应变波形对Inconel 625合金低周疲劳性能的影响

在650℃以及拉压对称三角波(TR)、慢拉快压锯齿波(ST)和快拉慢压锯齿波(FT)3种应变波形下对Inconel625合金进行了低周疲劳实验,研究了合金在不同应变波形下的低周疲劳变形与断裂行为。结果表明:3种应变波形加载条件下,合金在0.3%～0.7%的外加总应变幅下均呈现循环硬化,其中在ST下的循环应力幅最高;采用锯齿波形时,由于拉伸蠕变分量和压缩蠕变分量的引入造成合金的疲劳寿命缩短;此外,合金的循环应力和应变之间呈现单斜率线性关系,且其塑性应变幅与弹性应变幅和疲劳寿命之间亦呈线性关系。利用扫描电子显微镜对Inconel625合金在3种加载波形下的低周疲劳断口形貌进行观察,结果表明,Inconel 625合金的疲劳裂纹萌生和扩展均是以穿晶方式进行的。     

单轴晶体中的反复转馈现象

对单轴晶体中的转馈现象作了较为深入的探讨，提出了在如Ｚ（ＹＸ）Ｚ，Ｚ（ＹＹ）Ｚ等背散射几何配置中，由于寻常光和非寻常光的干涉，在它们之间存在有反复转馈效应，并以此为基础，通过理论计算，定性和半定量的解释了反复转馈将导致喇曼光谱中出现违反群论选择定律的某些谱带。计算结果与ＬｉＮｂＯ３和ＬｉＴａＯ３的喇曼光谱实验结果相吻合。     

Family scheduling with batch availability in flow shops to minimize makespan

This paper addresses a batch scheduling problem in flow shop production systems, where job families are formed based on setup similarities. In order to improve setup efficiency, we consider batching decisions in our solution procedure. Due to its high practical relevance, the batch availability assumption is also adopted in this study. In the presence of sequence-dependent setup times, it is proved that a permutation flow shop is generally not optimal. Therefore, our objective is to determine solutions with inconsistent batches, which essentially lead to non-permutation schedules, to minimize makespan. After examining structural properties, we develop a tabu search algorithm with multiple neighbourhood functions. Computational results confirm the remarkable benefits of batching decisions. Our algorithm also outperforms some well-known and well-performing approaches.     

遥感图像中油罐目标精确定位与参数提取

目的 浮动顶油罐是遥感图像中具有圆形特征的典型人造目标,其高精度定位与参数提取问题是一类代表性的应用问题,针对该问题,传统的基于圆形特征的变换域提取方法鲁棒性差,参数选择需要不断手动调整;基于深度学习的方法利用对已有标注图像的训练求解网络参数,提高了自动化程度,但对于圆形目标而言,覆盖圆周需要较大的感受野,这对应较大的网络结构,随之带来细节信息缺失或参数量、运算量增大的问题。本文针对油罐的定位与参数提取问题,将传统特征提取与深度学习结合,提出了一种计算量小、精度高的方法。方法 基于快速径向对称变换（fast radial symmetry transform,FRST）后的变换域数据及原始数据构建了卷积神经网络（convolutional neural networks,CNN）,给出了训练过程及参数选择,有效地将圆形特征的先验引入深度学习过程,计算复杂度低,用较少层的网络实现了高精度的定位。结果 基于SkySat数据的实验表明,该方法比单纯基于深度学习的方法在相同网络量级上精度得到了有效提高,预测误差平均降低了17.42%,且随着网络深度的增加,精度仍有明显提高,在较浅层次网络中,预测误差平均降低了19.19%,在较深层次网络中,预测误差平均降低了15.66%。结论 本文针对油罐遥感图像定位与参数提取问题,提出了一种基于变换域特征结合深度学习的方法,有效降低了计算量,提升了精度和稳定性。本文方法适用于油罐等圆形或类圆形目标的精确定位和参数提取。     

锡石多金属硫化矿微波助磨研究

从微波选择性加热潜力出发,研究了锡石多金属硫化矿的微波吸收效果及其微波辅助加热预处理对磨矿结果的影响,考察了矿石微波加热预处理前后磨矿产品的粒度分布、金属分布等指标的变化,旨在探索锡石多金属硫化矿的微波加热辅助磨矿新途径。结果表明：锡石多金属硫化矿的主要矿物的吸波能力存在显著差异,其中脆硫锑铅矿的吸波能力最强,其次是黄铁矿,再次是锡石,闪锌矿和脉石矿物的吸波能力最差;物料加热预处理后采用水快速冷却后的磨矿效果比自然慢冷好。     

基于仿生学改进的粒子群算法

针对标准粒子群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的局限性,提出了一种基于仿生学改进的粒子群算法。即通过在标准粒子群公式中加入负梯度项,使算法更加符合鸟群觅食的实际规律,同时使算法的全局和局部搜索能力得到了平衡。仿真对比结果表明,改进的粒子群算法减小了陷入局部极值的可能性,能够提高最优解的精度和优化效率。     

四川都江堰白依庵泥岩矿高陡边坡环境治理和生态修复

矿山创面高陡边坡是矿山地质环境治理与生态修复的难点。该文选取四川都江堰白依庵泥岩矿高陡边坡为研究对象,通过野外矿山地质环境详细调查,认为边坡失稳、滑坡灾害和创面边坡大面积裸露制约白依庵泥岩矿安全生产和环境保护的主要问题。识别出2处创面边坡滑坡,其中Ⅰ#滑坡堆积区岩土体处于欠稳定-稳定状态,Ⅱ#滑坡当前经历过整体失稳滑移,目前处于基本稳定-欠稳定状态。基于生态自循环理念,在创面边坡构建合理的土壤结构,以生态修复措施协助自然生态恢复。将创面边坡分为破碎岩面、完整岩面和滑坡面三种类型,根据泥岩面的特点分布设计生态修复方案和工艺流程。     

基于集成计算材料工程的新型碳化铀核燃料设计

极端条件下的材料物性对于新一代装备关重部件金属材料的优化设计和效能评估至关重要。但是,极端环境实验测量昂贵、复杂,不确定性因素较多,仅仅依靠实验难以系统全面地评估材料的物性参数。因此,迫切需要发展极端条件下高通量、多尺度的集成计算材料工程关键技术。多元碳化物作为一类新型核燃料,因其高熔点、高硬度、高温稳定等优异的物理化学性能受到国内外极大的关注。通过高通量第一性原理计算对（UNb）C、（UZr）C和（UTa）C的热力学性质进行了系统研究,基于极端材料集成计算平台（ProME）局域化学环境近似方法（SAE）和平均场势（MFP2）方法,进行了多组元体系建模和热力学特性的计算。揭示了不同掺杂元素对体积模量、熵、吉布斯自由能、晶格热导率等基础物性的作用规律,为新型核燃料的成分设计提供了重要数据参考。