轧制道次间插入冷却对特厚钢板组织与性能的影响

使用实验轧机旁冷却装置配合轧机进行轧制实验，研究轧制道次间不同冷却工艺对特厚钢板组织和性能的影响规律.研究结果表明:采用道次间冷却工艺可以在全厚度方向获得组织细化及强韧性提高效果，采用强冷道次间冷却实验钢1/4处晶粒尺寸可细化至10μm，强度为376MPa，-40℃冲击功为169J;心部晶粒尺寸可细化至15μm，强度为360MPa，-40℃冲击功为123J.本工艺可形成470μm厚表层细晶层，晶粒尺寸可细化至5μm;粗轧道次间插入冷却工艺轧制钢板强度和冲击韧性优于中间坯冷却工艺;随冷却强度增加，钢板内部组织明显细化且强度大幅提高.     

Robust model rankings of forecasting performance

This paper investigates robust model rankings in out‐of‐sample, short‐horizon forecasting. We provide strong evidence that rolling window averaging consistently produces robust model rankings while improving the forecasting performance of both individual models and model averaging. The rolling window averaging outperforms the (ex post) “optimal” window forecasts in more than 50% of the times across all rolling windows.     

QT工艺对一种B-Nb低碳贝氏体钢 组织及强韧性的影响

通过室温拉伸、摆锤冲击、光学及扫描电镜研究了QT(淬火+回火)工艺对实验钢晶界比例、晶粒尺寸、碳化物析出情况及强韧性的影响，并对其变体的分布及组合方式进行了分析.结果表明:随着回火温度的升高，实验钢强度逐渐降低，塑性逐渐提高;450T和500T钢断口为准解理型断裂，贝氏体板条间析出的碳化物及较低比例的大角度晶界使得冲击韧性较差;而600T和650T钢断口为韧窝断裂，组织中大角度晶界的比例增加，有效地阻碍了裂纹的扩展.变体分析表明，450T钢变体组合方式介于Bain group和CP(close packed)group之间，而600T钢变体之间呈现较明显的CP组合方式，同一CP group内的变体取向差较大，偏折了裂纹传播路径，提高了低温韧性.     

双重不确定冷贮备系统的可靠性分析

运用不确定理论研究了无充足样本的冷贮备冗余系统。假设系统所有元件的寿命服从具有不确定参数且相互独立的不确定分布,基于可靠度函数和平均寿命建立了3类冗余系统可靠性的数学模型:转换开关完全可靠型、转换开关离散型、转换开关连续型的冷贮备系统。此外,针对元件寿命为独立同分布的特殊情况进行了分析,给出数值算例,进一步印证模型的合理性。     

基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断

基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时，不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题，提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取;然后通过2个全连接分类器进行故障分类;最后通过分步优化分类损失、域最大平均差异损失和分类器差异损失，实现源域和目标域之间的域分布对齐，从而实现无标记目标域样本的故障诊断.实验结果表明，所提方法与主流的域适应方法相比具有更高故障诊断准确率，验证了该方法的合理性和可行性.     

寒地大学校园可步行性评价——以哈尔滨市三大高校为例

步行作为大学校园里师生最主要的出行方式,有明显的生态、社会、经济和健康效益。寒地大学校园可步行性评价的研究,有利于优化寒地校园步行环境,提升校园活力,提高师生的健康水平。以寒地大学校园步行需求及可步行性影响要素为依据,基于AHP-模糊综合评价法、模糊德尔菲法,从设施水平、环境水平、运行水平三个方面构建寒地大学校园可步行性模糊综合评价模型,运用MATLAB、EXCEL等软件对建立的模糊综合评价模型进行计算,并对哈尔滨市三大高校进行评价,三所大学校园可步行性评价结果为哈尔滨工业大学>黑龙江大学>东北农业大学。最后,分别对其步行环境建设中存在的问题提出相应的优化策略,为寒地大学校园可步行性研究提供借鉴。     

碳扩散对非真空热轧不锈钢复合板结合性能的影响

采用非真空热轧方法制备304不锈钢/Q235碳钢复合板材,利用OM、SEM、EDS等研究了不同压下率和轧后冷却方式下复合界面夹杂物、界面组织及力学行为的演变,并分析了C扩散对复合板界面组织形成及结合强度的影响。结果表明,随着轧制压下率的增加,界面夹杂物由块状向线型、连续点状乃至弥散点状分布变化。当压下率较低(28%)时,复合板剪切断裂位于结合界面处,随着压下率增加至47%及以上,复合板断裂位置为脱碳铁素体区。另外,热轧复合板经水冷工艺处理后,由于冷却速率较快,要抑制碳钢侧C元素的扩散,避免复合界面处脱碳区域的形成,从而提高了复合界面的结合强度。     

基于VMD-MPE-KPCA特征提取与MRVM相混合的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号在强噪声环境下出现非线性、非平稳、强干扰特性,进而导致故障特征难以提取及故障诊断准确率低的问题,提出变分模态分解(VMD)-多尺度排列熵(MPE)-核主元分析(KPCA)特征提取与多分类相关向量机(MRVM)相混合的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先通过VMD-MPE进行滚动轴承振动信号的高维故障特征提取,其次对提取的故障特征进行KPCA可视化降维,最后将降维后的故障特征输入可实现不同样本概率输出的MRVM进行滚动轴承故障诊断.通过美国西储大学的滚动轴承故障数据集对该方法的有效性进行验证,结果表明提出的VMD-MPE-KPCA特征提取与MRVM相混合的滚动轴承故障诊断方法能够有效提取和识别滚动轴承故障特征,所提出的混合智能故障诊断方法与相关文献报道的故障诊断方法相比较,故障识别准确率达到了99.18%.     

一种基于数据的GitHub项目个性化混合推荐方法

将两种传统基于内存的协同过滤方法相结合, 提出一种基于数据的GitHub项目个性化混合推荐方法. 该方法不仅可动态地计算相似用户以保证推荐的个性化, 且只用很小规模的相似用户便可得到与基于项目的方法相近的推荐质量； 同时, 该方法通过建立倒排表和利用K均值分类, 在一定程度上解决了原方法在面对GitHub用户及项目数量级较大但交叉度较低的数据集时数据稀疏和冷启动问题. 通过与传统方法进行对比实验, 验证了该方法的有效性和优越性.     

双属性概率图优化的无人机集群协同目标搜索

为了提高不确定环境下无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）对目标捕获能力，进而提高多UAV协同搜索效率，提出了基于双属性概率图结合改进的协同进化遗传算法（improved co-evolutionary genetic algorithm，ICEGA）的多UAV协同目标搜索方法。首先，根据环境的先验信息，在原概率图基础上引入标志位，建立基于双属性矩阵的待搜索环境概率模型，提高环境和目标的信息感知准确度；其次，定义UAV的飞行规则并结合目标先验概率图信息，建立UAV运动模型及确定最大收益的目标函数；最后，建立分布式UAV之间的信息交互模型，运用ICEGA算法优化产生最优协同决策输入航向角集合，在线实时滚动优化产生最优协同路径。实验结果表明，基于双属性概率图结合ICEGA算法更能够保证最优路径的产生，使得UAV能够准确地搜索到目标；同时，对比仿真验证了ICEGA算法能够提高UAV之间的协同性，保证了路径可行性及提高了目标搜索效率。