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超温及应力条件下IC10合金的组织演化及机理

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材料工程 2024年

作者：刘明坤王威吴云胜佟文伟秦学智周兰章 1.中国航发沈阳发动机研究所材料应用研究室 2.中国航发沈阳发动机研究所强度设计研究室 3.中国科学院金属研究所师昌绪先进材料创新中心高温结构材料研究部 4.中国科学院金属研究所中国科学院核用材料与安全评价重点实验室中国航发沈阳发动机研究所材料应用研究室中国航发沈阳发动机研究所强度设计研究室中国科学院金属研究所师昌绪先进材料创新中心高温结构材料研究部中国科学院金属研究所中国科学院核用材料与安全评价重点实验室

针对燃气涡轮叶片超温运行可能引发的合金劣化问题,对燃气涡轮叶片用IC10合金超温(1070～12.0℃)、拉/压应力(30～90 MPa)条件下的微观组演化进行系统分析。结果表明:无应力超温热暴露过程中IC10合金中二次γ'相的退化方式主要包括球化... 详细信息

针对燃气涡轮叶片超温运行可能引发的合金劣化问题,对燃气涡轮叶片用IC10合金超温(1070～12.0℃)、拉/压应力(30～90 MPa)条件下的微观组演化进行系统分析。结果表明:无应力超温热暴露过程中IC10合金中二次γ'相的退化方式主要包括球化、粗化和回溶,随着热暴露温度的升高及热暴露时间的延长,在γ/γ'相界面能降低的驱动下,二次γ'相形状由花状向圆方状及球状演变。二次γ'相的面积分数随温度的升高及时间的延长逐渐降低。在高于12.5℃下热暴露时间超过50 h后,二次γ'相完全回溶。随着温度的升高和时间的延长,二次γ'相尺寸逐渐增加,γ'相粗化符合由元素扩散控制的Lifshitz-Slozov-Wagner理论。在超温有应力热暴露过程中,随着温度的增加,γ'相筏化现象逐渐加剧。拉应力促进γ'相沿垂直于应力轴的方向出现N型筏化,压应力则促进γ'相沿平行于应力轴的方向出现P型筏化。相对于压应力,拉应力状态下γ'相筏化进程更加迅速。根据超温及应力条件下IC10合金的组织演化图谱可对服役后叶片的服役工况进行反向判定。

关键词： IC10合金超温热暴露组织演化筏化

天体轨道参数调控柴达木盆地第四纪盐类资源形成的新模式

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地球学报 2024年

作者：韩文霞方小敏张涛 1.中国科学院青海盐湖研究所盐湖资源绿色高值利用重点实验室 2.中国科学院青藏高原研究所青藏高原地球系统与资源环境重点实验室 3.兰州大学地质科学与矿产资源学院

盐类资源的形成受沉积盆地、干旱气候和物源补给三个关键因素的控制，以往的研究主要关注构造、沉积环境和物源因素在成盐过程中的作用，而忽视了干旱和极端干旱气候这一关键因素及其与盆地盐层形成的耦合机制。本文以中德联合在柴达... 详细信息

