Mechanical behavior of a near α titanium alloy under dynamic compression: Characterization and modeling

Dynamic compression tests under strain rates from 870 s^?1 to 2100 s^?1 were conducted for a near α Ti–8Al–1Mo–1V titanium alloy with equiaxed microstructure. Compression behavior, adiabatic shearing and band microstructure were investigated via characterization and calculation. The results demonstrate that all dynamic constitutive curves exhibited obvious stress fluctuation phenomenon with double increase-decrease changing stages at the primary stage of compression. The dislocation multiplication theory can be used to explain this phenomenon. After the stress fluctuation period, work hardening coexisted with the thermal softening, resulting in the slow hardening tendency in constitutive curves. J-C model was utilized to quantify the dynamic constitutive curves. The deviations between the predicted and experimental curves under high strain rates may be attributed to the over-consideration of thermal softening effect in J-C model. Adiabatic shearing band (ASB) began to form under the strain rate of 2100 s^?1. A total shearing strain of 8.1 within ASB achieved in 8.9 μs, corresponding to a local strain rate of about 9.1 × 10⁵ s^?1 and is over 430 times of the macro strain rate. Post annealing was conducted on ASB before EBSD characterization. Due to the static recrystallization during annealing, the α phase within ASB generally presented as ultra-fine grains less than 1 μm in diameter.     

在组织中实践基于模型的系统工程

 基于模型的系统工程（MBSE）要解决复杂系统工程的问题，需要通过信息、计算和软件来架设传统系统与各领域工程（嵌入式、安全、结构等）之间的桥梁。综合产品团队使MBSE的有效方式可以有效降低实践风险，同时MBSE工具链和集成开发环境的成熟度也是制约实践效果的重要影响因素。全面数字化趋势引领的第4次工业革命中，MBSE向数据主线/数字工程等演进的趋势日趋显著。面向未来，必须认识到MBSE和产品数据管理/产品生命周期管理集成，以及在数字工程和数字主线大背景下理解和再造MBSE的必要性。     

民航飞机客舱乘务员应急处置能力分析

为提高民航飞机客舱乘务员应急处置能力,根据专家访谈和相关规章,选取了22项民机客舱乘务员应急处置能力指标。通过编制问卷进行调研,使用SPSS22.0对问卷统计数据进行信度、效度检验及因子分析得到旋转后的各指标的因子载荷,从中提取4个二级指标,并根据各自特点依次命名为基本素质、知识基础、职业技能、处置能力。根据指标体系建立民机客舱乘务员应急处置能力结构方程模型,提出假设模型。使用AMOS24.0对假设模型进行验证和拟合优度检验,最后根据各指标标准化路径指数计算得到各指标的权重。结果表明：对乘务员应急处置能力影响最大的是基本素质,然后依次为处置能力、职业技能、知识基础。     

基于频控阵的递推最小二乘波束形成算法

频控阵通过在阵元间加入远小于载频的频率增量,使波束的空间分布距离角度二维相关。基于频控阵基本结构,引入两种接收信号处理机制,并对其进行理论推导分析,仿真表明两种机制均能有效接收信号。针对指向误差存在,导向矢量失配导致主瓣发生偏移问题,采用递推最小二乘波束形成算法处理。仿真结果表明,存在指向误差时,该算法在两种机制中均能在目标位置形成主瓣,在干扰位置形成零陷,验证了算法在频控阵中应用的稳健性。     

无风险利率影响担保市场交易结构的效应研究

担保市场交易结构是参与主体行为的分布格局,取决于担保人、债权人和债务人三方签署担保契约协议的执行结果.无风险利率是调控金融市场的政策工具,但对担保市场交易结构的影响机理和效应的研究被忽视.基于担保人资本结构本文构建担保市场均衡理论模型,推理给出无风险利率变化影响担保市场交易结构的机理假设是:随着无风险利率增高,偿付率高的优质担保人会提高其定价,压缩债务人购买担保获得的收益,但对偿付率低的劣质担保人不会产生影响,造成偿付率高的优质担保人从市场中退出,整体担保市场中优质担保人构成减少,增加担保市场的风险.同时利用我国2007-2016年上市公司提供担保实际数据进行实证检验,结果支持了假设的有效性,为我国有效防范担保市场风险的形成和演化提供了理论和实际依据.     

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。     

基于多目标的民用航空发动机典型部件维修间隔确定

发动机部件维修间隔制定得合理与否对民机运行的安全性与维修成本有着至关重要的影响，而MSG-3逻辑思想对维修间隔确定的方法没有提及。为此，本文通过建立数学模型，之后采用遗传算法对模型进行求解来确定发动机上典型部件的维修间隔，从而得到部件的维修间隔理论值。文章选取反推同步锁进行案例分析，将求得的维修间隔值和737NG维修计划文件（MPD）中的维修间隔值对比，发现误差为6.9%，表明了模型和算法的可行性。因此本文方法可以为国内发动机制造商确定部件维修间隔提供参考。     

线性回归模型的一类新约束型LIU估计

针对带线性约束型的回归模型复共线性问题,提出了一种新估计,称之为修正约束型LIU估计,给出了新估计的性质.在均方误差准则基础上证明了在一定条件下,修正约束型LIU估计优于最小二乘估计、岭估计、修正岭估计和约束型LIU估计,最后讨论了新估计的可容许性.     

2006—2016年三峡水库出入库水质变化及影响因素分析

使用2006—2016年宜昌断面及朱沱断面水质数据与影响因素数据,计算水质变化幅度,基于VAR模型的脉冲响应函数和方差分解,得到各影响因素对三峡水库出入库断面水质变化幅度的影响时长及贡献率大小.研究表明:长江从朱沱断面到宜昌断面水质变化幅度2006年为0. 07,到2016年下降到-0. 24,在年度上呈好转趋势.水质综合指数对工业污染源废水排放量的响应最大,持续时间最长;对农药施用折纯量和化肥施用折纯量的响应非常小,持续时间最短,但受其间接影响的持续时间非常长.主要驱动因素在研究时间内的贡献率由大到小依次为:工业污染源废水排放量贡献率为38. 10%、城镇生活污水排放量贡献率为33. 78%、船舶油污水贡献率为24. 17%、化肥施用折纯量贡献率为2. 61%、农药施用折纯量贡献率为1. 33%.不同污染物指数变化的影响因素不同,溶解氧的主要影响因素为船舶油污水产生量,高锰酸盐的主要影响因素为工业废水排放量,氨氮的主要影响因素为城镇生活污水排放量.     

春节模型的效应期识别方法研究

春节模型的参数设定目前更多依赖于研究者的主观判断.为解决这一问题,本文首先介绍了春节因素调整的一般过程以及模型设定和检验的相关细节.在此基础上,提出一种基于"循环遍历"方式和序贯检验方法来自动选择春节模型的最优参数组合的新思路.并以社会消费品零售总额月度序列的春节模型的最优效应期长度识别为例,检验该方法的可行性和有效性.实证结果显示,基于季节峰值、离群值点、Q统计量、AICC值和BIC值等统计量的序贯检验能够有效识别出春节模型的最优效应期长度,进而改善春节模型的季节调整性能.