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GCr15轴承钢时效过程碳化物的演化行为

材料研究学报 2024年第2期38卷 130-140页

作者：刘震寰李勇翰刘洋王培李殿中中国科学院金属研究所沈阳材料科学国家研究中心沈阳110016 中国科学技术大学材料科学与工程学院沈阳110016

对GCr15轴承钢进行170℃时效处理,使用SEM、TEM、XRD等手段对其表征,研究了这种钢在时效过程中碳化物的演化行为及其对性能的影响。结果表明,在840℃淬火后再在230℃回火,钢的硬度不低于59HRC,冲击韧性大幅度提高,钢中的残余奥氏体基本... 详细信息

对GCr15轴承钢进行170℃时效处理,使用SEM、TEM、XRD等手段对其表征,研究了这种钢在时效过程中碳化物的演化行为及其对性能的影响。结果表明,在840℃淬火后再在230℃回火,钢的硬度不低于59HRC,冲击韧性大幅度提高,钢中的残余奥氏体基本上消除,可保障其170℃的性能和尺寸稳定性。在时效过程中发生的碳原子配分和碳化物析出,使钢基体中碳的浓度、晶格畸变、微区应力应变先降低后稳定,过渡碳化物向非共格的渗碳体转变和粗化。这两个因素的耦合作用使钢的硬度降低、冲击韧性先升高后降低。马氏体的碳脱溶和碳化物类型的转变相互协调,使钢时效1000 h到2000 h间硬度有所回升。为了提高时效过程中钢的显微组织和性能的稳定性,淬火后又进行了深冷处理以引入高密度缺陷,促进了回火和时效过程中碳元素的配分,使析出的碳化物细小弥散并抑制了其在时效过程中的长大与粗化。深冷处理使碳化物的长大速率由298 nm^(3)/h降低到229.5 nm^(3)/h,在一定程度上延缓了性能的衰退、提高了GCr15轴承钢在真空干泵高温环境中的性能稳定性。

关键词：金属材料 GCr15钢时效处理冲击韧性深冷处理碳化物演变

瓮毛孢科Sporocadaceae(Ascomycota,Xylariales)各属中文名称修订

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菌物学报 2024年第7期43卷 1-14页

作者：彭骋田呈明北京林业大学林学院省部共建森林培育与保护教育部重点实验室北京100083

瓮毛孢科Sporocadaceae是世界性广泛分布的真菌类群,多数是重要的植物病原菌,严重影响植物的生长发育,甚至枯死,导致许多经济作物的减产,造成巨大经济损失。瓮毛孢科包含35个属,但由于部分类群缺乏统一的中文名称,以致在各类中文文献资... 详细信息

瓮毛孢科Sporocadaceae是世界性广泛分布的真菌类群,多数是重要的植物病原菌,严重影响植物的生长发育,甚至枯死,导致许多经济作物的减产,造成巨大经济损失。瓮毛孢科包含35个属,但由于部分类群缺乏统一的中文名称,以致在各类中文文献资料中存在命名不规范的现象,不同研究者采用的名称各异,造成了中文名称使用上的混乱与误解。本研究分析了瓮毛孢科真菌中文名称命名不规范所带来的混淆性、误导性以及对科研与教育工作造成的难度等问题,依据最新的分类学研究进展和命名法规,对瓮毛孢科真菌名称进行了全面核对和修订,并参照《真菌名词及名称》《真菌、地衣汉语学名命名法规》选取和拟定了中文名称,列举了瓮毛孢科真菌中35个属的中文名称及拟定依据。修订后的中文名称及名录有助于减少名称使用混乱和误解等问题,促进高效的学术交流。

关键词：名录拟盘多毛孢词源命名法

基于AORBCO模型的云计算程序智能化研究

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基于AORBCO模型的云计算程序智能化研究

作者：刘翰鹏西安工业大学

学位级别：硕士

随着云计算领域的发展,大数据处理平台技术如Hadoop等应运而生,然而大数据平台具有其独特的编程模型及实现细节。目前的Map Reduce程序只解决具体问题,缺少Map Reduce程序设计经验或设计特征总结,还不具备形式化的描述和知识库的经验继... 详细信息

