城市轨道交通地下线振动源机理和频率特性EI北大核心CSCD

基于我国24个城市轨道交通地下线35个断面振动源的实测数据,分析了城市轨道交通地下线的振动源机理和时频特性,并利用钢轨、道床、隧道壁的实测振动数据识别车辆簧下质量和轨道耦合系统P2共振频率,导出扣件刚度;通过力锤敲击试验识别了轨道第1阶自振频率,导出扣件刚度。提出了P2共振和车轮磨耗激励频率是城市轨道交通环境振动和室内二次结构噪声的主要激励源之一,扣件垫板老化后刚度增大使P2共振频率提高,对二次结构噪声的贡献比对环境振动的贡献更为显著。Pined-Pined共振、轮轨粗糙度是城市轨道交通环境噪声和车内噪声的主要激励源。     

加热速率对钢筋氧化动力学影响规律的研究

通过热重分析方法和显微结构观察，研究了耐腐蚀钢筋不同加热速率下的氧化规律，并与等温氧化过程做了对比。结果表明，不同加热速率下钢筋的显微组织并没有明显差异，但是氧化层厚度随着加热速率的减小而增加。当加热速率小于10℃/min时，氧化层呈现明显的双层结构，但当加热速度为20℃/min时，氧化层几乎呈现单层结构。通过恒速加热试验建立了一种新的氧化活化能计算方法，与等温氧化试验所得值相比，加热速率为5、10、20℃/min时的相对误差分别为4.14%、5.12%和32.13%，因此，为了保证新方法的精度，试验需在较低的加热速率下进行。     

基于机器学习算法的核电用奥氏体不锈钢力学性能预测

由于受到严苛的服役环境和中子辐照的影响，核动力装置用奥氏体不锈钢作为结构材料应用时对力学性能要求较高，因此对于奥氏体不锈钢力学性能的预测很值得关注和研究。将机器学习算法应用于材料信息学并对机器学习的方法和原理作了简要说明，重点介绍了基于奥氏体不锈钢力学性能数据库，以奥氏体不锈钢力学性能预测为应用实例建立了机器学习模型和系统平台，最后通过预测值与真实值的对比验证对模型进行了评估。研究结果表明，构建的相关模型可以对奥氏体不锈钢的抗拉强度和屈服强度进行有效预测，R²均在0.90以上。对现阶段机器学习在性能预测和材料研发领域急需解决的问题进行了探讨，并对其未来的发展方向进行了展望。     

热处理工艺对稀土微合金化1200MPa级高强钢性能的影响研究

结合目前国内以2250mm热连轧生产机组为代表的先进控轧控冷工艺，开发了轧制结束利用加密层流冷却进行分段淬火-等温配分-低温卷取自回火的在线热处理工艺（DQ&P&T），与传统的离线调质热处理工艺（RQ&T）生产稀土微合金化高强钢（Rm≥1200MPa）进行对比研究分析。利用光学显微镜、扫描电子显微镜及配备的电子背散射衍射仪和拉伸试验机、冲击试验机、维氏硬度计，以及湿砂/橡胶轮磨损试验机分析检测手段，系统的分析了试验钢在两种热处理制度下组织转变形态和机械性能。研究表明:试验钢在两种热处理工艺，室温组织均由板条马氏体、贝氏体铁素体以及少量残余奥氏体组成。相比离线热处理（RQ&T），采用在线热处理（DQ&P&T）试验钢的板条马氏体含量降低，贝氏体铁素体含量增加。等温转变形成的贝氏体铁素体穿插分割形变过冷奥氏体，促进组织晶粒尺寸细化和大角度晶界比例增加，提高了材料的强韧性和耐磨性。但在产品厚度方向硬度的均匀性劣于经RQ&T工艺处理的。在线热处理相比离线热处理生产Rm≥1200MPa高强钢效率提高，制造成本降低，且产品各项性能满足标准要求，证明在线热处理工艺是可行的。     

GPS伪距双差相对定位技术试验研究

通过差分技术能够消除 GPS 伪距中大部分公共误差，同时能够较为准确的计算出基线两端的 GPS 接收机间的相对位置关系。本文介绍了基于 GPS 伪距双差的相对定位方法，在此基础上开展了 GPS 伪距差分相对定位试验分析，比较了单频伪距双差与窄巷伪距双差的相对定位精度。试验表明，窄巷伪距双差相对定位具有更高的相对定位精度。