Acoustic emissions during fracture toughness tests of steels exhibiting varying ductility

This investigation is primarily aimed at examining steels with varying ductility using characteristics of acoustic emission (AE). Four steels (AISI 1060, AISI 1080, SA333 grade 6 and AISI 304LN) were selected and their structure property relations were characterized using standard metallographic examinations, hardness and tensile properties. Fracture toughness of these steels was determined as per the guidelines of ASTM standard E1820 with simultaneous recording of AE signals. The results of these investigations have been used to demonstrate that: (a) nature of the variation of AE cumulative counts with time is different for linear and non-linear load–displacement plots, (b) synergistic analysis of the rate of change of cumulative energy, cumulative counts and intensity of AE signals provide the point of crack initiation in a material, and (c) fracture toughness of a material estimated using AE parameters is lower compared to that obtained by ASTM standard procedure.     

真实表面材料及其老化效应对反应堆压力容器ERVC-CHF影响的试验研究

通过反应堆压力容器外部冷却（ERVC）实现熔融物堆内滞留（IVR）技术是核电厂严重事故缓解的重要措施之一。在本文的研究中,建立了二维切片式、全尺寸的试验台架FIRM,开展严重事故条件下反应堆压力容器ERVC-临界热流密度（CHF）试验研究。试验采用去离子水作为试验工质,获得了反应堆压力容器下封头ERVC过程的CHF限值。研究了真实表面材料对CHF的影响及其影响机理,讨论了在去离子水下表面材料SA508 Gr3. Cl.1钢的老化效应。本试验研究对于认识反应堆压力容器IVR-ERVC条件下的CHF行为、提高反应堆压力容器安全性有重要意义。     

基于DSP的变电站自动化监控系统的研究

利用数字信号处理器(DSP)和现场总线(CAN)设计了变电站监控系统。该系统选用DSP2407为系统微处理器,SA9904B作为电量的测量芯片,形成了底层变电站测量模块。该模块响应速度快、可靠性强。该系统还可通过通信系统实现远程控制功能,提高了系统的可用性。     

基于混合粒子群算法的物流配送路径优化问题研究

针对物流配送路径优化问题,提出了一种融合Powell局部寻优算法和模拟退火算法的混合粒子群算法,以克服单用粒子群算法求解问题早熟收敛的不足,增加算法的开发能力,提高算法的全局搜索能力,并进行了实验计算.计算结果表明,用混合粒子群算法求解物流配送路径优化问题,可以在一定程度上提高粒子群算法在局部搜索能力和搜索全局最优解概率,从而得到质量较高的解.     

Accuracy Optimisation for Mould Surface Profile Milling

In the profile milling process for mould surfaces, for any type of curve combination, when implementing the milling process on a CNC machine, the surface can be produced from straight lines or curves in a piecewise or continuous milling process. This work employs the features of a CNC machine: 1. To divide the various sizes of curve at different slopes. 2. To use with different milling spindle speeds. 3. To use cutting feeds for actual milling experimentation. The results of the profile dimension accuracy and profile surface roughness from these experiments are then used in a neural network to establish an experiment result and a model for the milling variables. The neural network is composed of a number of functional nodes. Once the milling parameters (spindle speed, feed speed and milling angle) are given, the milling processing performance (the surface roughness, the surface profile-error) can be accurately predicted by the net-work developed. The optimal milling processing parameters can be searched for by a simulation annealing (SA) optimis-ation algorithm with a performance index to obtain a satisfactory mould surface. The experiment is then used to show that improved conditions for mould profile processing can indeed be obtained.     

SA540钢螺丝螺母热处理工艺

本文介绍SA540钢螺丝螺母热处理工艺,因受尺寸因素制约影响,当直径大于100mm时,淬火油冷过程（450℃～550℃）中形成上贝氏体组织。本文通过改变工艺规范,避免冷却过程中的不良组织产生,使SA540钢热处理后获得良好的内部组织,满足机械性能要求。     

基于遗传/模拟退火算法考虑压降的换热网络优化改造

工艺系统中需要加入新物流、现存的换热网络结构需要改动、换热网络有较大的能量回收潜力,这些都是换热网络需要进行改造的原因.本文基于非等温混合分级超结构,建立了换热网络优化改造的MINLP数学模型,同时考虑了改造后的公用工程费用、新增换热器的费用、原有换热器新增面积的费用、新增动力设备的费用.将用于换热网络综合的分级超结构模型进行了简要的改进,增加了一些和现存设备相关的限制条件和二元变量.通过对现存换热网络进行分析,充分的利用原有的换热设备和换热网络结构,基于GA/SA算法求解可 得到优化改造的换热网络结构.实际算例的计算结果和文献结果对比表明,本文得到的改造方案用较少的投 资,实现了较多的公用工程节省,新增设备费用的静态投资回收期为0.53年,为换热网络改造提供了好的可行方案.     

相关向量机超参数优化的网络安全态势预测

针对当前网络安全态势预测方法存在的过学习与欠学习、自由参数多、预测精度不高等问题,提出使用一种改进模拟退火法优化的相关向量机模型(PSA-RVM)来解决网络安全态势预测问题。在预测过程中,首先对网络安全态势样本数据进行相空间重构形成训练样本集;然后,利用Powell算法改进模拟退火(PSA)法,并将相关向量机(RVM)嵌入到PSA算法的目标函数计算过程中,优化RVM超参数,以得到学习能力、预测精度提升的网络安全态势预测模型。仿真实例表明,所提方法具有较高的预测精度,平均相对误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.39256和0.01261,均优于Elman和PSO-SVR模型;所提方法能够较好地刻画网络安全态势的变化趋势,有助于网络管理人员把握未来网络安全态势发展趋势,从而提前主动采取相应的网络防御措施。     

基于支持向量数据描述的报警融合方法

报警融合是入侵检测系统中很重要的一个环节,然而不同的攻击类型具有不同的数据特点,统一的无差别的处理方法势必会存在缺陷。提出了采用基于支持向量数据描述的报警融合算法,并且结合模拟退火的思想,根据不同的攻击类型,选择适合它的属性和核参数,剔除冗余特征,避免样本不均衡产生的影响,通过局部检测、数据融合以及最终的决策分析,提高了报警的检测率,降低了漏报率。通过KDD99数据集对提出的方法进行了验证。