盐类资源的形成受沉积盆地、干旱气候和物源补给三个关键因素的控制，以往的研究主要关注构造、沉积环境和物源因素在成盐过程中的作用，而忽视了干旱和极端干旱气候这一关键因素及其与盆地盐层形成的耦合机制。本文以中德联合在柴达木盆地西部察汗斯拉图凹陷获取的科学深钻为例，运用磁学、元素和同位素地球化学等指标反演研究区的水文气候演化历史，并通过时间域、频率域以及系统动力学演化特征等综合分析手段探究了深时气候变化的控盐机制和规律。结果表明，柴达木盆地西部地区自2.7 Ma以来存在2.2.1.95 Ma、1.3～1.1 Ma、0.85～0.65 Ma和0.5～0.3 Ma四次关键的干旱化加剧和盐层发育期; 发现在天体轨道倾角低幅和低偏心率值的同步期，会通过促进北半球冰盖扩张调控北半球中高纬西风环流的位置和强度，进而影响柴达木盆地的气候和水文循环，控制盆地内干旱事件的发生和盐层发育。在轨道-亚轨道-千年尺度上，全球冰量和北半球高纬气候变化也显著地控制了柴达木盆地的干旱事件和盐层发育。柴达木盆地多个凹陷区的盐层对比结果进一步表明，这一天体轨道特殊组合控制盆地的干旱事件和盐层发育过程的机制在全盆地具有普适性，促使柴达木盆地多个不同凹陷区尽管盐层发育存在一些差异，但其主要的盐层发育期均集中在上述四个关键时期。研究成果不仅为柴达木盆地乃至其他干旱区的成盐机制和深时发育规律提供了新的理论视角和研究思路，而且为未来结合构造-气候-物源耦合研究，对不同区域盐类资源发育类型和规律进行精细化研究，以及深入探索深时盐层发育规律提供了重要的研究基础。

关键词：柴达木盆地盐类资源偏心率与倾角北半球冰盖西风环流

基于LSTM-KF混合模型的高速列车群组追踪运行轨迹预测方法

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交通运输工程学报 2024年

作者：张淼何仪娟杨博宇罗正伟卢万里唐涛李开成吕继东 1.中国铁道科学研究院集团有限公司国家铁路智能运输系统工程技术中心 2.北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心 3.柏林洪堡大学计算机科学研究所 4.北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室中国铁道科学研究院集团有限公司国家铁路智能运输系统工程技术中心北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心柏林洪堡大学计算机科学研究所北京交通大学先进轨道交通自主运行全国重点实验室

为进一步缩小列车追踪距离以提高运力，研究了高速列车群组追踪运行轨迹预测问题；考虑长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型处理序列数据的优势和卡尔曼滤波（Kalman Filter，KF）模型噪声处理的能力，提出了一种新型... 详细信息

为进一步缩小列车追踪距离以提高运力，研究了高速列车群组追踪运行轨迹预测问题；考虑长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）模型处理序列数据的优势和卡尔曼滤波（Kalman Filter，KF）模型噪声处理的能力，提出了一种新型列车轨迹预测LSTM-KF混合模型；LSTM模型使用列车运行的历史数据进行模型训练，生成了列车轨迹预测曲线；KF模型结合预测结果和动力学机理，更正了计算结果，使LSTM模型预测的列车轨迹变得平滑；试验依托于高铁列控系统仿真测试平台的标准线路数据进行了仿真验证。仿真结果表明：与代表性的预测模型LSTM和循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）相比，在巡航工况下通过30个预测步长，LSTM-KF、LSTM和RNN三种模型的位置相对真实值的预测误差分别为78 、798 和911 m，速度相对真实值的预测误差分别为1 、2. 和1 m·s-1，LSTM-KF模型的位置均方根误差（Root Mean Square Error， RMSE）分别为LSTM和RNN的7%和15%，LSTM-KF模型的速度RMSE分别为LSTM和RNN的14%和30%；在加速工况下的位置预测误差均值分别为94、2.4 和2.691 m，速度预测误差均值分别为0.09 、10.05和2.74 m·s-1；在减速工况下的位置预测误差均值分别为1 181、4 135和4 079 m，速度预测误差均值分别为1.14 、6.01和13.52.m·s-1。可见，LSTM-KF模型在不同运行工况下均能显著提升预测精度，能够有效生成长时域数据序列，为高速列车群组追踪运行提供决策参考。

关键词：高速列车群组运行车-车通信轨迹预测长短期记忆网络卡尔曼滤波

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星载材料极弱剩磁测量方法研究

哈尔滨工程大学学报 2024年

作者：孟立飞徐超群陈金刚肖琦刘超波周斌张铁龙 1.北京卫星环境工程研究所 2.哈尔滨工业大学(深圳)空间科学与应用技术研究院 3.中科院国家空间科学中心 4.奥地利科学院空间研究所北京卫星环境工程研究所哈尔滨工业大学(深圳)空间科学与应用技术研究院中科院国家空间科学中心奥地利科学院空间研究所