随着云计算领域的发展,大数据处理平台技术如Hadoop等应运而生,然而大数据平台具有其独特的编程模型及实现细节。目前的Map Reduce程序只解决具体问题,缺少Map Reduce程序设计经验或设计特征总结,还不具备形式化的描述和知识库的经验继承和应用。为解决云计算程序智能化的问题,即设计一种通用的云计算程序生成方法,实现云计算程序自动生成。本文研究设计基于AORBCO(Agent-Object-Relationship Model Based on Consciousness-Only)模型的云计算程序智能化体系结构。通过提出云计算程序智能化的定义,为云计算程序自动生成提供理论基础。在AORBCO模型中构建关于云计算程序设计领域所需的描述性知识与过程性知识,完成云计算程序智能化体系结构的设计,提出云计算程序智能化的实现机制。结合程序生成与机器学习分布式训练技术,使得云计算在CPU资源以及GPU资源上的程序设计和开发变得更为高效和便捷。本文的主要研究内容与创新点包括以下几个方面:1)针对云计算程序智能化中数据集任务无法辨识的问题,本文提出Map Reduce程序智能判定算法分析数据集的键值对特征,以及给出解决海量小文件合并的方法。针对云计算程序生成的数据处理类型的分析判定问题,依据Text Rank算法以及提出云计算程序智能化领域中的实体对齐算法,该算法依据输入数据集的实体信息与知识库中实体信息进行相似度计算,提取排序最靠前的实体作为判定数据处理类型的关键实体信息,解决了程序生成过程中数据处理类型的分析识别问题。针对Map Reduce程序模块特征匹配问题,提出能力匹配算法,根据能力的参数类型和个数以及约束条件判断能力是否对齐。通过Free Maker模板来生成云计算程序通用模块,利用AST技术实现Map Reduce程序模块特征的解析与重构,结合两种技术完成程序生成中的模块组合,实现云计算程序的生成并通过AORBCO模型平台进行实验验证,完成Map Reduce程序对CPU资源的调度。2)针对机器学习分布式训练中GPU资源调度问题,引入参数服务器架构,通过Spark计算框架与Pytorch的结合,使用Spark计算引擎改进Pytorch框架默认数据并行方式,实现大规模数据并行处理。针对传统Yarn分布式资源调度管理仅支持CPU和内存资源的问题,提出使用Yarn集群资源管理系统与资源抢占和资源回收的方式动态协调GPU并行且调度,将GPU资源加入Yarn的资源模型,从而解决GPU单机训练模型计算性能问题。3)在基于AORBCO模型的智能Web平台中,用户输入数据集和需求,在知识库中理解了数据集和需求,并通过能力匹配找到相应匹配的程序模块,则通过程序生成模块进行Map Reduce程序和Spark程序生成;针对暂时无法找到相应能力模块的问题,提出在给出相应伪代码的提示基础上采用与用户交互的方式,从而完成在知识库暂未涉及的领域的程序自动生成。

关键词：云计算 AORBCO模型人工智能智能程序生成

计及电动汽车的区域综合能源系统优化调度研究

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计及电动汽车的区域综合能源系统优化调度研究

作者：唐翰烽重庆理工大学

学位级别：硕士

随着全球能源需求的持续增长以及化石燃料过度使用导致的环境问题以及可再生能源技术的发展和成本下降,迫切需要综合管理和优化电力、热力、可再生能源和其他能源流,区域综合能源系统能够更好地整合应对能源供需波动。但随着大量风力发... 详细信息

