α级Robertson函数族的积分平均

利用对称递减重排的方法对函数族Ｇ（α）进行了研究，彻底解决了α级的Ｒｏｂｅｒｔｓｏｎ函数族的积分平均问题．     

热轧非稳态过程轧制力自学习模型优化

为提高热连轧非稳态过程轧制力的预测精度,提出了一种轧制力自学习模型优化方法. 将模型自学习系数分解为层别学习系数和轧制状态学习系数,表征机架间轧制力预报偏差的遗传特性及实际轧辊状态对模型预报的影响.在系数更新过程中,根据层别距离分别对学习系数进行更新,减小了轧制规格切换时轧制力的预报误差.所提方法已成功应用于某热连轧过程,与原模型相比,优化后的自学习方法的预测偏差从2.8%降低到1.4%,均方差从3.3%降低到1.7%,有效提高了非稳态过程轧制力的预测精度和鲁棒性.     

基于PSASP自定义接口功能的直驱型风电机组简化模型

针对大规模直驱永磁风电系统机电暂态仿真时采用PSASP自带的通用发电机模型不能表述实际直驱型永磁风力发电机组(简称D-PMSG)运行特性的问题,以某地近海风电场D-PMSG单机测试数据作为参考,利用PSASP自定义建模环境(PSAP/UD)搭建直驱永磁风机暂态简化模型。D-PMSG暂态简化模型忽略发电机及机侧变流器影响,同时考虑低电压穿越时动态短路电流的特性、电压频率保护控制以及有功恢复速率设置,将D-PMSG当成带有低压穿越保护的受控电流源,并根据D-PMSG低压穿越时的实测数据基于遗传算法实现了重要参数的优化工作。通过分别将D-PMSG暂态简化模型与详细模型、增加爬坡功率设置以及单机测试系统实测运行数据在三相短路故障条件下的对比,验证了D-PMSG暂态简化方法的正确性,以及参数优化方法的有效性。     

Simulation of dynamic recrystallization for an Al-Zn-Mg-Cu alloy using cellular automaton

A cellular automata (CA) model has been developed to predict and control the microstructure evolution during hot deformation on 7085 aluminum alloy. The initial microstructure and thermal-mechanical parameters were used as the input data of the CA model. To link microstructure evolution with macroscopic flow stress, dislocation density was set as an important internal state variable. The hot deformation behavior of 7085 aluminum alloy was studied by isothermal compression tests under a deformation temperature range of 623–723 K and a strain rate range of 0.001-1s^?1 up to true strains of 0.53–1.20. Electron backscattered diffraction technique and the CA model were utilized to systematically investigate the effects of strain, strain rate and deformation temperature on the microstructure evolution, and further to predict the average grain diameter and the recrystallization fraction after deformation. The simulated results were validated by the experimental data to demonstrate the feasibility and predictability of the CA model.     

青岛中港微型生物膜中污损细菌群落初探

本研究拟通过揭示微型生物膜中的细菌群落特征,为污损生物学和海洋腐蚀学的微观研究提供参考和启示。试验采用3种方法:传统稀释涂布法、流式细胞仪计数法以及16srDNA扩增子高通量测序对青岛中港冬季海水以及玻璃板中微型生物膜中的污损细菌群落结构进行分析。试验结果表明冬季海水表层和底层中细菌的浓度分别为3.0×10~8 CFU/L和6.9×10~7 CFU/L,表层和底层玻璃板微型生物膜中的细菌浓度分别为7.2×10~7 CFU/L和2.1×10~7 CFU/L,海水和玻璃板中的细菌以Proteobacteria和Bacteroidetes为主。另外,海水中细菌群落结构组成与玻璃板微型生物膜中细菌具有较高的一致性。本研究利用不同的试验方法揭示微型生物膜中的细菌群落特征,对深入研究生物污损,从根本上解决海洋生物污损问题、制定绿色防污措施具有重要的现实意义。     

基于布谷鸟搜索算法参数优化的组合核极限学习机

针对单核极限学习机在泛化性能上存在一定局限性的问题, 提出将再生核函数与多项式核函数相结合, 建立一种新的组合核极限学习机模型, 使其具有全局核与局部核的优点, 并选择布谷鸟搜索算法对其参数进行优化选择. 仿真实验结果表明, 采用基于再生核的组合核函数作为极限学习机的核函数可行, 在实验数据集的多值分类和回归问题上, 与传统支持向量机及单核极限学习机相比, 该模型具有更好的泛化性能.     