为解决科学探测卫星星载材料微弱磁性测量难题，本文提出了一种卫星部件极弱剩磁的测量方法，并研制了测量系统。利用屏蔽技术去除外界磁场干扰，在屏蔽系统内搭建了测量系统，使用零场原子磁力仪采集旋转试件的磁场频谱信息，通过小波... 详细信息

为解决科学探测卫星星载材料微弱磁性测量难题，本文提出了一种卫星部件极弱剩磁的测量方法，并研制了测量系统。利用屏蔽技术去除外界磁场干扰，在屏蔽系统内搭建了测量系统，使用零场原子磁力仪采集旋转试件的磁场频谱信息，通过小波多分辨分析方法处理，得到试件的磁特征数据。研究表明：本文方法可有效提取极弱剩磁信号，且系统稳定度优于1×10-3nT/30min，磁场分辨率优于1×10-3nT，磁矩提取分辨量级可达10-6A·m2.为整星磁洁净控制和空间磁场高精度探测提供了途径。

关键词：卫星材料极弱剩磁磁屏蔽测量系统频谱小波多分辨分析磁洁净

基于深度强化学习的动态频谱智能干扰算法研究

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南京邮电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：张兰张彪梁天一朱辉杰 1.电磁空间安全全国重点实验室 2.中国电子科技集团第三十六研究所电磁空间安全全国重点实验室中国电子科技集团第三十六研究所

随着人工智能技术的不断发展，强化学习技术在提高电磁频谱控制和干扰对抗效率方面展现出巨大潜力。针对跳频通信系统抗干扰能力强、传统干扰方法效果不佳的问题，利用深度强化学习技术实现在动态频谱环境下的电磁智能干扰。首先引入部... 详细信息

随着人工智能技术的不断发展，强化学习技术在提高电磁频谱控制和干扰对抗效率方面展现出巨大潜力。针对跳频通信系统抗干扰能力强、传统干扰方法效果不佳的问题，利用深度强化学习技术实现在动态频谱环境下的电磁智能干扰。首先引入部分可观测马尔可夫决策过程对干扰机与跳频通信用户之间的通信对抗过程进行建模，然后基于卷积神经网络和长短期记忆网络设计了一个具有频谱特征挖掘和记忆回溯功能的干扰决策网络，实现基于深度强化学习的动态频谱智能干扰(Dynamic Spectrum Intelligent Jamming， DSIJ)算法。仿真实验结果表明，相较于传统DQN算法，所提DSIJ算法的干扰成功率提升了约18%。与传统的扫频干扰方法相比，其干扰成功率更是提升了约68%，从而充分证明了所提出的算法在动态频谱环境下实现智能干扰策略的有效性与显著优势。

关键词：深度强化学习跳频通信智能干扰决策部分可观测马尔可夫决策过程

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车载燃油系统故障诊断智能算法开发及验证

汽车工程学报 2024年

作者：惠嘉赫隗立国黄英王健李准 1.北京理工大学机械与车辆学院 2.北方车辆研究所北京理工大学机械与车辆学院北方车辆研究所

燃油系统是柴油机的重要组成部分，直接影响柴油机的正常工作与性能。其故障率高，故障形式多样，因此开发燃油系统故障诊断算法颇具应用价值。本文提出一种基于主成分分析与极限学习机的柴油机燃油系统多分类故障诊断智能算法，以实车... 详细信息

燃油系统是柴油机的重要组成部分，直接影响柴油机的正常工作与性能。其故障率高，故障形式多样，因此开发燃油系统故障诊断算法颇具应用价值。本文提出一种基于主成分分析与极限学习机的柴油机燃油系统多分类故障诊断智能算法，以实车数据为基础在Simulink中建立模型实现离线验证。而后，参考OSA-CBM标准建立了在线故障诊断智能算法架构，基于此架构开发柴油机燃油系统在线故障诊断智能算法并利用硬件在环平台完成故障诊断验证测试。验证结果表明，所开发的燃油系统多分类故障诊断智能算法在离线与硬件在环平台中均具有较高的准确性与可靠性，可应用于车载。

