Fe-C-Mn-Al系TRIP钢两相区奥氏体转变模拟

为了研究Fe-C-Mn-A1系TRIP钢两相区奥氏体化过程中合金元素在奥氏体和铁素体中的分布,利用热膨胀仪、金相显微镜、电子探针等仪器,在对TRIP钢两相区奥氏体化过程进行热力学与动力学分析的基础上,建立了两相区奥氏体化过程的扩散模型,采用显式有限体积法对800℃与840℃的奥氏体化过程进行了数值求解.模拟结果表明:奥氏体转变初期受C元素在奥氏体中的扩散控制达到亚平衡,奥氏体转变速率较快;此时A1元素在奥氏体与铁素体界面处的浓度差较显著,Mn元素在奥氏体与铁素体界面处的浓度差不显著.奥氏体转变后期受Mn元素在铁素体内的扩散控制,转变速率较慢;此时A1元素在铁素体内已大量富集,Mn元素在奥氏体与铁索体界面处有较显著的浓度差.     

宝钢电镀锌无铬耐指纹钢板的特性研究

研究了宝钢电镀锌无铬耐指纹钢板的各项性能,包括耐蚀性、耐指纹性、耐黑变性、涂装性、附着性、导电性、耐溶剂性、表面形貌等,以了解产品特性并提供相关的技术参考,同时将无铬耐指纹钢板特性与原含铬产品作了对比.结果表明:宝钢电镀锌无铬耐指纹钢板各项性能已接近或达到含铬产品的水平,标志着宝钢电镀锌耐指纹钢板生产步入一个新的标志性阶段.     

基于分布式微服务架构的重型车污染物排放监管平台设计

随着汽车尾气污染问题日益严峻, 生态环境部要求所有国六重型车安装远程排放管理车载终端以监测其尾气排放. 本文设计了一种基于分布式微服务架构的重型车污染物排放分区监管平台, 该平台采集特定区域内所有安装车载终端的重型车实时数据, 对重型车主要尾气污染物氮氧化物、颗粒物进行定量分析, 同时提出了一种判定污染物所属具体行政区的算法, 从而实现了各行政区域内重型车污染物排放总量统计和展示. 最终该平台部署于淄博市生态环境局, 运行正常且数据可靠, 为环保部门的精准监管和治理提供了有力的数据支撑.     

改进YOLOv5的交通灯实时检测鲁棒算法

交通灯检测算法作为自动驾驶任务中的一个重要环节,直接关系到智能汽车的行车安全。因为交通灯尺度小且环境复杂,给算法研究带来了困难。针对交通检测存在的痛点,提出改进YOLOv5的交通灯检测算法。首先使用可见标签比确定模型输入;然后引入ACBlock结构增加主干网络的特征提取能力,设计SoftPool减少主干网络的采样信息损失,使用DSConv卷积核减少模型参数;最后设计了记忆性特征融合网络,高效利用了高级语义信息和底层特征。对模型输入和主干网络的改进,直接提高模型在复杂环境下对特征的提取能力;对特征融合网络的改进,使模型能够充分利用特征信息,增加对目标定位和边界回归的精准度。实验结果表明,改进后的方法在BDD100K数据集上取得了74.3%的AP和111frame/s的检测速度,比YOLOv5提高11.0个百分点的AP;在Bosch数据集上取得了84.4%的AP和126frame/s的检测速度,比YOLOv5提高9.3个百分点的AP。鲁棒性测试结果表明,改进后的模型在各种复杂环境中对目标的检测能力都有显著提升,鲁棒性增加,做到了高精度实时检测。     

基于状态反馈的功率放大器线性化方法

笛卡尔座标反馈线性化技术是减小RF功率放大器非线性失真的一种有效方式,但在高频输入下信号传输延时使系统类似于一高阶系统,严重影响反馈系统的稳定性,一般只适用于窄带系统。为提高系统性能,提出了一种新的状态反馈的线性化技术,并通过二次优化实现参数的优化配置并进行仿真。仿真结果表明通过新方法设计的Cartesian回路增强了系统的稳定性,提高了反馈线性化技术的线性化带宽,而且设计的系统对延时的变化具有较强的鲁棒性。     

挖掘关联规则中AprioriTid算法的改进

针对Apriori和AprioriTid算法中存在的项集生成瓶颈问题,提出了一种基于事务集压缩、候选项集压缩和支持度布尔矩阵的改进AprioriTid算法。该算法中通过删去不必比较的事务来有效缩减数据集;优化频繁项集的自连接方式来减少生成的候选项集个数;使用支持度布尔矩阵来加快候选项集的验证速度。实验结果表明改进算法确实能有效减少相关计算量,比已有算法执行效率明显提高,同时验证了该算法在旋转机械故障诊断中的有效性。     

基于3D角度编码的量子遗传算法

为了充分利用量子态在算法中的量子特性,提高算法的搜索效率,减少存储空间,提出了一种基于3D角度编码的量子遗传算法。该算法将量子位描述为3D球面坐标下的一对相位角,充分利用了量子的空间运动特性,并引入一种自适应旋转角大小和方向的确定方案,从而进一步简化了染色体的更新和变异过程,而且使算法的量子特性、存储性能、时间性能都得到很大的提高。仿真结果表明,其在算法优化效率和搜索能力上都优于简单遗传算法和普通量子遗传算法。     

基于改进分段半马尔可夫模型的在线序列模式检测

在时间序列数据挖掘中,在线检测在时间上存在任意缩放的相似模式是一个具有挑战性的问题.本文对基于模型匹配的分段半马尔可夫模型进行改进,通过引入偏移量分布、振幅差值分布和前项状态,克服该模型参数难以确定、鲁棒性差的缺点.实验表明,改进分段半马尔可夫模型能够快速准确检测出在时间上存在任意缩放的相似模式.     

云数据中心虚拟资源管理研究综述

云计算数据中心是数据中心架构和发展的方向,云数据中心的虚拟资源管理问题是当前的研究热点。总结了数据中心的发展历程,综述了云数据中心的虚拟化技术、虚拟资源提供与部署、资源调度模型与算法以及基于能量优化和负载均衡的虚拟机迁移技术的研究现状。最后展望了云数据中心虚拟资源管理领域有待进一步研究的方向。     

基于OpenGL的飞机刹车视景仿真系统研究

视景仿真作为飞机刹车半实物仿真的一部分,实现了飞机刹车仿真的可视化.在设计过程中将OpenGL、3DS Max和串行通信技术有效结合,解决了飞机刹车过程的三维视景系统模拟仿真问题.仿真软件以Visual C 为平台,采用开放型图形库(OpenGL)实现了飞机刹车过程可视化的场景绘制、纹理映射、视点变换及动画仿真,利用3DS Max建立了飞机实体模型,飞机刹车过程的动态演示随RS-485实时通信数据不断刷新,以实现飞机刹车过程的可视化处理、数据记录和视景回放.