DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 大数据的技术支撑 技术是大数据价值的体现手段和前进基石。本部分从云计算、感知技术、分布式处理技术和存储技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。目前适用于大数据的技术，包括大规模并行处理(MPP)数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。 云计算是一种与服务供应商很少交互的可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)。大数据与云计算的关系就如同一枚硬币正反面一样密不可分。大数据的本质在于对海量数据的挖掘，但这一过程的实现必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。由于实时的大型非结构化数据和半结构化数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作，并且这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱，因此需要借助云计算的相关技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。大数据与云计算的关系如图3所示。 图3. 平台层次 如图所示，大数据平台的构建，云存储及云计算运算方式是基础。目前，市场上比较流行的oracle，mysql数据平台是侧重于数据存储的关系型数据库。随着数据量增大，关系型数据库开始暴露出一些难以克服的缺点，具有扩展性和并发行特点的非关系型数据库得到了快速发展，例如NoSQL数据库。 另一类是倾向于数据计算分布式数据库，如hadoop。分布式数据库是通过高速计算机网络将物理上分散的多个数据存储单元连接起来组成一个逻辑统一的数据库。分布式数据库基本思想是将原来集中式数据库中数据分散存储到多个通过网络连接的数据存储节点上，以获取更大存储容量和更高并发访问量。近年来，随着数据量快速增长，分布式数据库技术也得到了飞速发展。传统的关系型数据库开始从集中式模型向分布式架构发展，基于关系型的分布式数据库在保留了传统数据库的数据模型和基本特征下，从集中式存储走向分布式存储，从集中式计算走向分布式计算。 由于传统的集成式数据处理方法对于海量数据的限制，分布式处理和并行处理方法应运而生。分布式和并行处理方法是为了提高处理数据速度采用的两种不同体系架构。并行处理是利用多个功能部件或多个处理机同时工作来提高系统性能或可靠性的计算机系统，这种系统至少包含指令级别或指令级别以上的并行。分布式处理是将不同地点、具有不同功能或拥有不同数据的多台计算机通过通信网络连接起来，在控制系统统一管理下，协调地完成大规模信息处理的计算机系统。 由于大数据的“3V”特征，使得传统的数据分析工具对此无能为力，因而需要更高层次的数据平台布局以及存储。一个完整的商用大数据平台架构如图4所示。 图4. 典型的大数据商用架构 作为大数据开发中的重要一环，数据平台搭建的合理性往往决定着企业的发展程度。如果没有完善的数据平台和合适的大数据技术，就没有坚实的根基，后期的精准决策更无从谈起。由于大数据平台建设及云计算的发展非常依赖于计算机技术的发展，因此随着计算机后摩尔时代的到来，大数据技术的更新变革将更加迅速。
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user: 5. 大数据实践应用及其发展现状 实践是大数据的价值体现。随着大数据浪潮的到来，各行各业都在将大数据应用到实际生产中来。无论是政府、企业还是个人都对大数据的概念和应用充满热情。从图5的中国大数据IT应用行业投资结构来看，互联网大数据作为技术革新的桥头堡，获得投资份额最高。由于大数据初涉的实用性，新型行业如金融、电信乃至政府也对大数据寄予厚望。下面分别从企业的大数据，政府的大数据和个人的大数据三个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。 图5. 中国大数据IT应用行业投资结构 1) 企业大数据。随着互联网数据大爆发，大数据在新型产业得到迅速发展。目前热门的无人驾驶系统开发、语音识别、自然语言处理、智能推荐等技术都得益于大数据的发展。这些技术的本质是机器学习和模式识别，通过巨量的数据来训练精确模型，使得模型能通过样本数据量的增加不断改进、完善，更精确地指导生产和生活。 从图5的大数据行业结构来看，由于互联网企业对数据掌控较多导致其对大数据相关项目投入最多。