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。     

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。     

Coarsely Invariant Hilbert Spaces over Infinite Connected Graphs

We study in this paper a Hilbert space HV associated with the coarse geometry of an infinite connected graph X(V,E) with vertex set V and edge set E. We show that X( V, E) is uniformly expanding if and only if l2( V) can be continuously included in HV as a closed subspace, and that the inner product structure of HV is topologically invariant under uniform coarsening of the graph. We also discuss the functorial properties of these Hilbert spaces.     

一类孤立子系统的无穷守恒律及其精确解

通过一个谱问题得到了一类孤子族方程:包括广义TD(k=1),TD(k=1,α=0),广义C-KdV(k=0)与C-KdV(k=0,α=0)等,进而利用Riccati方程及相容条件得到了此类孤子方程的无穷多个守恒量及其连带流。并且针对特定的非线性发展方程,给出了其精确的孤子解及椭圆函数解。     

N=1扰动超共形孤子理论与超Leibniz法则与量子守恒流

利用Ｎ＝１扰动超共形场论研究超对称ｓｉｎｅ－Ｇｏｒｄｏｎ理论，借助于超Ｌｅｉｂｎｉｚ法则求出了一组量子守恒流的一般形式．     

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。