摘要：为解决含Cu中碳低合金钢在高温回火过程中强度与韧性难匹配的问题,设计了一种可协调强韧性的新型热处理方案.采用力学性能测试、组织表征、热力学计算等方法研究了多步热处理对实验钢微观组织及力学性能的影响.结果表明:通过淬火—亚临界退火—临界回火—回火多步热处理后获得了回火马氏体+临界铁素体混合组织,马氏体板条变窄、组织得到细化、大角度晶界增加、位于原奥氏体晶界和板条界处的片状渗碳体球化,且板条内有部分富Cu相粗化.在该工艺下可获得优异的综合力学性能,屈服强度为901 MPa,抗拉强度为1003 MPa,延伸率为22%,冲击功为35 J.与传统淬火—回火工艺相比,该工艺下实验钢的强度降低,但冲击韧性提高约3倍,延伸率提高约50%.

摘要：以Mg-8Gd-3Y-0.5Zr(GW83K)镁合金为研究对象,探索通过调控混晶显微组织来提高其力学性能的途径。将具有混晶组织的合金抽象为一种不同尺寸的晶粒嵌入到晶界中的颗粒复合体模型,在该模型中基体相为晶界,不同的颗粒相是不同尺寸的晶粒;然后基于Taylor关系的非局部塑性理论修正不同粒子嵌入到基体后对基体性能的影响,建立具有混晶组织特征的有限元平面应变细观力学模型。采用该模型模拟了含有混晶组织的GW83K镁合金在拉伸条件下的应力-应变行为,模拟结果对比实验数据验证了模型的有效性。在此基础上,通过真实时空相场模拟出的不同退火工艺下的混晶组织作为力学模型的几何输入参数,建立"工艺参数-混晶组织-力学性能"之间的关系。模拟结果对比发现,具有混晶组织的GW83K镁合金强度随平均晶粒尺寸的变化符合Hall-Petch关系,粗晶含量和分布显著影响着合金的塑性,当合金在623 K下退火90 min后对应的混晶组织可在保持高强度的同时有效提升塑性,为混晶组织的设计提供了参考。

摘要：高铁行车调度是一个复杂的多阶段序列决策问题,需要考虑列车、线路设备等条件,且决策空间随问题规模的增大呈指数增长.而深度强化学习(DQN)兼备强大的搜索和学习能力,为高铁调度提供了新的解决方案,但存在经验利用效率低、迁移能力差等问题.本文提出一种基于优先经验回放可迁移深度强化学习的高铁调度方法.将包含股道运用计划等约束的高铁调度问题构建为多阶段序列决策过程,为提高算法的迁移能力,提出一种新的支持源域和目标域共享的状态向量和动作空间.为提高经验的利用效率和算法的收敛速度,设计了一种融合优先经验回放的深度Q网络训练方法.以徐兰线小规模案例为源域问题的经验学习实验表明,所提算法的经验利用效率和算法收敛速度优于传统DQN算法,并可适当增大优先级指数和调节权重参数以改善其收敛性能.以京沪线繁忙路段的晚点案例为目标域问题,本文提出的在线决策算法相比于经典的混合整数规划算法,决策时间平均减少约75%,且在近77%的案例中,总晚点时间的性能损失在15%以内.

摘要：材料的轻量化是一个永恒的课题。Fe-Mn-Al-C钢密度低,综合性能良好,日益得到材料研究领域和工业界的重视。在Fe-Mn-Al-C轻质钢中,通过对合金成分和工艺参数进行设计,可以获得不同的显微组织,得到力学性能范围很宽的高性能钢。新一代轻质高强Fe-Mn-Al-C钢的组织演变和变形机制有很多与其他钢铁材料不同的特点,涉及到许多新的物理冶金问题,需要对其进行深入研究。本文对近年来奥氏体基Fe-Mn-Al-C轻质钢中合金元素的作用、组织与性能之间的关系及变形机制等方面的研究进行综述,并对未来的研究方向做了展望,提出应进一步加强在新型Fe-Mn-Al-C轻质钢的合金设计、组织设计与调控、变形机制的定量分析及成形与使役性能等方面的研究,为高性能Fe-Mn-Al-C轻质钢的开发与应用奠定基础。

摘要：利用Thermo-Calc软件计算与实验相结合的方法设计出一种在长时服役过程中仅存在MX相的马氏体耐热钢,成分为Fe-0.03C-10Cr-0.2Zr-0.3V,其室温屈服强度、抗拉强度和断裂延伸率分别为266 MPa、413 MPa和38%。经轧制+正火处理的Fe-0.03C-10Cr-0.2Zr-0.3V钢在700℃时效1、10、100和1000 h后,进行高温硬度检测,结果表明,随着时效时间的延长,马氏体耐热钢在700℃的高温硬度保持稳定。对时效不同时间的钢中析出相进行TEM表征,发现随着时效时间的延长(1~1000 h),析出相的平均尺寸从10.8 nm增加至17.8 nm。时效1000 h时,MX相的成分为Zr_(0.46)Nb_(0.14)C_(0.4),体积分数为0.29%。根据蠕变实验结果分析,其在650和700℃的门槛应力分别为54.5和28.4 MPa。