Google、Facebook、IBM、微软、Uber等互联网公司在搜索、无人驾驶、社交、移动互联网及网约车等方面都做出了重要的贡献。谷歌通过其支柱业务搜索引擎布局大数据架构，通过大数据聚类和关联算法将信息更精确的分类，提供贴近用户习惯的搜索结果。随之而来的是庞大的信息量，进而使得谷歌在大数据平台架构发展上也走在世界前列，导致目前常用的数据平台(GFS、MapReduce和BigTable)均与其有着千丝万缕的联系。此外，Google通过Tensor flow开源平台推动人工智能、深度学习的发展。依托Google丰富的数据库，谷歌的子公司DeepMind开发的围棋机器人AlphaGo通过神经网络、深度学习、价值网络、蒙特卡洛树搜索法等机器学习算法打败了围棋九段高手李世石。微软的cortana，苹果的siri等语音助手通过网页搜索技术、知识搜索技术、知识库技术和语言模型技术实现智能语音控制，在生活中担任了管家的角色；特斯拉的无人驾驶通过卷积神经网络的深度学习算法实现视觉识别计算达到数据的积累自主学习的目的，进而实现智能控制的无人驾驶。 2) 政府大数据。互联网企业通过大数据技术崛起的势头，让政府看到了提高行政能力、提高政策透明度的希望，图像视频识别和数据聚类技术可以增加预防犯罪和改善国家安全的效率；全生活链的大数据分析使得通过精确分类让公民获得更好的教育和医疗福利的可能性得到极大的提高。政府在行政和管理的过程中，拥有五类独特类型数据。分别为：a) 政府行政管理采集的数据：资源类、税收类、财政类等；b) 政府行政管理汇总的数据：如建设、农业生产总值、工业生产总值等；c) 政府公共资源产生的数据：如城市基建、交通基建、医院、教育师资等；d) 政府监管职责产生的数据；如人口普查、食品药品管理等；e) 政府公共服务的客户级消费和档案数据：如社保、水电、教育信息、医疗信息、交通路况、公安等。由数据属性分类，政府数据有自然信息类(地理、气象、环境、资源、水利等)、城市建设类(旅游景点、住宅建设、交通设施等)、城市健康管理统计监察类(人口、机构、企业、工商、税收、商品等)和服务与民生消费类(水、电、通信、医疗、燃气、出行等)等。基于上述数据，下面从具体的交通管理、医疗卫生、公共安全和教育方面展开讨论。 交通管理——交通管理方面，通过对道路交通信息实时数据挖掘，有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据 [ 10 ] 。通过整合道路交通、公共交通、对外交通大数据，汇聚气象、环境、人口等行业数据构建交通大数据平台，提供道路交通状况判别及预测，辅助交通决策管理，支撑智慧出行服务，加快了交通大数据服务模式的创新(图6)。 图6. 交通大数据 医疗卫生——通过整合医疗、药品、气象和社交网络等相关医疗信息数据，构建医疗大数据平台，形成智能临床诊断模式和自主就医模式的创新，为市民、医生、政府合理优化医疗资源配置。同时提供流行病跟踪与分析、临床诊疗精细决策、疫情监测及处置、疾病就医导航、健康自我检查等服务 [ 11 ] 。 公共安全——在公共安全领域，通过大数据的挖掘，可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件，提高应急处理能力和安全防范能力。针对公共安全领域治安防控、反恐维稳、情报研判、案情侦破等实战需求，建设基于大数据的公共安全管理和应用平台。汇聚融合涉及公共安全的人口、警情、网吧、宾馆、火车、民航、视频、人脸、指纹等海量业务数据，建设公共安全领域的大数据资源库，全面提升公共安全突发事件监测预警、快速响应和高效打击犯罪等能力。 教育——针对全民学习、终身教育的需求，建设教育大数据服务平台。积累数字教育资源，收集教育服务平台学习者行为数据和学习爱好数据，能够为千万级学习者提供个性化的终身在线学习服务，提高教育资源的共享和利用率，实现因材施教，优化教学过程，提高教学质量，为教育政策调整提供决策支持。 3) 个人大数据。对个人来说，时时刻刻都与大数据接触着，其实我们正是企业、政府大数据实践中的受益者。网上购物时，通过浏览记录及购买记录，淘宝或者京东等电商利用这些个人信息建立用户画像，更好的描述个人的偏好，实现精准推荐，使我们能够更快的发现想购买的物品和评价更高的商品；手机打字时，第三方输入法通过我们的日常的词语组合习惯将常用词优先级提前，使我们的打字更加快捷；医院则会通过个人就诊记录对每个人的健康进行评估与预测，防患于未然；交通部门大数据中心通过各观测点交通量的观测，实时调整运营线路，优化线路配置，缓解拥堵，使我们出行更加便利。最终，我们做一切事产生的所有数据都将服务于我们本身，这就是大数据所带给我们的。正是因为当前大数据的兴起，个人数据不仅对企业、政府重要，同样对不法分子有很大的吸引力。因此，对于个人隐私的保护和信息安全是今后需要努力改进的方向。
