热镀锌连续退火工艺对高强IF钢组织和性能的影响

研究了热镀锌连续退火工艺对高强IF钢性能、组织及第二相粒子析出的影响。利用EU AV型热浸镀工艺模拟实验机对热镀锌高强IF钢进行了不同连续退火温度以及在同一温度下分别保温不同时间的连续退火工艺模拟实验。用万能试验机、光学显微镜、透射电子显微镜对样品的性能、组织和第二相粒子进行了检测分析。结果表明:热镀锌连续退火工艺直接影响产品的力学性能、微观组织和第二相粒子的析出,并得出了退火工艺对产品性能、组织和第二相粒子的影响规律。     

六次甲基四胺对电镀锌电沉积过程的影响

采用循环伏安法和电化学阻抗谱,分析了六次甲基四胺对锌电沉积过程的影响。循环伏安测试结果表明:六次甲基四胺的加入使得锌的电沉积电位负移,说明六次甲基四胺在金属基体活性位点的吸附,使得锌电沉积的形核和生长需要在更大的阴极过电位下发生。同时六次甲基四胺提高了电沉积锌层在腐蚀介质中的耐蚀性。     

一种基于重构误差的交通轨迹异常检测方法

传感器技术的飞速发展催生了大量交通轨迹数据,轨迹异常检测在智慧交通、城市规划、道路监控等领域具有重要的应用价值。针对传统基于距离和有监督机器学习异常检测方法提取有效特征困难、容易出现过拟合、异常检测效果差等问题,提出了一种基于轨迹重构误差的无监督异常检测方法。该方法使用基于循环神经网络的自编码器对输入轨迹进行重构,通过最小化重构输出和原始输入之间的差异,使模型学习正常轨迹的运动特征。重构误差大于异常阈值的轨迹被判定为异常轨迹。为了避免人工标注异常,利用数据驱动的交通模拟方法,合成了包含不同异常类型的轨迹数据。基于交通轨迹标注数据的实验结果表明,该方法的异常检测性能在各项指标上显著优于传统基于距离的方法以及机器学习分类算法,验证了该无监督方法的有效性和实用性。     

轧后冷却对汽车用含硼超高强度钢组织和性能的影响

通过对比两种不同的轧后冷却工艺对汽车用含硼超高强度钢组织与性能的影响,得出此类钢轧制后喷水快速冷却到450℃,然后空冷至室温,可以获得贝氏体+铁素体组织,从而使实验钢获得较高的屈服强度和抗拉强度;而轧制后直接空冷至室温,获得的组织为铁素体+细珠光体+少量贝氏体,实验钢的抗拉强度较前者低260MPa.     

轨迹异常检测研究综述

传感器技术的飞速发展催生大量交通轨迹数据,轨迹异常检测在智慧交通、自动驾驶、视频监控等领域具有重要的应用价值.不同于分类、聚类和预测等轨迹挖掘任务,轨迹异常检测旨在发现小概率、不确定和罕见的轨迹行为.轨迹异常检测中一些常见的挑战与异常值类型、轨迹数据标签、检测准确率以及计算复杂度有关.针对上述问题,全面综述近20年来轨迹异常检测技术的研究现状和最新进展.首先,对轨迹异常检测问题的特点与目前存在的研究挑战进行剖析.然后,基于轨迹标签的可用性、异常检测算法原理、离线或在线算法工作方式等分类标准,对现有轨迹异常检测算法进行对比分析.对于每一类异常检测技术,从算法原理、代表性方法、复杂度分析以及算法优缺点等方面进行详细总结与剖析.接着,讨论开源的轨迹数据集、常用的异常检测评估方法以及异常检测工具.在此基础上,给出轨迹异常检测系统架构,形成从轨迹数据采集到异常检测应用等一系列相对完备的轨迹挖掘流程.最后,总结轨迹异常检测领域关键的开放性问题,并展望未来的研究趋势和解决思路.     

冷轧深冲汽车板表面夹杂缺陷的研究

采用扫描电子显微镜和电子探针等设备,对冷轧深冲汽车板表面存在的两种不同形貌夹杂缺陷进行了观察分析;结果表明:两种不同形貌的夹杂缺陷的产生一部分主要是因为中间包钢液太少,液面形成漩涡导致覆盖剂卷入造成的。另一部分是由于冶炼过程中的脱氧产物未充分上浮,或者是连铸过程中未保护浇铸产生的二次氧化产物留在钢液中,在钢液凝固过程中低熔点的FeS、FeO由于钢液选分结晶,在晶粒边界及枝晶间析出,经过具有还原性气氛的连续退火炉高温段时被还原产生的。     

汽车用热镀锌高强IF钢的研究进展

主要论述了热镀锌高强IF钢的成分特点、强化机制、第二相粒子与析出物特征的控制,并对汽车用热镀锌高强IF钢的研究与开发现状以及新型热镀锌高强IF钢的开发进行了分析,为进一步研究开发新的热镀锌高强IF钢提供了参考依据。     

热镀锌钢带沉没辊辊印缺陷成因分析及控制方法

沉没辊辊印缺陷属于镀层缺陷,产生因素很多,结合武钢生产经验,以及对生产中产生缺陷的检测分析,对该缺陷的成因进行探讨,提出控制缺陷的方法,主要包括:控制带钢入锌液板温、优化稳定锌液成分、改进沉没辊沟槽形貌等。