摘要：当高铁列车发生晚点偏离基本运行图,无法按图运行时,需要制定3~4小时阶段调整计划,以减少晚点。如何评估列车运行图的有效性,以合理地选择一个较优的阶段调整计划是行车调度的核心问题,尤其是列车运行过程中会持续受各种不确定因素的影响,形成新的晚点。针对该问题,设计开发了运控调度协同快速仿真系统,提出一种不确定扰动下列车阶段调整计划的鲁棒性评估方法。该仿真系统集成了机理和数据驱动结合的列车运行模型、数据驱动的列车延误不确定性扰动模型,以及交互式通信接口,具备了在各种延误扰动下列车阶段调整计划的仿真验证,并通过鲁棒性评估模块,对调度方案进行晚点传播情况、晚点恢复能力等性能指标的统计分析,对阶段调整计划进行全流程全场景的鲁棒性评估。以哈大高速铁路沈阳-大连北区段为例,对两种调度算法生成的调整运行图进行评估,验证了所设计的仿真器能够快速、可靠地对阶段调整计划进行评估,为未来开展智能调度,寻找晚点恢复性能和鲁棒性兼顾优化的调度算法提供准确的目标函数评估和数据支撑。

摘要：为研究热辊轧制对层状复合材料组织性能的影响,本文采用多道次热辊轧制工艺制备了Al/AZ31B/Al多层复合板材,通过OM、XRD、SEM及设计模具测试,分析了不同压下率、退火温度对复合板材界面微观形貌和结合性能的影响规律。结果表明:热辊轧制兼具变形和促进扩散层的形成双重作用,大压下率复合板材结合界面形成不连续的扩散层。随着压下率增加,结合面由平直逐渐呈显著的“波浪”型,相近的剪切坡度成对出现且角度相近,过大压下率导致异质材料变形过程难以协调,镁层厚度方向减薄明显的部分区域出现裂纹。退火后Al/Mg结合界面形成了更有效的冶金结合,随着退火温度的升高,扩散层厚度不断增加且有分层现象,金属间化合物为Al_(3)Mg_(2)(β相)和Mg_(17)Al_(12)(γ相)。剥离形貌为准解理断裂,退火温度过高时,板条状的金属间化合物变得更加粗大,两金属板材会从金属间化合物层开裂。在压下率为60%~70%,退火温度为200~250℃时有利于热辊轧制复合板材的结合强度提升.

摘要：炼油生产调度为混合整数规划问题,随着规模的增大,其求解时间随问题规模呈指数增加,使得大规模长周期炼油生产调度问题难以在合理的时间内求解.针对该问题,本文提出了一种基于生产任务预测与分解策略的炼油生产调度算法,该算法能在短时间内获得大规模调度问题的满意解.所提算法将原问题沿时间轴分解为若干个调度时长相同的单时间段子问题,并设计了基于深度学习的单时间段生产任务(组分油产量)预测模型,用于协调子问题的求解.其中,生产任务预测模型通过易于获得的小规模问题的全局最优调度方案训练得到.最后,通过与商业求解器Cplex以及现有算法的对比,实验结果表明了所提算法的有效性.

摘要：针对晶体尺寸期望以及标准偏差特性的在线反馈控制问题,提出一种基于深度学习图像分析的在线反馈控制方法.首先,通过基于深度学习神经网络的晶体图像分析方法在线分析晶体的形状与尺寸;然后,对图像分析的结果进行数学统计分析,得到某一批次晶体的尺寸期望与标准偏差;最后,针对晶体尺寸期望和标准偏差控制的欠输入特性设计了一种路径跟踪算法与PID相结合的反馈控制器,以获得具有目标尺寸期望与标准偏差的晶体.通过明矾冷却结晶实验验证了所提方法的有效性和可行性.

摘要：本文提出了一种基于非对称三芯光子晶体光纤的宽带模分复用器.该器件主要是由位于光纤中心的可提供基模和高阶模传输的中心纤芯和分别位于中心纤芯两侧的可提供基模传输的2个旁芯构成.根据光耦合理论,在输入端对3个纤芯分别输入LP_(01)模式的光,在传输过程中左旁芯的LP_(01)模式的光将逐步向中心纤芯耦合并转换为LP_(21)模式传输,而右旁芯中的LP_(01)模式的光则逐步耦合并转换为中心纤芯中的LP_(31)模式来传输.通过对光纤结构的优化设计和光纤长度的选择,使得在输出端同时完成旁芯LP_(01)模向中心纤芯LP_(21)和LP_(31)模的最佳转换,从而实现LP_(01)、LP_(21)和LP_(31)3种模式的光在中心纤芯中的复用.反之,若将该器件的输出端用作输入端则可以实现中心纤芯中3种模式的光向3个纤芯的解复用.本文利用有限元法和光束传播法进行了优化设计和仿真,并将光耦合理论与超模理论相结合进行了分析计算,结果表明在1.49—1.63μm的波段下,该器件插入损耗最高为0.72 dB,在中心波长1.55μm处器件插入损耗为最低值0.543 dB,远低于大家普遍采用的1 dB插入损耗的评价标准.较低的插入损耗也为级联型多芯光子晶体光纤模分复用器设计提供了可能.与现有的模分复用方案相比,该器件的集成性更高,受外界影响更小,与多芯空分复用光纤搭配使用,可以更好地提高模式转换效率和模式纯度,降低耦合复杂度,拓展通信容量.