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user: 6. 总结 随着大数据浪潮的到来，政府通过出台一系列大数据产业发展规划与战略文件，持续推动大数据技术产业与传统领域实现全方位融合，促进我国经济结构转型的升级、提升经济发展质量和国际竞争力。本文从大数据由来、大数据的概念(“3V”)、大数据理论核心算法、实现大数据中心化分布式计算技术及其应用前景等方面给出了经典机器学习统计背景下的大数据简化全景图。尽管近几年大数据理论技术及其在各行各业中的应用迅猛发展，但通过本文层次化分析不难发现：目前数据科学家对于大数据相关底层基础概念还存在一定的分歧；对于大数据核心算法的应用局限于储存和局部的搜索匹配而非整体链式进化驱动应用；并且大数据核心技术的中心化性与目前先进信息安全技术(区块链：去中心化)有一定的冲突。正是因为上述问题的存在，让我们认识到大数据理论技术与产业的发展挑战与机遇同在。紧跟国家大数据产业发展的战略步伐，加强大数据核心理论技术创新意识，助力传统领域产业结构升级是数据科学家关注的核心问题。
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user: 摘 要 针对网络系统容易受到外部攻击的问题，本文提出了一种基于反向学习机制的异常网络行为入侵检测算法。论文首先提出了改进的粒子群算法，对支持向量机的参数进行优化，进而建立了网络入侵检测模型。实验结果验证了该方法可以提高分类器参数寻优的精度，增加了网络入侵行为识别的准确率。 关键词 :反向学习，粒子群优化算法，网络入侵检测 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着互联网的迅猛发展，诸如网络黑客入侵之类的风险与日俱增。为了保证网络系统的完整性和可用性，保护网络系统免受内部滥用和外部攻击，网络入侵检测系统及其相关技术得到了越来越多的关注。网络入侵检测系统通过对网络系统或者网络资源进行实时监测，及时发现网络入侵者、发现防火墙没有检测到的攻击，正在成为一种重要的网络安全工具 [ 1 ] 。 当前，网络入侵检测技术仍然在不断的发展完善过程中，还存在着一些不足的地方。例如，将正常的网络访问误报为入侵行为、检测不到或者漏报入侵网络行为的比例依然较高、智能化程度较低等问题依然存在。在此背景下，本文把最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine， LSSVM)分类器模型引入到网络入侵检测系统中，提出了一个基于改进LSSVM的网络入侵检测模型。 本文结合反向学习理论改进粒子群优化算法，在种群初始化的过程中引入反向学习机制、在目标粒子选择过程中引入反向学习策略，提出了一种反向综合学习粒子群优化算法(Opposite Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization， OCLPSO)，通过改进后的算法对最小二乘支持向量机进行参数寻优。相关实验结果验证了该算法不仅提高了收敛速度，计算精度也有所改善。 下文首先简述相关工作，接着基于反向学习理论给出了改进的综合学习粒子群优化算法，通过参数寻优来改善LSSVM分类器的性能，随后给出了基于改进的LSSVM的网络入侵检测模型。最后通过实验对提出的模型进行验证，实验结果表明该模型具有良好的性能。
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user: 2. 相关工作 网络入侵检测概念出现之后，网络入侵检测相关技术处于不断的发展之中。近些年，基于机器学习的网络入侵检测算法得到了越来越多的关注，基于神经网络、遗传算法等的网络入侵检测模型得到了较为广泛的应用 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。 2005年，Tizhoosh等人 [ 5 ] 在IEEE智能计算建模会议上首次提出了反向学习的相关理论，其核心思想主要为：对于一个待解决的问题，不仅考虑问题本身的解与最优解的距离，同时也考虑这个问题的反向解与最优解的距离，通过这种方式可以有效改善算法的运行效率和搜索深度。J. J. Liang [ 6 ] 提出的综合学习粒子群算法(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization， CLPSO)中通过定义学习概率P_c，扩大了候选解粒子的选择面，但是传统粒子群优化算法容易出现停滞状态从而陷入局部极值点、且在搜索后期收敛速度慢的问题并未得到有效解决。 在机器学习领域里，最小二乘支持向量机通过将损失函数与误差平方作为算法的损失经验，把传统SVM中的二次规划问题转换成求解线性方程组的问题 [ 7 ] ，简化了中间计算步骤，提升了算法运行效率。最小二乘支持向量机作为分类器具有检测精度高、泛化能力好的特点。但是其分类性能很大程度上受到自身参数选择的影响，如何更好的选择合适的模型参数成为提高该方法检测精度的关键。另外，支持向量机算法主要解决二值分类问题，要处理网络入侵检测中的多分类问题，需要对原有分类器进行改造以适应多分类问题。
