海水输送管道内焊缝防腐对策概述

本文论述了不锈钢管道焊缝及附近区域海水腐蚀机理,主要针对海水输送管道在海水介质中不同的腐蚀类型,从工作介质条件、不锈钢材料成分、管道焊接工艺、管道表面防腐涂层、电化学保护以及联合防护技术等方面分类讲述了奥氏体不锈钢管道内焊缝防腐时策.本文对海洋工程有很大指导意义.     

混凝土中钢筋腐蚀早期过程宏观腐蚀电池与微观腐蚀电池相互作用

建立一种阵列电极技术,通过测量不同时空的微电极腐蚀电位、电偶电流及其动态变化,研究了在腐蚀介质作用下,混凝土中钢筋腐蚀发生、发展早期过程阳极区和阴极区分布特征,探讨了钢筋腐蚀过程宏观腐蚀电池与微观腐蚀电池的相互作用机制.结果表明,伴随着点腐蚀的发生、发展过程,在钢筋/混凝土界面宏观腐蚀电池的作用明显,宏观腐蚀电池电流分布与腐蚀电位有密切的对应关系.混凝土中钢筋腐蚀过程总是存在着宏观腐蚀电池和微观腐蚀电池,二者密切相关、相互作用,对钢筋局部腐蚀的发生、发展过程有重要影响.     

应力腐蚀和压力溶解对双重孔隙岩体中THM耦合影响的有限元分析

引入裂隙开度的应力腐蚀和压力溶解模型,针对一个假设的位于非饱和双重孔隙-裂隙岩体中的高放废物地质处置库,拟定2种计算工况：（i）裂隙开度随应力腐蚀和压力溶解而变化（基岩的孔隙率亦是应力的函数）;（ii）裂隙开度和基岩的孔隙率均为常数,进行热-水-应力耦合的二维有限元分析,考察了岩体中的温度、裂隙开度的闭合速率、闭合量、孔（裂）隙水压力、地下水流速和应力的变化、分布等情况.结果主要显示：应力腐蚀引起的闭合速率要高于压力溶解引起的闭合速率6个数量级,且2种因素产生的闭合速率随时间先增加后减少,并趋于稳定;随着时间的推移裂隙开度由初始值下降并趋于残余值,而粗糙面接触率亦由初始值上升并趋于其名义值;当考虑应力腐蚀和压力溶解时,近场的负裂隙水压力上升很高;2种工况的岩体中的应力量值及分布差别很小.     

物理短裂纹Manson-Coffin公式的理论研究及寿命

国际上广泛使用Manson．Coffin公式来预测疲劳寿命，但该公式不能确定疲劳寿命同裂纹尺寸之间的关系．本文提出采用与疲劳极限有关的最大非损伤裂纹尺寸代替晶粒尺寸，当裂纹达到最大非损伤裂纹尺寸时，减速扩展速率降低到零．在此基础上结合短疲劳裂纹扩展速率的变化规律，导出了物理短裂纹的萌生和扩展速率同应力、应变、裂纹尺寸以及常规力学性能之间的定量关系．从而做到直接用材料常规力学性能预测短裂纹的疲劳寿命．本文证明了短裂纹的寿命预测公式同Manson—Coffin公式有相同的形式，从理论上揭示了Manson．Coffin公式的本质是短裂纹的萌生和扩展规律．用本文公式预测的疲劳寿命与著名学者相关的试验结果进行了比较，两者完全吻合．并且本文公式中的系数和指数同试验数据的拟合公式也完全一致．特别是对接近10ILtm物理短裂纹疲劳寿命的预测同实验结果惊人的吻合．用本文的公式对15种材料的短裂纹扩展速率进行了预测，其结果和实验值的吻合程度也令人十分满意，显示了本理论的广泛适用性．     

基于PCA-KFDA的煤矿火区启封复燃预测

为准确、快速地对煤矿火区启封是否复燃进行预测,针对煤矿火区启封复燃参数之间信息重叠和非线性的问题,提出一种PCA-KFDA煤矿火区启封复燃预测方法。结合我国典型矿井火区启封实例,选取煤自燃倾向、φ(C_2H_2)、φ(CO)、φ(CO_2)、φ(C_2H_4)和φ(O_2)(φ表示气体在空气中的体积分数)作为煤矿火区启封复燃预测的影响因素,建立煤矿火区启封复燃预测的PCA-KFDA模型。利用该模型进行实际预测,预测结果与实际情况完全吻合。而利用Fisher判别模型、神经网络模型、Logistic模型进行预测均出现不同程度的误差,验证了本文提出模型的有效性和准确性。     

基于MATLAB的煤与瓦斯突出BP网络预测方法

影响煤与瓦斯突出的各种要素与突出现象之间的关系复杂,且具有明显的非线性特点.BP人工神经网络模型可以很好地逼近这种非线性函数关系.基于煤与瓦斯突出特征指标的分析,建立了合理的单隐层结构的BP预测模型,并利用MATLAB神经网络工具箱实现了模型的训练与预测,应用结果表明,这种突出预测方法具有很高的计算效率和预测精度.     

腐蚀促进位错的发出和运动导致应力腐蚀裂纹的形核

利用特殊设计的恒位移装置，可以在透射电子显微镜中原位观察腐蚀前后裂尖前方位错组态的变化以及应力腐蚀裂纹的形核过程，结果表明，黄铜在水中以及Ｔｉ－２４Ａｌ－１１Ｎｂ在甲醇中ＳＣＣ时，在裂纹形核前腐蚀过程能促进位错从裂尖发出，增殖和运动，并形成无位错区，随着腐蚀促进位错从裂尖发出，增殖和运动，并形成无位错区，随着腐蚀促进位错发射和运动的进行，弹性ＤＦＺ不均匀减薄，当某处的应力达到原子键合力时，纳米级的     

神经网络与图论

较系统地论述了人工神经网络与图论之间的相互关系: (i) 综述了人工神经网络在图论的许多困难问题研究中的应用, 特别是在一些NP-完全问题上的应用；(ii) 综述了图论作为一种很有用的工具在人工神经网络中的应用, 诸如应用于离散型前向神经网络模式分类的研究, 以及反馈型人工神经网络稳定性分析的研究等.     

玻璃基因工程研究

Science在创刊125周年之际,将"玻璃态物质的本质是什么"这一科学问题列为125个最具挑战性的科学问题之一.由于玻璃态物质的结构不确定性,玻璃性质的预测一直面临很多困难,这严重阻碍了功能玻璃的快速研发.目前高性能功能玻璃的研发主要靠经验和试错,存在研发周期长、成本高和效率低等问题.本文从无机玻璃的亚稳态组成图出发,采用热力学法预测玻璃的形成区,提出将玻璃形成区中的玻璃态化合物作为"玻璃基因",并用"玻璃基因"计算了不同体系玻璃的性质,计算结果与实验结果基本一致.此外,"玻璃基因"也可预测"锗反常"现象."玻璃基因"的提出对玻璃结构和性质预测有重要的意义,为玻璃科学的发展提供了新思路.     

基于粒子群优化算法神经网络在开采沉陷中的应用

考虑BP网络存在收敛速度慢、局部极值等缺点,引入线性下降惯性权重粒子群优化（LWPSO）算法,建立基于线性下降惯性权重粒子群优化（LWPSO）算法的人工神经网络模型,在分析抚顺发电有限责任公司厂区地表下沉的实际观测资料的基础上,对厂区的任意点,任意时刻进沉陷预测研究。