随着全球能源需求的持续增长以及化石燃料过度使用导致的环境问题以及可再生能源技术的发展和成本下降,迫切需要综合管理和优化电力、热力、可再生能源和其他能源流,区域综合能源系统能够更好地整合应对能源供需波动。但随着大量风力发电作为分布式能源接入区域综合能源,其不确定性以及弃风问题导致必须“弃风”以避免能源系统过载。这不仅造成了可再生能源的浪费,也降低了综合能源系统的运行经济效益。另一方面,电动汽车的使用规模年益增长,其无序充电行为对电力系统造成能源系统负荷大幅度波动,且降低可再生能源在电力系统中的利用率,从而影响到能源结构的优化。针对上述问题,本文对电动汽车接入综合能源系统优化调度问题进行研究:（1）首先从区域综合能源系统（Regional Integrated Energy System,RIES）、需求侧响应策略以及电动汽车（Electric Vehicle,EV）接入综合能源系统的研究现状等方面出发,从综合能源系统目标优化,需求响应的市场机制,响应策略实施,电动汽车分群管理等多个方面,分别对此研究的必要性和可行性进行必要的阐述。并以区域综合能源系统为研究对象,建立了包含电动汽车无序充电模式的能源系统模型,并采用蒙特卡洛模拟法,得到电动汽车充电概率主要分布在15:00至20:00之间,其日概率行驶里程主要分布在20至50km内。（2）针对电动汽车的无序充电给系统电负荷造成负荷大面积重叠以及可再生能源消纳问题,首先采用拉丁超立方采样法模拟风电场景,通过场景削减法将风电场景削减为4个。其次构建考虑电热需求侧响应和电动汽车有序充放电下的双层RIES优化调度模型,上层以系统日运行成本以及电负荷波动最小为目标,下层以电动汽车用户的用电成本最小化为目标,设定4个场景进行仿真对比。最后采用多目标粒子群（Multi-Objective Particle Swarm Optimization,MOPSO）算法进行模型求解,结果表明电动汽车作为分布式负荷,在满足用户出行要求的前提下实行有序充放电策略EV用户的充电成本减少39.7%,能够有效降低区域综合能源系统日总运行成本2.69%以及弃风成本65.1%,系统净负荷波动减少至0.89MW。（3）针对电动汽车用户用能满意度问题,构建电动汽车状态矩阵,引入电动汽车能量管理系统（EV Energy Management System,EV-EMS）对电动汽车从功率满意度和时间满意度施行状态分群。其次,针对交替方向乘子法在求解过程中出现的求解顺序以及收敛速度等问题进行改进,通过改进的同步型交替方向乘子法算法（Synchronous-ADMM,S-ADMM）求解双层优化问题。实验结果显示算法的收敛速度从迭代100次加快至迭代70次即实现收敛,且其收敛精度由10达到10。经过状态分群策略的引导,在保证EV用户的满意度情况下,使得系统日总运行成本降至12709.68元,弃风成本降至153.13元,电负荷方差减小55.9%,相较于无序充电模式,EV用户的放电收益增长至3912.54元,实现了能源生产和消费双方面的共同利益最大化。

关键词：区域综合能源系统综合需求侧响应电动汽车充放电双层优化分群调度

原发性胆汁性胆管炎患者发生细菌感染的列线图预测模型构建及评价

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原发性胆汁性胆管炎患者发生细菌感染的列线图预测模型构建及评价

作者：李秉翰大理大学

学位级别：硕士

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面向边云协同的服务缓存关键技术研究

面向边云协同的服务缓存关键技术研究

作者：严翰致南京信息工程大学

学位级别：硕士

互动仪式链理论视角下民俗体育旅游铸牢中华民族共同体意识思考

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体育文化导刊 2024年第6期 82-87页

作者：买器史曙生高陈梦泽牟向前彭洲恩新疆科技学院体育教学研究部新疆库尔勒841000 南京师范大学体育科学学院南京210023 南京师范大学新闻与传播学院南京210097 明知大学艺术与体育学院京畿道龙仁17113

运用文献资料、逻辑分析等方法,分析民俗体育旅游与互动仪式链理论的关联,在互动仪式链理论视角下探究铸牢中华民族共同体意识机制,并提出实践路径。关联:通过情境进行社会互动,短暂情绪转化为情感能量,通过情感能量刻画群体符号。机制... 详细信息

运用文献资料、逻辑分析等方法,分析民俗体育旅游与互动仪式链理论的关联,在互动仪式链理论视角下探究铸牢中华民族共同体意识机制,并提出实践路径。关联:通过情境进行社会互动,短暂情绪转化为情感能量,通过情感能量刻画群体符号。机制:创设互动情境,促进各民族交往交流交融;实现情感能量聚积,维系族群关系和睦;筑牢群体符号,塑造各民族共有身份认同。实践路径:增强仪式性,创设原真性互动情境;增强体验性,积蓄强烈性情感能量;增强时代性,凝聚共同性认同符号。

关键词：体育经济民俗体育旅游中华民族共同体意识民俗体育文化互动仪式链

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无人机船载自主降落平台运动控制补偿研究

无人机船载自主降落平台运动控制补偿研究

作者：周翰生山东交通学院

学位级别：硕士

在海上航行期间,船舶受风、浪、流等影响会产生剧烈晃动,进而对船舶上的各种作业产生不利影响。无人机作为一种灵活性高且应用广泛的空中装备,越来越多的被用于海上救援、科学探测等场景,在海上执行任务时,船载降落平台的稳定性对于无... 详细信息