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user: 3. 反向综合学习粒子群优化算法 在综合学习粒子群算法初始化的过程中，针对每个粒子构造反向粒子，使得离最优粒子距离更近的概率得到上升，能够加快算法的收敛速度，改善进化算法的性能。反向学习的一些相关基本概念如下： 定义1. 反向数(Opposite Number) 若 x ∈ [ a ， b ] 且 x ∈ R ，则其方向数 x ⌣ 为： x ⌣ = a + b − x (1) 定义2. 反向点(Opposite Point) 若 p = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x d ) 是D维空间上的一个点，且 x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x d R ， x i ∈ [ a i ， b i ] ，则与点p对应点反向点 p ⌣ 为： p ⌣ = ( x ⌣ 1 ， x ⌣ 2 ， ⋯ ， x ⌣ d ) ，其中 x ⌣ 1 = a i + b i − x i (2) 定义3. 反向优化(Opposite Optimization) 若满足 p = ( x 1 ， x 2 ， ⋯ ， x d ) 是D维搜索空间上的一个候选群，它对应的反向点为 p ⌣ = ( x ⌣ 1 ， x ⌣ 2 ， ⋯ ， x ⌣ d ) (3) 计算候选解适应度值的评估函数 f ( ) ，若存在 f ( p ⌣ ) ≤ f ( p ) ，则把p替换成 p ⌣ 。 在种群初始化的过程中引入反向学习机制，在目标粒子选择过程中引入反向学习策略。反向综合学习粒子群优化算法简述如下： 1) 种群初始化 a) 随机生成服从正态分布的种群P(n)，n为种群的大小。 b) 计算P(n)对应的反向种群oP(n)，其中的第k个反向粒子计算公式为： o P k ， j = a j + b j − P k ， j 上式中 k = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， N d 其中N d 粒子的维度，a j 和b j 分别对应第j个粒子的上下边界，即有 x j ∈ [ a j ， b j ] c) 从集合 { P ( n ) ， o P ( n ) } 中选出n个最佳个体作为种群的初始值。 2) 目标学习粒子的选择 a) 首先从种群中随机选择两个未进行速度更新的粒子。 b) 比较这两个粒子和它们的反向粒子的适应度值，即从四个待选粒子中选出适应度值最高的一个粒子作为该维度下的目标学习粒子。 c) 如果一个粒子所有的目标学习粒子都是它自身话，则随机选择一个维度下对应的反向粒子作为该粒子的目标学习粒子。
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user: 4. 基于反向综合学习粒子群优化算法的网络入侵检测模型 采用一对多的组合方式来对LSSVM进行多类分类器的构造。对于给定n个类型标签构造n个二值分类器，其中第i个二值分类器将第i类标签归为正类，将除此类之外的所有标签归为负类，即针对数据集中的每一个类型标签训练一个二值分类器。对于一个具有n个类型标签的问题，共产生n个二值分类器。对于一条未知类型标签需要分类的数据，采用投票的策略来确定它的类型标签。例如，使用二值分类器i对该条数据进行测试，如果最终分类器返回的结果为正值则认为该条数据归为第i个类型标签，随后在该类型标签下记一票；反之，如果分类器返回的结果为负值，则认为当前数据属于除去类型i之外的其他类型，随后在类型i以外的所有类型标签下记一票。最终统计所有类型标签的记票情况，得票最多的那个类型认定为该条数据所属的类型。 对于给定的网络状态特征集合 F = { f 1 ， f 2 ， ⋯ ， f n } ，采用二进制向量来表示特征选择： S = { s 1 ， s 2 ， ⋯ ， s n } ， s i ∈ { 0 ， 1 } ， i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ，其中𝑛是网络特征集合的大小，1和0分别表示是否选择相应的特征。