纯净钢生产技术及现状

本文简述了近年来国外主要炼钢厂生产纯净钢钢中杂质元素控制技术的发展，系统分析了钢中氧、碳、氮、硫、磷、氢等元素在钢中行为和降低杂质元素的措施。     

建筑用纺织品的性能与应用

本文系统介绍了各种建筑用纺织品在国内外的应用现状，阐述了各种建筑用纺织品的性能，指出了建筑用纺织品的发展方向和应用前景。     

稀土元素铈对钢中非金属夹杂物改性和腐蚀影响的第一性原理研究

通过原位腐蚀观察和基于密度泛函理论的第一性原理计算方法,从微观角度研究了稀土元素铈（Ce）对J5不锈钢中夹杂物的改性和夹杂物诱导腐蚀的机理。采用扫描电子显微镜与能谱分析了稀土元素Ce改性夹杂物的过程中夹杂物成分和类型的变化,观察到的代表夹杂物为CeAlO₃?Ce₂O₂S、Ce₂O₃?Ce₂O₂S、MnS等。根据形成能计算,经稀土元素Ce处理后,生成了稳定的Ce₂O₃、Ce₂O₂S、CeAlO₃夹杂物。通过表面能判断了晶面的稳定性,Fe(100)-2面的表面能经收敛测得为2.4374 J·m?2,该晶面的功函数为4.7352 eV。通过对比夹杂物与钢基体的功函数与计算电势差,分析了不同含Ce夹杂物诱导点蚀的趋势,探讨了不同原子位置、原子数量和不同slab模型对功函数的影响。研究表明,与Fe (100)-2面的电子功函数相比,MnS以及改性后3种夹杂物CeS、Ce₂O₃和Ce₂O₂S电势差大多小于0,CeAlO₃的电势差在0 eV左右。夹杂物不同晶面对功函数影响很大,O、S等非金属原子数量多的晶面功函数平均值较高,添加稀土元素Ce可以有效降低晶面功函数。5种夹杂物和钢基体的平均功函数大小顺序为CeAlO₃>Fe>MnS>CeS>Ce₂O₂S>Ce₂O₃。结合不锈钢中复合夹杂物的实验结果可知,Ce₂O₃诱导点蚀发生的概率最高,CeAlO₃可以有效提高钢的耐腐蚀能。      

钙处理时机对LF-RH精炼过程Al2O3基夹杂物的影响

为研究LF-RH精炼工艺生产Q690钢时不同钙处理时机下夹杂物特征的变化,开展工业试验对RH精炼前后钙处理炉次取样进行定量分析对比。钙处理后夹杂物中CaO质量分数持续增加,CaS质量分数瞬态增加,夹杂物熔点降低。RH精炼前钙处理炉次中,RH精炼过程夹杂物的成分接近低熔点区,结束时夹杂物数量密度和面积分数分别为15个/mm2和0.01%。RH精炼后钙处理炉次中,RH精炼过程夹杂物依旧为高熔点Al₂O₃-MgO类型,结束时夹杂物数量密度和面积分数分别降至1个/mm2和0.002 5%。RH精炼前钙处理会使RH精炼过程夹杂物熔点以及夹杂物与钢液间的接触角降低,导致夹杂物去除驱动力降低,从而抑制夹杂物的去除。因此LF-RH精炼工艺生产铝脱氧钢时,为提高精炼过程钢中非金属夹杂物的去除效率,应在RH精炼后进行钙处理操作。     

MnS夹杂物诱发钢材点蚀综述

MnS夹杂物诱发钢材点蚀,对钢材服役寿命、工作生产安全和社会经济发展产生巨大危害。首先,分析了MnS夹杂物诱发钢材点蚀的机理,包括电偶腐蚀机理、S和Cl-协同作用机理、封闭区域加速点蚀机理、贫铬区机理和微缝隙机理;其次,汇总了MnS夹杂物大小、形貌、分布,Cl-浓度、温度和应力对MnS夹杂物诱发钢材点蚀的影响;然后,总结了钢材防腐蚀的常用措施;最后,展望了防止MnS夹杂物诱发钢材点蚀的未来研究方向。     

提高发酵过程乙醇分离效率的新型反应器

设计了一种新型的带侧臂循环的气升式反应器,该反应器可以有效地把真空闪蒸发酵和汽提发酵2项技术结合起来。实验结果表明,与单独的汽提和闪蒸过程相比,利用此反应器进行同步汽提闪蒸操作,大大提高了乙醇的移出效率,从而进一步提高了发酵强度。     

基于Kalman滤波的ECT图像重建算法

由于测量环境等因素的影响,实测数据往往带有噪声。为此,应用Kalman滤波算法进行电容层析成像（ ECT）系统图像重建,在归一化电容值中加入不同程度的噪声信号,利用噪声的统计特性进行测量值滤波,最终得到图像灰度值。在三种流型下与Landweber迭代算法进行了仿真比较,并在ECT实验装置上进行了静态实验。仿真与实验结果表明：Kalman滤波去噪效果优于Landweber迭代算法。     

基于遗传算法的战时备件配送车辆调度

战时备件配送的车辆调度是提高装备保障效率的关键因素.本文以装备战斗效能损失最小化为车辆调度的目标,建立了问题的数学模型,并应用遗传算法对问题进行了求解.算法中,设计了两种交叉算子,并应用了局部搜索模块作为变异算子.对算例的计算实验表明,所设计的启发式交叉算子在精度和速度两方面均优于顺序交叉算子.     

基于截面含气率的气／液两相流相关速度测量

基于双截面电阻层析成像技术进行气／液两相流的相关速度测试研究,分析了相关速度测量原理,提出了基于截面含气率的相关测速方法。通过插值增加上游、下游双截面含气率的采样数据,利用独立开发的软件系统具有的数据存储与回放功能对基于截面含气率的相关测速方法进行评定实验。实验结果表明：该方法测速精度较高,且稳定可靠。     

基于Choi-Williams分析与神经网络的两相流流型识别北大核心CSCD

提出一种基于Choi-Williams分析和神经网络的流型识别方法。使用阵列电导传感器获取垂直上升管道气液两相流流型信息,并将多元测量数据进行去噪和降维处理,进一步采用Choi-Williams分析将其转换为时频谱图,并构建数据集。分别搭建CNN、VGG-16和ResNet-18网络模型,将不同流型的时频谱图作为网络输入进行训练、测试。识别结果表明,Choi-Williams分析可以有效提取不同流型信号的特征,3种网络均具有较高的识别精度,其中ResNet-18网络准确率最高,平均流型识别率达99.4%。