牵引板球铁铸件的无冒口铸造

不采用传统的冒口补缩工艺,按照均衡凝固原理,采取冷铁与飞边浇道,使牵引板球铁铸件实现了无冒口铸造。     

钒和铜对高合金白口铸铁铸态组织及性能的影响

针对磨钼矿用磨球的湿式磨损工矿条件,通过对高合金白口铸铁进行成分设计、材料制备以及相应的性能测试和组织观察,分析了不同配比的Cu和V对高合金白口铸铁铸态组织及性能的影响.研究结果表明,不同的Cu和V含量对高合金白口铸铁碳化物的形态和分布影响不同.含量为1.0%的Cu和V的该合金（12.0%Cr）,其碳化物呈现短杆状、块状,均匀弥散分布于基体中,材料的硬度、冲击韧度和耐腐蚀磨损性能得到有效提高,相对耐磨性比不含Cu、V的普通高铬铸铁（18.0%Cr）约提高了15%.     

Mg,Ca,Y,La和Ce在Ni3Al中的合金化行为

利用Ｘ射线衍射法确定了合金元素Ｍｇ，Ｃａ，Ｙ，Ｌａ及Ｃｅ在Ｎｉ３Ａｌ中的合金化行为。结果表明，Ｍｇ，Ｃａ，Ｙ，Ｌａ及Ｃｅ原子占据Ｎｉ３Ａｌ中的Ａｌ位，并按以下顺序增加Ｎｉ３Ａｌ的有序度：Ｍｇ，Ｃａ，Ｙ和Ｌａ－Ｃｅ。随着合金元素含量的增加，Ｎｉ３Ａｌ的点阵常数亦按Ｍｇ，Ｃａ，Ｙ，Ｌａ－Ｃｅ的顺序呈线性增大。     

双相不锈钢焊接接头疲劳强度

试验对SAF2205双相不锈钢纵向角接板焊接接头的疲劳强度进行了研究，用有限元计算热点应力集中系数，分别得出了名义应力和热点应力疲劳S-N曲线；用国际焊接学会推荐的方法进行统计处理，并和相同接头形式结构钢的疲劳强度进行了比较。试验表明，双相不锈钢纵向角接板焊接接头名义应力疲劳强度试验结果为FAT136，热点应力疲劳强度试验结果为FAT163，高于相同接头形式结构钢的疲劳级别；双相不锈钢的静载强度级别对其疲劳强度设计级别没有明显的影响。     

基于长引水隧洞下的大型水电站一次调频仿真研究

针对锦屏二级水电站引水隧洞长,机组容量大、运行水头高,导致调压室水位波动稳定性以及机组间的水力干扰等较为突出的问题,对一次调频进行了深入分析研究,在满足电网安全的前提下,通过对机组一次调频进行仿真计算,得到了各种模拟工况下的机组开度、功率和转速的变化情况,为机组正常投入运行提供了可靠保证。     

群机器人多目标搜索中的合作协同和竞争协同

群机器人进行多目标搜索时,通过任务分工形成多个子群,各子群分别针对一个意向目标协同搜索,故围绕子群协同中存在的合作关系和竞争关系提出控制策略.为进行合作协同,建立子群发言人的动态遴选机制,不同子群的发言人进行通信,交换所属各子群的最优信息,引导本子群的搜索行为;为进行竞争协同,引入承包机制,按子群的优势地位高低决定是承包还是放弃对某些目标的搜索.两类协同控制的仿真结果表明,合作协同扩大了机器人的感知范围,竞争协同降低了空间冲突机率.二者综合作用,明显提高了群机器人的搜索效率.     

基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现?

多标签传播算法具有接近线性的时间复杂度,但用于重叠社区发现时存在精度低、稳定性差的问题。文中基于重叠节点更可能出现在社区边缘的思想,提出基于节点层级与标签传播增益的重叠社区发现算法。该算法首先利用改进的基于节点中心度与社区分布约束的单标签传播方法发现非重叠社区,并在标签传播过程中利用局部信息同步计算节点中心度。然后根据节点中心度定义节点层级函数,标记节点在所属社区中的层级。最后基于节点间的标签传播增益,利用新的多标签更新规则,获得重叠社区结构。实验表明该算法能有效提高精度和稳定性。     

藏语拉萨话机读音标系统设计与实现

文章通过收集整理藏语拉萨话的音系,归纳出对应的音系特征,依据SAMPA的设计原则并参照汉语和藏语的国际音标,最终设计并实现了藏语拉萨话机读音标系统.藏语机读音标的设计可以为藏语语音工程的实现打下坚实的基础,可以真正地实现文音转换功能.     

基于BP神经网络的排爆机械臂逆运动学分析

机械臂逆运动学是已知末端执行器的位姿求解机械臂各关节变量,主要用于机械臂末端执行器的精确定位和轨迹规划,如何高效的求解机械臂运动学逆解是机械臂轨迹控制的难点;针对传统的机械臂逆运动学求解方法复杂且存在多解等问题,提出一种基于BP神经网络的机械臂逆运动学求解方法;以四自由度机械臂为研究对象,对其运动学原理进行分析,建立BP神经网络模型并对神经网络算法进行改进,最后使用MATLAB进行仿真验证;仿真结果表明:使用BP神经网络模型求解机械臂逆运动学问题设计过程简单,求解精度较高,一定程度上避免了传统方法的不足,是一种可行的机械臂逆运动学求解方法。     

化工材料受热时间与可燃性的关系建模仿真

研究化工材料受热时间与可燃性间的关系,对于提高化工材料质量具有重要作用,传统依据模糊神经网络模型仅在特定温度下塑造化工材料受热时间与可燃性的关系模型,长期受热关系较为复杂,波动呈现较强非线性,模型不能得到在任意受热时间下的化工材料可燃性准确值,不能对化工材料受热时间和可燃性的关系,进行有效的建模分析。提出一种依据前馈式神经网络的化工材料受热时间与可燃性关系模型,依据化工材料受热模型,采用Themecmastor-Z型热加工仿真试验机对化工材料进行不同程度的加热试验,得到不同受热时间、不同受热温度下的可燃性数据,融合可燃性数据以及神经网络,塑造具有前馈式算法的人工神经网络,进行训练后的神经网络则是化工材料受热时间与可燃性的关系模型。实验结果说明,改进神经网络模型具有较高的精度,最大误差为3%,不超过5%,远远低于传统模型,并且所提模型的拟合度为4.3%,可以很好地描述化工材料受热时间与可燃性的复杂关系。