本文实验采用的数据集中，正常网络数据标记为normal，攻击类型数据分为DoS、probe、U2R、R2L四个大类，分别编码为0、1、2、3、4，各个类型之间相互独立。以一条DoS类型攻击记录为例，通过上述方式构建的LSSVM多分类器结构如图1所示。在建立多分类器的基础上，结合反向综合学习粒子群算法的网络入侵检测计算步骤如下： 1) 设置模型的相关参数，如最大迭代次数、种群大小、搜索边界等，根据这些参数对种群进行初始化； 2) 根据反向学习策略计算对应的反向种群并归并至初始种群； 3) 将最小二乘支持向量机中的惩罚因子和核参数设置为种群中每一个粒子的位置； 4) 根据速度和位置更新方程进行迭代并对种群中的粒子进行更新； 5) 每轮迭代完成后将得到该轮的最优粒子，该粒子的位置参数作为LSSVM的参数代入值，进行分类器训练； 6) 计算适应度函数，判断是否达到终止条件，若达到则终止迭代，当前最优粒子的位置即为最优参数；否则返回(4)中继续进行迭代。 图1. DoS类型为正例的多分类器模型示意图
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user: 5. 实验与分析 本文实验所用到的数据集是1999年第3届国际知识发现与数据挖掘竞赛中所采用的数据集(KDD CUP99)。该数据集中所包含的原始数据主要有两部分组成：其中一部分包含了时间跨度为7周约500多万条网络连接记录，另外一部分则包含了时间跨度为2周约200万条的网络连接记录。实验抽取KDD CUP99数据集的10%数据作为训练集，将其中的corrected数据集作为测试集。 在对数据进行必要的预处理后，采用不同的基准测试函数来检验改进后的算法对运算时间和求解质量的影响。通过求解基准测试函数的最优解来得到实验结果，其中最大进化代数定为2000，每种情况下实验重复20次，比较其平均迭代次数、平均花费时间和获得最优解的比率。实验中分别使用三种基准测试函数 [ 8 ] [ 9 ] 有：F1 (Griewanks’s function)函数的特点是存在多个波峰极值，F2 (Rastrigin’s function)函数的特点是存在多个局部极值，且很容易出现停滞，F3 (Schwefel’s function)函数的特点是存在多个局部极值，较容易出现停滞。分别对上述三个基准测试函数进行实验，得到实验结果如表1所示。 Table 1 Data of benchmark test result 比较算法 平均进化代数 平均收敛时间 最优解率 F1 CLPSO 780.3 587.8 s 95.2% OCLPSO 603.5 532.9 s 96.7% F2 CLPSO 408.5 301.6 s 83.4% OCLPSO 303.9 256.7 s 89.1% F3 CLPSO 2456.7 1687.2 s 71.6% OCLPSO 1812.9 1139.2 s 83.3% 表1. 基准测试实验结果 由表1结果可以看出，在普通函数F1的搜索算法中，OCLPSO只有微弱优势。但在具有一定欺骗性的测试函数中，OCLPSO存在一定的优势，最优解率提高比较多，说明OCLPSO算法更适合具有多分类问题特征的网络入侵检测场景。 进行上述实验后，设计使用OCLPSO作LSSVM参数寻优的实验，图2为实验时OCLPSO算法在进化过程中的适应度函数曲线。从图中可以看出，基于实验所使用的训练样本，迭代在进行到约100次的时候就已基本收敛，这与前面进行的基准测试实验相验证，证实了OCLPSO算法在收敛性上是有所改善的，可以得到更好的参数，使LSSVM获得更加优良的性能。在采用混合核函数对比测试中，本文提出的OCLPSO算法的检测正确率是90.2%，CLPSO的检测正确率85.7%，OCLPSO算法的检测正确率更高一些，证明了该算法的有效性。 图2. OCLPSO进化过程中的适应度函数曲线
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user: 6. 结束语 基于机器学习的网络入侵检测技术随着机器学习、人工智能技术的发展而处于不断的发展之中。本文通过引入反向学习机制，给出了一种基于OCLPSO-LSSVM的网络入侵检测模型，在粒子群算法和支持向量机的应用方面进行了探索，但是还存在许多问题有待后续进一步的研究探索：本文的数据是基于标准数据集KDD CUP99上进行的，而真实的网络环境要复杂的多，需要面向实际网络环境，提取网络特征和属性；网络入侵检测的实时性要求比较高，需要进一步研究网络实时入侵检测的方法和技术；另外在网络特征降维方面，需要对现有的特征降维方法进行更加深入的研究，寻找更好的方法来提高所提算法的性能。