在海上航行期间,船舶受风、浪、流等影响会产生剧烈晃动,进而对船舶上的各种作业产生不利影响。无人机作为一种灵活性高且应用广泛的空中装备,越来越多的被用于海上救援、科学探测等场景,在海上执行任务时,船载降落平台的稳定性对于无人机降落尤为重要。因此开发一种能够在复杂海况下维持降落平面相对平稳的补偿降落平台对于无人机执行船载作业任务至关重要。为解决上述实际需要,本文首选将并联Stewart平台应用于无人机的船载自主降落系统。本文首先对平台结构进行了分析,然后建立平台的运动学模型,分别对正逆运动学进行求解,并且在Matlab中建立模型进行仿真,验证运动学模型的正确性。为了提高船载自主降落平台补偿船舶晃动的能力,需要对船舶姿态进行预测补偿,首先对船舶姿态进行研究,在Gazebo中建立海浪模型、风模型和船舶运动学模型,实现船舶横摇、纵摇等姿态的仿真,为降落平台在不同海浪环境下的补偿控制打下基础。研究设计了限定记忆的自回归(AR)预测算法,根据采集到的船舶运动姿态,使用限定记忆的递推最小二乘法建立船舶运动预测模型,限定记忆的引入减少过去数据对当前预测的影响,提高了新数据对预测结果的影响,使预测算法的精确性和实时性提高,从而提高降落平台对环境变化的适应性和预测的准确性。为了确定船载自主降落平台的控制策略,将带有限定记忆的预测算法运用到平台的控制方法中,并为平台选用两个传感器,一个把采集到的船舶姿态数据传输给上位机进行运动预测,并计算得到未来时刻的姿态作为补偿量传递给平台,同时把安装在平台上的传感器得到的实时姿态作为反馈量,最终实现平台的稳定性。最后,本文完成双层Stewart实验平台搭建,对所提出的无人机船载自主降落平台控制补偿研究进行了验证。对得到的实验数据进行分析,证明了无人机船载自主降落平台控制方法的可行性与平台的实用性。

关键词：船载无人机自主降落平台限定记忆AR预测运动预测 Gazebo

攻防视角下基于行为关联的漏洞利用链构建技术

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攻防视角下基于行为关联的漏洞利用链构建技术

作者：陈俊翰广州大学

学位级别：硕士

在当前网络环境日益复杂化且遭受频繁攻击的背景下,高隐蔽性、强组织性、精心策划和目标明确的多步攻击手段已成为网络空间攻击的主流,发现并理解网络空间中潜在的高价值原子行为关系对于提升网络空间安全建设能力至关重要。漏洞利用链... 详细信息

在当前网络环境日益复杂化且遭受频繁攻击的背景下,高隐蔽性、强组织性、精心策划和目标明确的多步攻击手段已成为网络空间攻击的主流,发现并理解网络空间中潜在的高价值原子行为关系对于提升网络空间安全建设能力至关重要。漏洞利用链是将多个漏洞利用步骤和正常业务操作组合在一起以系统级别权限为目标的网络攻击方式,学术界主要基于重现和分析攻击场景的技术方法,但单一漏洞分析难以应对多步骤的漏洞利用链攻击,存在视角局限与关联性弱的问题。这要求研究人员采用更为智能化和全面的分析方法,需要解决两大挑战:缺乏有效的攻击行为模式挖掘方法和漏洞利用链的构建过程困难。针对以上难点,本文提出以攻防双视角的漏洞利用链构建系统,按照技战术层级组织原子攻击行为序列,实现更符合实际场景的行为模拟,以此解决漏洞利用链在抽象建模上的困难。以溯源图为基础,构建能够挖掘普遍攻击模式的知识,引入算法与模型展开智能化分析,以此解决自动化攻击中学习样本不足、覆盖范围不全面等问题。与现有方法相比,本文的研究工作在漏洞利用链的构建上具有明显的创新性和先进性,不仅填补了研究空白,也提供了一种全新的思路和解决方案。主要工作和贡献如下:原子行为序列提取与关联算法,用于提取多步攻击中的单个步骤行为,并分析行为之间的因果关联。通过威胁评估能够获取科学严谨的结果,细化粒度,拓展长度。智能推演生成新型漏洞利用链,该方法基于溯源生成的漏洞利用链,完成攻击场景分类后,在ATT&CK(Adversary Tactics and Techniques&Common Knowledge)技战术框架下利用大语言模型进行抽象建模和训练,自动化生成多样性的漏洞利用链,有效提高攻击的复杂度和危害影响,增强决策效率。攻防结合分析系统,该系统基于防御方提供的攻击知识和攻击方的行为模式,通过结合双方视角,能够挖掘固定的攻击模式行为,并形成完整的漏洞利用链结构。

关键词：漏洞利用链多步攻击入侵与攻击模拟渗透测试