基于变分模态分解的相关能量熵自适应阈值去噪

为有效抑制噪声对地震数据的影响,根据地震信号的时频特性,提出了基于变分模态分解的相关能量熵阈值去噪方法。采用变分模态分解算法将地震信号分解为频率由高频到低频且具有一定带宽的模态分量,计算各模态分量与地震信号的规范化相关系数,实现对各模态分量中的有效信息和噪声的定位。将去除有效信息的各模态分量分成若干子区间,分别计算各子区间的噪声能量熵,选取能量熵最大区间的模态分量系数作为该分量的噪声方差获得该分量的阈值,再将经阈值处理后的各模态分量重构得到去噪信号。通过对合成地震模型和实际地震信号进行去噪处理,并与直接去除高频分量的变分模态分解去噪方法进行了对比,结果表明,该方法能在强噪声环境下更有效地提取地震信号中的有效成分,提高信噪比。     

高温影响下页岩岩石的声学特性实验研究

以四川盆地龙马溪组页岩为研究对象,研究了高温处理后页岩岩样物理性质的变化规律,讨论了温度对页岩岩石声波特性的影响,同时,也研究了高温影响下页岩岩石动弹性参数的变化规律。研究结果表明,当作用温度低于400℃时,温度对页岩表观颜色和物理性质影响较小,而当作用温度超过400℃时,页岩表观颜色逐渐由黑色变为灰白色,且页岩质量下降快、体积膨胀率上升快,造成页岩密度下降快;随着温度增加,页岩声波速度不断下降,且声波主频不断下降,而页岩声波衰减系数不断增大,且声波衰减系数对页岩热损伤效应的敏感性更强;随着温度增加,页岩损伤因子增大,同时,页岩动态泊松比也呈增大趋势,而页岩动态弹性模量、体积模量、剪切模量呈下降趋势。     

基于联合特征学习和多重迁移学习的肝脏病变分类

为了实现对不同肝脏肿瘤病变的精确分类,提出了一种基于联合特征学习和多重迁移学习的肝脏肿瘤病变分类方法.首先通过扩充通道的预处理方式对输入网络的图像进行数据增强处理,使得网络能从原始输入图像中提取到更多的特征信息;然后设计了联合特征学习双流卷积神经网络提取特征,避免由于网络深度增加造成部分特征信息丢失的问题;采用了集成分类器实现最终的分类,并通过多重损失约束方法对整个集成分类器进行约束优化;最后在模型的训练过程中结合参数迁移和域适应来减少损耗并提高模型的拟合性能.采用155张腹部平扫CT图像进行试验,设计了特异性、灵敏性、精确度、F1-score、准确率和误差率几种评价指标.结果表明,此方法能够实现对肝细胞癌(HCC)、转移性肝癌(MET)、血管瘤(HEM)以及正常肝脏组织的分类,平均分类准确率达到96％.     

焊接速度对自适应双轴肩搅拌摩擦焊接Al–Mg合金接头微观组织和机械性能的影响

The butt welds of 4-mm thick 5A06 aluminum alloy plates were produced by adjustable-gap bobbin-tool friction stir travel with travel speeds of 200, 300, and 400 mm/min in this study. The microstructure was studied using optical microscopy and electron backscatter diffraction (EBSD). Tensile tests and microhardness measurements were performed to identify the effect of the travel speed on the joint mechanical properties. Sound joints were obtained at 200 mm/min while voids were present at different positions of the joints as the travel speed increased. The EBSD results show that the grain size, high angle grain boundaries, and density of geometrically necessary dislocations in different regions of the joint vary depending on the recovery and recrystallization behavior. Specific attention was given to the relationship between the local microstructure and mechanical properties. Microhardness measurements show that the average hardness of the stir zone (SZ) was greater than that of the base material, which was only affected slightly by the travel speed. The tensile strength of the joint decreased with increasing travel speed and the maximal strength efficiency reached 99%.