关键词：燃油系统在线故障诊断硬件在环智能算法

含逆变型分布式电源的配电网馈线终端告警信息校正及故障定位方法

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电工技术学报 2024年

作者：李宗博崔一嘉王昊晴郗乙搏 1.东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室 2.中国电力科学研究院有限公司 3.国网宁夏电力有限公司超高压公司

逆变型分布式电源（IIDG）使配电网存量馈线终端（FTU）存在漏误告警问题，同时外部环境也会使告警信息不正确上报，难以准确定位故障区段。该文考虑IIDG和环境因素的耦合影响，提出一种FTU告警信息校正及故障定位方法。首先，根据各馈... 详细信息

逆变型分布式电源（IIDG）使配电网存量馈线终端（FTU）存在漏误告警问题，同时外部环境也会使告警信息不正确上报，难以准确定位故障区段。该文考虑IIDG和环境因素的耦合影响，提出一种FTU告警信息校正及故障定位方法。首先，根据各馈线首端电流特征，提出了单双重故障及故障类别的检测方法。其次，考虑不可测IIDG和分支负荷的影响，利用正序电流幅值比和相邻区段电流相似性分别提出了对称/不对称短路的识别方法，进而校验初始定位结果的准确性。再次，若定位结果未包含全部故障区段，以分支线路和IIDG的接入点为边界，利用短路电流特征提出疑似故障发生区域的筛选方法，并根据短路识别方法研判故障区段，实现告警信息的校验与修正。最后，在PSCAD中搭建IEEE 33节点标准算例和某县实际配网的仿真模型，验证了单双重故障检测、短路识别判据及故障区域划分等告警信息校正及故障定位方法的有效性。

关键词：逆变型分布式电源故障区段定位告警信息校正正序电流幅值比电流相似性分析

多变量系统的分散式补偿自抗扰控制方法与频域分析

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信息与控制 2024年

作者：刘雷伟何婷王佑 1.暨南大学国际能源学院能源电力研究中心 2.明阳智慧能源股份有限公司暨南大学国际能源学院能源电力研究中心明阳智慧能源股份有限公司

为利用低阶控制器对热力系统中含有高阶大惯性环节的多变量对象进行控制,结合高阶补偿控制和分散式自抗扰控制提出了一种分散式补偿自抗扰控制方法。基于此,通过理论推导给出了系统的闭环传递函数,并根据多变量系统中的逆奈奎斯特阵列... 详细信息

为利用低阶控制器对热力系统中含有高阶大惯性环节的多变量对象进行控制,结合高阶补偿控制和分散式自抗扰控制提出了一种分散式补偿自抗扰控制方法。基于此,通过理论推导给出了系统的闭环传递函数,并根据多变量系统中的逆奈奎斯特阵列设计方法,定量分析了所提出的分散式补偿自抗扰控制与传统分散式控制方法的稳定区域大小。利用实例进行仿真实验,结果表明:分散式补偿自抗扰控制在稳定区域大小、动态性能和鲁棒性上均优于不具有补偿环节的传统分散式自抗扰控制,提高了低阶控制器控制高阶多变量系统的控制性能,有着良好的应用前景。

关键词：多变量系统高阶大惯性自抗扰控制补偿结构分散式解耦逆奈奎斯特阵列

多模态人工智能系统全国重点实验室2.2.年度开放课题申请指南

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新技术新工艺 2024年第4期436卷 49-49,56页

作者：中国科学院自动化研究所

多模态人工智能系统全国重点实验室(以下简称实验室)依托于中国科学院自动化研究所。实验室由原模式识别国家重点实验室和复杂系统管理与控制国家重点实验室实质性重组而成,作为首批2.家标杆全国重点实验室,2.2.年获科技部正式批准建设。

关键词：人工智能系统国家重点实验室模式识别多模态申请指南