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.     

连续刚构铁路桥收缩徐变效应监测与分析

对连续刚构铁路桥箱梁温度场及桥梁线形进行长期、连续监测,通过主梁跨中下挠的理论与实测对比揭示了连续刚构铁路桥收缩徐变效应。对比了国内外常用收缩徐变估算模型,选择CEB-FIP徐变模型对黄河特大连续刚构桥进行了有限元分析。采用实测温度数据,以箱梁内测温度、外侧温度、顶底板温度梯度、左右侧温度梯度作为箱梁温度场的评判指标,对箱梁1年内的四季温度场分布进行分析。在基于相同温度场的条件下,通过理论值与实测值对比,发现分析成果与实测结果较吻合,说明混凝土的收缩徐变是引起连续刚构铁路桥跨中下挠的主要原因,对比结果还说明通过改善箱梁顶底板应力差能够改善收缩徐变长期效应。     

离散型二维竞争系统中某群体消亡的条件

研究了离散型二维竞争系统的渐近稳定性,得到了这类竞争系统中各类平衡点的坐标及其性质,获得了系统在边界上的平衡点处渐近稳定的一系列充分条件.这些条件等价于该系统中的某个群体在竞争过程中消亡或被淘汰的相应条件.     

高温作用后砂岩物理力学性质阈值温度的确定——基于机器学习算法

通过采用机器学习算法，提出了高温作用后砂岩物理力学性质变化的阈值温度的确定方法。基于Python语言，利用K-Means、SVM算法，实现了对样本数据的分类和聚类，确定了阈值温度区间，验证了二分类法的合理性和准确性.结果表明，砂岩样本的阈值温度区间为400~600 ℃，阈值温度上下砂岩的物理力学性质存在显著差异，体现为阈值温度区间以下的岩样物理力学性质较为分散，而阈值温度区间以上的岩样物理力学性质较为集中.     

温度和机械载荷联合作用下油田超深井中硬质涂层膨胀锥与套管的屈服挤毁压强及试验验证

在充分考虑温度载荷、机械载荷、硬质涂层膨胀锥硬度、套管硬度对膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强影响的基础上,根据分形理论和接触力学推导出膨胀锥与套管之间屈服挤毁压强的计算公式.数值分析表明:膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随最终温度、分形粗糙度、线膨胀系数、硬质涂层膨胀锥布氏硬度、中间主应力系数、套管壁厚的增大而增大;当分形维数从1增大时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而减小;当分形维数增大到接近于2时,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强随分形维数的增大而增大;随拉压强度比的增大,膨胀锥与套管之间的屈服挤毁压强减小.屈服挤毁压强的计算值与试验测试值之间的相对误差为-8.9253%～-0.9901%.     

Predicting Initial Formation Temperature for Deep Well Engineering with a New Method

With the progress of science and technology, human beings explore the energy under-ground with thousands of meters. As a thermophysical parameter, initial formation temperature (IFT) plays an essential...     

带有缓冲库的串联CIMS渐近稳定性分析

讨论了一个可靠机器,一个不可靠机器和一个缓冲库构成的计算机集成系统(CIMS),利用由该系统所决定的算子A+E生成的Banach空间中的正压缩C0半群,证明了此系统的非负稳定解恰是算子A+E的0本征值所对应的规范化后的本征向量;同时通过对算子A+E的谱点分布的分析,证明了算子A+E的谱点均位于左半平面且在虚轴上除0点外无谱,作为线性算子半群稳定性的一个直接结果,得出了该系统解的渐近稳定性.     

X射线反射强度与温度的关系

由实验测出铝的X射线反射谱线的强度,得到其反射强度随温度变化的曲线,并从理论上对实验结果作了分析,得到了X射线反射强度随温度的增高而减弱,而谱线的锐度却不随温度升高而受到损失的结论.     

搪瓷烧成温度计算方法

搪瓷釉的烧成过程是一种“液相烧结”过程，其传质有赖于熔体的粘性流动。根据玻璃态物质化学组成-结构-粘度-温度的一般关系，推导出计算瓷釉烧成温度(T烧)的经验公式。     

梯度网络平稳点集合的Hopfield稳定性与吸引域

给出梯度神经网络模型的电路实现 ,证明了网络平稳点集合的全局 Hopfield稳定性。对各个平稳点吸引域的几何估计得到了相关结果 ,这为网络初始输入的数量与方向判定提供了基本的量度参数准则。