多道搭接钴基合金激光熔覆层的组织与性能

以钴基合金粉作熔覆材料,利用激光熔覆技术在42CrMo基体表面制备高性能熔覆层。使用光学显微镜观察熔覆层的宏观形貌以及显微组织,采用显微硬度计、摩擦磨损试验仪测量基体与熔覆层的显微硬度及摩擦因数曲线并分析了其磨损机理。结果表明,熔覆层中的组织类型为平面晶、胞状晶和柱状晶,组织形态呈梯度分布。熔覆层平均硬度达到650 HV0.3,是基体平均硬度的2.7倍,其摩擦因数为0.275左右,比基体的摩擦因数小0.075左右。     

50CrV钢螺丝刀刃口的激光淬火工艺优化与组织性能特征

为提高螺丝刀头刃口硬度与耐磨性,延长其使用寿命,在已做激光淬火薄壁件预试验基础上,采用大功率光纤耦合半导体激光器于螺丝刀刃口上进行激光淬火试验。利用光学显微镜、显微硬度计、摩擦磨损试验仪等试验测试仪器,分析刃口激光淬火区域组织形态特征、显微硬度及耐磨损性能,确定螺丝刀刃口激光淬火可行的工艺参数。试验结果表明:激光淬火后刃口由完全淬透区、过渡区、基材3部分组成,完全淬透区显微组织为针状马氏体与残留奥氏体,过渡区由马氏体与回火索氏体组成。刃口激光淬火合理工艺参数为激光功率600 W、扫描速度900 mm/min。激光淬火后刃口截面平均硬度为805.7 HV0.3,相对淬火前提高了177.4 HV0.3,表层硬度值达到816.7 HV0.3,相对淬火前提高了188.4 HV0.3。淬火后刃口表面磨损量为0.5 mg,为基材磨损量的27.8%,稳定摩擦因数为0.25,为基材稳定摩擦因数的65.8%。激光淬火工艺能有效提高螺丝刀刃口的显微硬度与耐磨性,可用于螺丝刀刃口表面性能强化。     

封闭域深度学习事件抽取方法研究综述

事件抽取作为自然语言处理的研究热点之一,其可以从海量数据中提取出有价值的信息,并以结构化的形式展现给用户,在舆情监控、信息检索、金融风投等方面有着广阔的应用前景以及巨大的应用价值。随着深度学习的发展,基于深度学习的事件抽取方法受到越来越多研究人员的关注。通过事件抽取的任务定义,描述基于深度学习事件抽取现有的研究理论;通过分析不同神经网络模型构成的事件抽取方法,探究基于深度学习事件抽取的处理思路,并根据不同的处理思路,将深度学习的事件抽取方法进行分类。在每个分类中,对最经典的研究工作从其问题来源、解决方案、贡献以及缺陷不足进行详细的分析;通过事件抽取数据集的介绍,说明当前事件抽取的研究基础;通过在不同数据集上的事件抽取性能表现,归纳当前事件抽取的发展现状。在此基础上,对当前深度学习应用于事件抽取所面临的困难和挑战进行总结与分析,并对事件抽取的发展前景进行展望。     

库鲁切特住宅解析

库鲁切特住宅，柯布西耶在南美洲的唯一作品，于1954年落成。时隔50多年，当我们重新审视这个作品时，它所体现出的柯布西耶设计思想的隐藏的变化和矛盾，使其成为我们学习柯布西耶时不能忽视的重要作品。     

全媒体内容质量评价研究综述

在全媒体时代,媒体内容的表现形式逐渐丰富,开始成为影响信息传播的一个重要因素。内容质量评价仍停留在“流量思维”阶段,难以客观评价内容质量,亟需发展以用户为中心的全媒体内容质量评价方法。本文主要概述近十年来国内外公开发表的不同媒介的评价模型,回顾了图像、视频、音频、文本四类的客观质量评价在全媒体数据中的研究工作及相应的应用,主要介绍基于传统方法和基于深度学习方法两大方向中一些影响力较大的方法,每类方法有分成有参考和无参考的方法,对此总结了各方法特点,对一些具有代表性的方法进行了实验对比分析。最后对四种媒介内容质量评价领域仍面临的问题进行了总结并展望未来可能的发展方向。      

水电工程造价控制动态管理模式研究

分析了国内水电工程造价管理中的一些问题,并简要概括了世行在投资管理和工程造价管理中的做法,在此基础上提出了建立水电工程造价动态管理机制的模式。     

建设工程合同中常见法律风险及防范

从建设工程合同的订立过程、履行过程出发,通过对工程建设过程中出现的常见法律风险进行识别,一般需注意2个问题:①合同相对方是否具有法人资格和实际履行能力。②承包人是否分别向其它建筑人或安装人签订合同。作为相对应的纠纷处理和防范措施。     

基于3-D SGM移动模型的MANET链路动态性

针对目前移动Ad hoc网络(MANET)的链路动态性研究多采用传统RD、RWP等移动模型,存在速率突变、急转等不符合现实物体运动规律的现象,致使结论的准确性不高的问题,基于三维平滑高斯半马尔科夫移动模型,采用马尔科夫链理论研究了三维MANET的链路动态性,通过计算两节点间相对速率的概率密度函数和分离距离的一步转移概率矩阵,得到了链路断开概率和链路寿命期望的数学表达式。最后通过仿真实验进行了验证,表明了理论计算结果的准确性。结论对三维MANET网络协议设计具有一定的参考价值。     

基于速率和队长的大时滞网络AQM算法

针对网络拥塞控制系统在大时滞网络中产生的不利影响,提出一种基于速率和队长的大时滞网络AQM算法。该算法采用缓冲区队列长度和包到达速率作为网络拥塞的判别依据,在结合Smith预估的模糊PID控制方法中加入速率控制项。仿真表明该算法在大时滞和网络动态变化的环境中拥塞响应较快、收敛时间短,并能较好地将队列长度稳定到期望值附近,提高缓冲区的利用率。     

基于模糊逻辑的单速率组播拥塞控制机制

分析了现有的单速率组播拥塞控制的优缺点,提出了一种基于模糊逻辑的单速率组播拥塞控制机制FSRMCC,在FSRMCC中接收端利用指数平滑预测模型预测期望速率,运用模糊判决器控制反馈信息的发送,减少反馈包的数量,发送端根据反馈信息通过模糊控制器及时调整发送速率,减少速率抖动;仿真表明,FSRMCC具有良好的TCP友好性、速率平滑性、响应性以及可扩展性,适用于流媒体组播业务的传输.