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.     

非均匀介质下的可调光流控器件及其生化应用

 探讨了非均匀介质下不同光流控器件及其生化应用。在微流控芯片上，主要从2个方面开发和实现各类具有光波导、透镜、细胞计数、化学检测等功能的新器件。首先，在液液非均匀介质下，通过调节沟道内液体流速，控制液体间的对流扩散来实现液体在微腔内的渐变折射率分布和阶跃分布，从而得到其特殊的光学特性，例如光束分离、弯曲、自聚焦等。其次，在固体非均匀介质下，利用特殊的微流结构与液体相结合，实现更加灵敏可调的新型探测手段。这些新型技术手段分别在生物传感、能源生产、细胞探测及海水检测等诸多应用中可发挥关键性作用。     

高静态动作压力下粉尘爆炸泄放标准的可靠性

粉尘爆炸泄放设计标准的可靠性对能否实现爆炸防护尤为关键.以中径70μm石松子粉尘为介质,采用20 L球形粉尘爆炸装置进行了4种泄放口径、静态动作压力在0.12~0.6 MPa的爆炸泄放实验,对比了实验值与NFPA 68和EN 14491计算值.结果表明,NFPA 68在预测高静态动作压力下的泄放面积时,随着泄放口径的增大,预测结果由保守变为危险,但预测结果精度较好且数值稳定;EN 14491在预测高静态动作压力下的泄放面积时非常保守,预测精度较差,数据不可靠.依据两种标准推荐的经验函数关系,分析了NFPA 68和EN 14491在预测高静态动作压力时产生这种差异的原因.     

一种自适应步长的复合梯度加速优化算法

自适应步长加速(Adam)类算法由于其计算效率高、兼容性好的特点，成为近期相关领域的研究热点.针对Adam收敛速度慢的问题，本文基于当前梯度、预测梯度以及历史动量梯度，提出一种新型Adam类一阶优化算法——复合梯度下降法(C-Adam)，并对其收敛性进行了理论证明.与其他加速算法的区别之处在于，C-Adam将预测梯度与历史动量区别开，通过一次真实的梯度更新找到下一次迭代更精准的搜索方向.利用两组常用测试数据集及45钢静拉伸破坏实验的实验数据对所提算法进行验证，实验结果表明C-Adam与其他流行算法相比较具有更快的收敛速度及更小的训练损失.     

基于隐式梯度模型的混凝土损伤的数值模拟

分析了局部损伤模型在进行混凝土应变软化模拟时存在的问题:网络依赖性和零能量损耗问题;分别应用隐式梯度模型和局部模型对混凝土应变软化进行了模拟。计算表明该隐式梯度模型可较好避免有限元在应变软化模拟时的网络依赖性,预测出的荷载-位移响应与实际情况吻合较好。     

共轭斜量法在某些特征向量上收敛速度的估计

设 Ａ是对称正定矩阵，λ_1是 Ａ 的最大或最小特征值，χ_1是对应的特征向量．｛zk｝是用共轭斜量法求解方程组 Αχ＝ｂ时的近似解序列，ｅi＝Ａ～(_1)b-zi,本文给出了|x_1～Tei|较合理的上界估计式。从而为分析预处理共轭斜量法提供了进一步的理论基础。     

西裤后裆缝斜度定量分析

本文结合人体体型,从适身型角度,利用数学方法分析探求后裆缝斜度的确定问题。     

基于自适应共轭梯度算法的高分辨率谱估计器

基于AR模型的功率谱估计是现代谱估计应用非常广泛的一种方法。通过对一全极点模型的参数估计来实现功率谱估计。提出了一种采用自适应共轭梯度算法来进行参数估计的方法。由于共轭梯度算法采用迭代运算求解Yule-Walker方程,同现有的谱估计算法相比,大大减小了谱估计算法的计算复杂度;随着自相关矩阵阶数的增大,该方法谱估计精度在小信噪比下提高显著。仿真结果表明,这种方法和基于AR模型的其它谱估计方法在不同信噪比下具有几乎相同的分辨率。因此,该谱估计算法具有重要的实用意义,有助于谱估计算法的实时实现。     

具有优先级的深度确定性策略梯度算法在自动驾驶中的应用

深度确定性策略梯度(deep deterministic policy gradient,DDPG)算法在自动驾驶领域中应用广泛,但DDPG算法因采用均匀采样而导致低效率策略比例较高、训练效率低、收敛速度慢等.提出了基于优先级的深度确定性策略梯度(priority-based DDPD,P-DDPG)算法,通过优先级采样代替均匀采样来提升采样利用率、改善探索策略和提高神经网络训练效率,并且提出新的奖励函数作为评价标准.最后,在开源赛车模拟(The Open Racing Car Simulator,TORCS)平台上对P-DDPG算法的性能进行了测试,结果表明相对于DDPG算法,P-DDPG算法的累积奖励在25回合之后就有明显提升而DDPG在100回合之后训练效果才逐渐显现,提升约4倍.P-DDPG算法不仅训练效率提升且收敛速度加快.     

一种基于梯度分块的直方图平移可逆信息隐藏

针对大多数基于直方图平移的可逆信息隐藏中载体图像分块方法过于粗糙的问题,根据相邻像素之间具有相似特性,提出对载体图像按像素梯度进行分割,将图像分为平滑区域和粗糙区域。同时为减少像素的无效平移,只对平滑区域分块并采用直方图的次峰值点进行双向移位实现信息可逆隐藏,同时将零值点嵌入图像;不需要单独传送峰值点和零值点信息,降低了通信负担。实验表明,该方法在图像质量和峰值信噪比上具有明显的提升,可应用于保密传输等领域。