砂颗粒周围,形成包裹发生部分溶解,伴随着炉渣的逐步侵入,镁砂颗粒随着炉渣中(MgO)的饱和溶解度的变化,发生不断溶解和被动迁移.通过研究的炉衬侵蚀机理来看,造成炉衬侵蚀的主要原因与生产钢种的炉渣有较大关系.     

异构网络中基于能效优化的D2D资源分配机制

针对异构网络中D2D通信复用蜂窝用户频谱时存在的频谱分配问题,该文提出一种基于改进离散鸽群优化(PIO)算法的D2D通信资源分配机制。通过设置信干噪比(SINR)门限值来保证用户的通信服务质量(QoS),采用功率控制算法为用户设置发射功率,使用基于运动权值的二进制离散鸽群优化(MWBPIO)算法为D2D用户进行资源分配,并将D2D通信技术与中继技术进行有效结合,为边缘用户建立D2D中继链路,保证边缘用户的通信质量,最大化系统性能目标。仿真结果表明,该方案有效抑制了异构通信系统中引入D2D用户后导致的干扰问题,提高了边缘用户的通信质量和系统的频谱利用率以及系统的能效。

     

上部结构-筏基-地基共同作用子结构法FEM分析

应用子结构法理论,将上部结构刚度矩阵凝聚到筏板基础,同时将采用D-P模型的地基土体弹塑性刚度矩阵也凝聚到筏板基础上,建立了考虑上部结构、基础、地基共同作用的三维弹塑性有限元模型理论.利用此理论建立某工程框架结构裙楼-框架芯筒结构主楼-筏板基础-地基共同作用FEM模型,通过ANSYS程序对此模型进行数值模拟.结果表明,主楼结构的柱、梁应力在考虑共同作用比不考虑共同作用有增大趋势,群楼柱轴应力在考虑共同作用比不考虑共同作用小,而群楼梁弯应力却相反.并进一步分析得出考虑共同作用基础沉降差引起上部结构杆件应力重新分布,尤其是基础沉降差引起主楼的柱轴应力、梁弯应力的变化率大于群楼柱轴应力、梁弯应力的变化率的结论,该结论对以后工程设计有重要参考价值.     

复合群坑与城市地下通道同步开发的风险控制研究

以上海市复兴地块办公用房项目的群坑施工为研究对象,运用施工过程有限元分析、优化群坑开挖顺序以及增设观测井、降压井等措施,解决了项目潜在的施工风险问题。该项目的顺利实施,对涉及滨江环境下复合群坑与城市地下通道同步开发的其他类似工程的风险控制工作具有重要的参考价值。     

提高农村广播电视覆盖存在的问题与解决措施

提高农村广播电视覆盖率是政府部门亟待解决的问题,我国大部分居民生活在农村,应保障其拥有与城镇相同的精神文化设施待遇,最基本的就是要扩大广播电视有效覆盖,让农村受众能收听收看好广播电视.本文对提高农村广播电视覆盖的有效途径及存在问题对策进行了详细的探讨.     

连铸工艺参数对SWRH82B钢160 mm×160 mm坯中心碳偏析的影响

试验研究了结晶器电磁搅拌频率、拉速、过热度及二冷强度对SWRH82B连铸小方坯中心碳偏析的影响。研究结果表明,结晶器搅拌电流为300 A时,低电磁搅拌频率下铸坯中心碳偏析情况较好;拉速为1.8 m/min时,提高二冷比水量有利于改善中心碳偏析,但二冷比水量过高会加剧偏析;拉速为1.8 m/min时,二冷比水量为0.75 L/kg较为合适,拉速为1.9 m/min时,二冷比水量为0.8 L/kg是比较合适的;当过热度在20～30℃时,过热度对铸坯中心碳偏析的影响不大。     

基于混合决策的改进鸟群算法

针对鸟群算法(bird swarm algorithms, BSA)在求解复杂函数问题时存在的精度低、易陷入局部最优等问题,在保留BSA简单性的同时,提出一种基于混合决策的改进鸟群算法(improved bird swarm algorithms based on mixed decision making, IBSA)。应用重心反向学习机制初始化鸟群,维持鸟群较好的空间解分布。为了有效平衡算法在寻优过程中全局探索能力和局部发觉能力,动态调整鸟群飞往另外区域的周期。引入自适应余弦函数权重策略和加权平均思想对生产者觅食公式进行改进,增加算法在陷入局部最优后的脱困能力。在9个测试函数的基础上通过仿真试验对比基于IBSA、BSA、粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)性能。结果表明,改进算法在单峰函数和多峰函数的测试中,寻优精度和寻优速度得到了较大程度上的提升。