大厚度高层建筑用钢Q460GJC-Z35的研制

通过成分设计、轧制、热处理工艺设计,采用晶粒细化、固溶强化、析出强化等手段,对80、110mm的Q460GJC-Z35高强度钢板的研发工艺及过程进行试验设计。结果表明：通过Nb、V、Ti、Ni复合微合金化和控轧控冷、正火快冷（NAC）热处理相结合生产的模铸Q460GJE-Z35钢板具有晶粒细小、组织均匀,钢板屈服强度达到420~490 MPa,抗拉强度达到585~625 MPa,伸长率达到20%以上,0℃冲击功达到123 J以上,Z向断面收缩率大于35%,探伤达到1级探伤要求,实现了强度和韧性的良好匹配和较高的内部质量。     

盾构工程绿色建造关键技术

项目组针对盾构工程的特点,以北京、深圳、傅山等地铁工程为依托,研发了盾构工程绿色建造关键技术.首次提出了盾构工程绿色建造的思维导图及实现路径;研发了轻型高性能纤维混凝土管片,并提出了基于model code 2010的纤维混凝土管片的极限状态设计方法;设计建造了多功能盾构管片力学性能试验机,可实现非标及特殊内外荷载下的足尺管片试验;系统研发了盾构机适应性改造技术,解决了复杂地质条件下的盾构高效施工问题;开发了基于大数据分析的中建云盾构智慧施工管控平台,实现了质量安全进度的远程管控和信息化施工,有效解决了盾构工程高效、绿色施工问题.     

中上扬子地区海相油气勘探前景

随着研究的深入和勘探力度的加大,中上扬子地区海相碳酸盐岩油气勘探的优势日显突出。在建立区域层序地层格架的基础上,指出区域性主力烃源岩层主要是上震旦统陡山沱组(Z₂ds)(SS1-TST),-C₁下部(SS3-TST),上奥陶统五峰组(O₃w)及S₁下部(SS7-LST,TST),中二叠统栖霞组(P₂q)(SS12-TST),P3(SS13-TST),除O₃w产于SS7-LST,其余主力烃源岩均形成于超层序的海侵体系域;区域性主力储集层主要包括上震旦统灯影组(Z₂d)(SS2-HST),-C₂,-C₃(SS4-HST),C₂(SS11-HST),中二叠统茅口组(P₂m)(SS12-HST),上二叠统长兴组(P₃ch)-T₁,T₂(SS13-TST,HST),通常与超层序的高水位期相一致;区域盖层的分布与区域烃源层的分布基本一致,但要比区域性烃源岩的类型丰富,其发育和分布主要形成于二级全球海平面快速上升时期。最后指出礁滩相灰岩—白云化或白云岩—古岩溶为最有利储层,古隆起+后期构造—岩性地层复合圈闭为最有利部位,川东北—鄂西地区(两边一台)及川东南—黔中—鄂西南地区(一边一台)为勘探目标优选区,川东南—黔北、鄂西—渝东地区下组合较有希望取得突破。     

扩口管路密封失效引起的平管嘴大径外圈锈蚀故障分析

针对某氧气浓缩器进气口扩口管路连接处平管嘴的锈蚀故障,采用宏观、微观分析手段,结合EDS能谱分析确定了平管嘴已发生深入金属基体的锈蚀,且锈蚀产物主要为Fe₂O₃。通过逻辑推导分析腐蚀介质的可能来源,通过有限元建模,分析实际装配中最常见的带偏角装配工况下扩口管密封面上的Mises应力和CPRESS接触压力分布,得出平管嘴锈蚀故障的原因为：因该处管路连接需周期性反复拆装,拆装操作容易出现不同轴偏角装配情况,造成导管扩口内锥面接触不均匀和异常变形,从而破坏了密封面完整性,使导管内部与平管嘴/外套螺母间的间隙之间形成连通通道,冷凝湿气或腐蚀介质可通过这些通道逐渐泄漏并聚集到间隙处,最终导致缝隙腐蚀发生。     

比例边界有限元分析侧边界上施加不连续荷载的问题

比例边界有限元方法是一种半解析的数值计算方法。与边界元一样,比例边界有限元可以将求解问题的维度降低一维。由于比例边界有限元对通过相似中心的侧面边界不进行离散,在实际计算时,作用在侧面边界上的荷载分布需用径向坐标的幂函数进行逼近。然而当指定的侧面边界荷载不连续时,就不可以按照这种形式近似表达。这时就需要在不连续点处划分为较多的多边形单元,从而导致前处理中的网格划分十分复杂。本文对比例边界有限元侧面边界上作用不连续荷载的情况提出了一种简便、有效的处理方法。当侧边界荷载分布改变时无需调整网格划分,使计算简化。本方法拓宽了比例边界有限元的应用范围,算例显示了所提方法的有效性。     

轧钢机齿轮座人字齿轮轴可靠性分析

以某热轧厂φ650钢板轧机人字齿轮轴为研究对象,根据轧钢机人字齿轮轴受交变应力作用,其疲劳破坏极限小于材料强度极限的客观现象,通过对人字齿轮轴在轧制过程中实测数据统计分析及可靠性计算分析证明:可靠性理论强度设计是一种切实可行的方法.     

浅谈风机设备安装过程中的调试问题

随着市场经济的不断深入,基础建设的飞速发展,机电类工程建设也在快速发展,机械设备安装的调试问题也备受重视.本文根据机械设备安装工程施工,重点探讨了机械设备安装过程中的调试.     

对抗型长短期记忆网络的雷达回波外推算法

目的 雷达回波外推是进行短临降水预测的一种重要方法,相较于传统的数值天气预报方法能够实现更快、更准确的预测。基于卷积长短期记忆网络（convolutional long short-term memory network,ConvLSTM）的回波外推算法的效果优于其他的深度学习外推算法,但是忽略了普通卷积运算在面对局部变化特征时的局限性,并且在外推过程中将损失函数简单定义为均方误差（mean squared error,MSE）,忽略了外推图像与原始图像的分布相似性,容易导致信息丢失。为解决以上不足,提出了一种基于对抗型光流长短期记忆网络（deep convolutional generative adversarial flow based long short-term memory network,DCF-LSTM）的回波外推算法。方法 首先,采用光流追踪局部特征的方式改进ConvLSTM,突破了一般卷积核面对局部变化特征的限制。然后,以光流长短期记忆网络（flow based long short-term memory network, FLSTM）作为基本模块构建外推模型。最后,引入对抗网络,与外推模型组成端到端的博弈系统DCF-LSTM,两者交替训练实现外推图像分布向原图像分布的拟合。结果 在4种不同的反射率强度下进行了消融研究,并与3种主流的气象业务算法进行了对比。实验结果表明,DCF-LSTM在所有评价指标中表现最优,尤其在反射率为35 dBZ的条件下。结论 由实验结果可知,引入光流法能够使模型具有更好的抗畸变性,引入深度卷积生成对抗网络（deep convolutional generative adversarial network,DCGAN）判别模块能进一步增加结果的准确性。本文提出的DCF-LSTM回波外推算法相比于其他算法,雷达外推准确率获得了进一步提升。