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研究了镦拔工艺、挤压温度以及热处理对β-CEZ钛合金挤压管材显微组织和力学性能的影响,并讨论了热加工工艺与合金组织性能之间的联系规律。结果表明:多次镦拔细化了棒坯的显微组织,且相变点之下挤压获得的β-CEZ钛合金管材具有更好的强塑性匹配。随着固溶温度的升高,β-CEZ钛合金管材的强度增大、塑性降低,尤其断面收缩率下降明显;随着时效温度的升高,管材的强度降低,塑性增大。830℃挤压获得的β-CEZ钛合金管材经800℃×1 h/AC+600℃×8 h/AC热处理后,显微组织为细小均匀的等轴组织,且拉伸强度大于1 250 MPa,延伸率大于15%,强塑性匹配良好。 相似文献
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广州鑫谷精细化工有限公司是一家集科、工、贸于一体的高科技企业,主要从事食品化工及工业化工产品的研发和生产,经过十多年的发展,现已成为国内知名的食品添加剂生产企业。鑫谷公司长期注重技术投入和技术开发,以“奥特” 相似文献
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基于威胁传播采样的复杂信息系统风险评估 总被引:1,自引:0,他引:1
互联网时代的信息安全已成为全社会关注的问题之一。信息系统是信息的载体,为有效评估大规模分布式复杂信息系统的风险,构建了一种基于威胁传播采样的复杂信息系统风险评估方法。该方法考虑到威胁在复杂信息系统中传播时,对资产结点的转移状态以及资产结点发出的威胁传播边进行采样来生成威胁传播树(threat propagation trees ,TPT ),然后通过计算威胁传播树中各资产结点的期望损失以及威胁传播树的概率来对整个复杂信息系统进行风险评估。实验分析表明,基于威胁传播采样的复杂信息系统风险评估方法,在生成威胁传播树时具有高效的时间效率,能够对复杂信息系统进行客观准确的风险评估,且在对复杂信息系统资产结点制定安全防护策略时,能够为安全风险管理者提供较为合理的安全指导建议。 相似文献
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大场景合成孔径雷达(SAR)图像相对于通用光学图像,复杂背景杂波对目标特征提取影响更大,由于传统基于候选框的深度目标检测算法会在整张特征图上产生大量冗余候选框,因而在SAR图像复杂背景杂波影响下会产生大量的虚警,降低目标检测精度。针对该问题,该文基于Faster R-CNN检测模型,提出结合强化学习自适应候选框挑选的SAR目标检测方法。该方法能够通过强化学习自适应搜索特征图中可能含有目标的区域,并挑选搜索区域内的候选框继续进行分类、回归。通过准确搜索到含有目标的区域,可以减少复杂背景杂波的影响并减少传统强化学习应用于检测问题的计算量。所提方法利用强化学习序列决策的特点,能够根据图像信息通过强化学习迭代搜索自适应确定图像中可能含有目标的搜索区域的位置。同时,该方法通过在强化学习中使用距离约束,可以根据之前的搜索结果自适应调整下一次搜索区域的尺寸。基于实测数据的实验结果表明,所提方法能够提升传统深度学习目标检测方法的检测性能。 相似文献
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描述了一种用于低压电器热测试实验的交流稳流逆变电源的设计与实现。逆变器的控制采用了带有电感电流瞬时值反馈的双环控制策略,以提高系统的稳定性和动、静态性能,并对控制环节进行了建模和详细分析。实验结果显示电流源的设计达到了国标要求。 相似文献