摘要：基于LS-DynaR8.0软件平台建立CLA16F/M钢燃料元件电磁渐进成形电磁场-结构场顺序耦合有限元-边界元模型,对不同放电电压、内外管间隙以及外管壁厚条件下燃料芯体多道次电磁渐进成形过程进行仿真分析与样件试制,研究其局部塑性流动及缺陷形成规律,并多方位表征其成形质量。结果显示过大的放电电压会导致变形区域向集磁器两端集中,覆管与基管碰撞加剧,引发截面畸变;过小的放电电压无法激发覆管与基管碰撞、变形与贴合,从而导致连接失效。合理选择覆管-基管间隙可以有效避免失稳起皱与壁厚不均匀缺陷。经过模拟燃料元件电磁渐进成形多参数优化,实现了全流程高质量精确成形与缺陷控制,试件覆管-基管贴合精度达到10μm。

摘要：利用数据包络分析和空间自相关方法,以河南省18个地级市为例,研究了区域物流效率空间结构及其溢出效应。研究表明区域物流效率空间分布不平衡,形成高效率和效率中等区域临界连片出现的核心-外围结构,初始条件、市场机制、制度设计和物流环境是造成这种空间结构的重要原因。物流效率具有空间正向溢出效应,效率通过点溢出、线溢出和面溢出的方式带来区域发展的近邻效应、分工效应、结构效应和洼地效应。最后根据相关结果,提出了政策建议。

摘要：利用电子束熔丝增材设备进行了R60702锆合金的增材沉积试验,研究了锆合金增材沉积层的微观结构,分析了增材沉积试样的力学性能。结果表明,锆合金电子束熔丝增材沉积组织的晶粒在底部区域细小致密,随着沉积高度增加,晶粒增大;沉积层晶粒结构中小角度晶界的比例在70%以上,晶粒生长具有显著的择优取向特征;增材沉积试样的锆基体相主要以层状分布为主,基体相主要由α-Zr组成,存在Hf等合金元素偏析现象;沉积试样的抗拉强度为535~577 MPa,显著高于锆合金在热轧和退火状态下的抗拉强度(398 MPa);沉积试样横截面上距基板位置距离越远,沉积试样的硬度越高。

摘要：本文根据月度数据,运用协整检验和VAR模型对采购经理人指数影响物流活动的传递效应进行了实证分析。结果表明,长期内制造业和非制造业PMI与物流活动存在协整关系。其中制造业PMI传导具有冲击力强、稳定性好、持续性弱的特点,非制造业PMI传导具有波动性、弱稳定性、持久性的特点。最后,本文提出了促进我国物流活动有效运行的对策建议,以期对今后的相关研究有所助益。

摘要：面向核燃料元件高性能、高可靠封装等重大需求,提出适用于低电导率难变形铁马钢包壳管-端塞的磁脉冲压接成形工艺,并利用基于LS-DYNA的数值模拟与试验验证了工艺的可行性,研究发现集磁器-包壳管在间隙2mm、放电电压12.9k V、频率8.06k Hz条件下压接质量最优,工业CT结果显示压接精度达到5μm。

摘要：针对2 mm的316L薄板单面密集焊缝结构,采用数值模拟的方法分析了两种焊接方案下的薄板焊接弯曲变形.利用高度测量装置建立了薄板弯曲变形测量方法,进行了两种焊接方案的工艺试验,对焊后弯曲变形进行了测量.在此基础上,对数值模拟和工艺试验的结果进行了对比.结果表明,薄板单面密集焊缝结构焊接后呈船形变形,拉通焊弯曲变形中心接近于板中心,而两端向中间焊弯曲变形中心偏向板的先焊位置.两端向中间焊在长度方向弯曲变形量小于拉通焊,两端向中间焊的焊接方案较优.

摘要：为掌握铜与陶瓷内套封结构的钎焊工艺,以套封长度20 mm的铜柱和陶瓷套的内套封结构为研究对象,选用Ag72Cu丝状钎料,采用Mo-Mn金属化法和真空钎焊工艺,开展了钎焊试验。针对套封结构的组装间隙开展了试验研究,通过破坏性试验和金相观察,分析了内套封结构的外观成型,钎料填缝性能和接头界面组织。结果表明,制定的组装方案定位容易,装配难度小。在拟定工艺下施焊,钎料填满整条焊缝,钎缝结合良好。0.3~0.4 mm的组装间隙能较好的保证钎焊质量。间隙较大时,界面迁移扩散明显。

摘要：目前焊接数值模拟软件均采用简单的移动热源模型,移动轨迹和热源姿态仅为直线和规则圆形,不能满足具有复杂焊缝轨迹曲线的复杂结构的焊接数值模拟。本文以曲面、曲线微分几何以及坐标变换理论为基础,建立一套针对复杂轨迹曲线、曲面的热源姿态控制方法和算法,并利用数值模拟软件进行求解验证。

摘要：为了分析球罐焊后整体热处理工艺过程,研究球罐整体热处理对焊后残余应力应变的影响,优化球罐安装过程工艺。根据三带桔瓣式球罐结构和燃油整体热处理法的特点,在球罐组焊模拟完成的情况下,建立了球罐整体热处理和球罐组焊一体化模型。获得了球罐整体热处理后的应力应变场,分析了球罐整体热处理对焊后畸变和残余应力的影响。结果表明:球罐整体热处理完成后,焊接畸变与焊接残余应力分布与焊后基本相同,但热处理后,随着塑性变形增加,残余应力峰值下降并趋于均匀。

摘要：当前所获取的大数据并非都是总体数据,通常未能完全覆盖总体,因其多源异构的特性,致使传统的数据分析方法受阻。文章将抽样调查方法引入到大数据中,对大数据背景下应用多重抽样框的必要性进行剖析,并主要针对大数据中数据多源异构的难点,将每个来源数据作为一个抽样框进行处理,提出了大数据中多重抽样框的构建。进而根据大数据的数据特征进行分类,针对不同情况确定是否需要进行分阶段抽样设计,并提出运用SF估计量对基于多重抽样框的总体进行估计,此估计量较为符合大数据中多重抽样估计的需求,并能对总体有较好的估计。