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1.
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. 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
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. 相似文献
4.
并行工程产品开发过程的建模方法学 总被引:10,自引:0,他引:10
在并行工程中,为了实现产品开发过程的集成、并行和最优化,首先要建立能够充分反映产品开发过程各方面信息的产品开发过程模型。通过对模型的仿真分析和优化,指导产品开发过程的实施。本文首先提出了并行工程产品开发过程模型是集成多视图模型,随后提出了采用集成多视图建模理论的并行工程产品开发过程建模、分析和管理的方法学框架 相似文献
5.
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。 相似文献
6.
7.
吴树国 《长春师范学院学报》2005,24(3):56-58
五代十国时期南方各国都进一步加强了对商税征收的管理。在沿袭和改进唐后期商税征收机构的基础上,使商税征收权更加集中于中央。但由于十国的商税尚处于唐、宋商税制度的变化、整合时期;加之十国宇县分割,各自为政。因此,十国商税表现出征税对象繁杂无制、税种名实不一以及税率随意性的地方性特征。 相似文献
8.
系统可靠性优化的离散多目标决策方法 总被引:4,自引:0,他引:4
工程实际中 ,人们往往在追求系统的可靠性达到最大的基础上 ,又追求系统的造价到达最小。另外 ,系统中单元的可靠性有时需从给定的离散集中选取。针对上述现象 ,提出了离散多目标决策方法 ,用于选取大型复杂系统中单元可靠性的最优值。算例表明所提出文方法有效 相似文献
9.
基于自适应共轭梯度算法的高分辨率谱估计器 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
10.
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. 相似文献