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user: 摘 要 针对起爆器含能粉体材料装填过程的自动化需求，开发了一套含能粉体材料自动装填系统。设计了系统工作原理及组成模块，采用了分级集中控制的方式开发了控制系统，设计并实现了连续上下料、模具循环以及自动压药等关键结构。该系统已实现工程化应用，能够满足起爆器含能粉体材料装填性能要求，有效节约了人力成本，显著提升了含能粉体材料装填过程的安全控制水平，具备广阔的推广前景。 关键词 :含能粉体材料，自动装填，线式布局 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 起爆器是一种作为初始起爆源的航天火工装置，其内部容腔填充含能粉体材料作为能量物质，工作时利用电流使容腔内的电阻元件迅速发热，引燃与其接触的含能粉体实现换能，输出高温高压燃气或爆轰波，完成预定功能 [ 1 ] 。 起爆器内部所填充的含能粉体材料一般为起爆药、烟火药和猛炸药等火工药剂 [ 2 ] ，药剂装填在直径2 mm~8 mm的小容腔内，装填时需要通过加压达到一定的装填密度，以保证其发火性能。目前的装填过程均由人工来完成，操作人员手持装药容器将药剂通过漏斗状导向模具倒入起爆器壳体内部的装药容腔，然后放入压力机进行加压。在目前的装配过程中，操作人员直接与火工药剂接触，人机隔离程度低，存在较大的安全风险，特别是起爆药等火工药剂对静电、摩擦及撞击刺激非常敏感，人工操作不当容易引起药剂爆炸，威胁到操作人员人身安全。设计开发自动装填装置代替人工操作进行含能粉体材料的装填，是实现人机隔离解决上述安全风险的有效手段，对提高生产效率和过程安全性均有重要意义 [ 3 ] 。 目前在兵工和民爆领域已开展过多种含能粉体材料自动装填系统的研究，特别是在枪弹发射药和雷管炸药自动装填方面开发出了较为成熟的技术装备，并已实现工程化应用 [ 4 ] 。对于航天用起爆器，由于其装药容腔小、装药量精度要求高、工艺控制过程复杂，存在一定的技术障碍，尚无相关技术实现研究应用 [ 5 ] 。
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user: 2. 工作原理及系统组成 根据起爆器含能粉体材料装填的功能需求，设计的系统工作原理如图1所示。起爆器壳体上料后首先装入导向模具，然后将含能粉体通过导向模具倒入壳体内部，再通过加压装置进行压装，使得药剂粉体达到一定的装填密度，最终将模具卸下，完成整套装填流程。 图1. 系统工作原理 起爆器含能粉体材料自动装填系统以机械执行机构为主体，以线式布局执行上述装填流程，系统由上下料模块、装模模块、装药模块、压药模块和退模模块组成，如图2所示。上下料模块的主要功能是起爆器壳体的自动上下料以及壳体标识的扫码识别；装模模块的主要功能是导向模具的自动定位和装配；装药模块的主要功能是药剂容器的自动拾取和药剂的自动装填；压药模块的主要功能是药剂的自动加压以及定位；退模模块的主要功能是压杆和导向模具的自动卸模。各模块依次布局在步进式传输线上，独立并行工作，但由于各项执行动作的节拍不一致，未充分发挥各执行器的生产效能，在模块设置时对执行器位置进行了调整，并在模块之间设置了流转等待工位以均衡节拍。 图2. 系统组成
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user: 3. 关键技术研究 起爆器的装药量范围一般为10 mg~60 mg，精度要求为±1 mg以内。在自动装填系统的工作流程中，药剂先按目标重量分量后再逐份装填。在试验过程中，药剂粉体会在装药容器或模具中粘附，造成实际装药量的损失，甚至超出公差范围，影响装填质量。因此针对该问题进行了研究，以制定可靠的装药精度保障措施。 按照自动装填流程采用相应的装药容器和模具对实际装药量的损失进行量化验证，通过装药前后壳体重量的称量计算实际装药量，进一步计算出损失量。以某型起爆药为研究对象，在30个样本的小批量试验中，装药量超差率为63%，装药量损失在1.2 mg~2.7 mg范围内，平均装药量损失为1.6 mg。根据人工生产操作的经验，对于药剂的粘附损失问题，主要有吸湿和静电两项潜在的影响因素，首先采取了控制措施对这两项因素进行了验证。 对于药剂吸湿因素的验证，通过在装填之前进行烘干处理来实现。以最高安全烘干温度60℃为试验条件，按照烘干时间制定了1个对照组和12个试验组，每组3个样本，试验结果如图3所示。试验表明，吸湿因素对装药量损失有显著影响，通过烘干处理可降低装药量损失，60℃烘干2 h可作为优选控制参数。 对于药剂静电因素影响的验证，通过在装填环境中增加离子风来实现。在离子风机送风条件下进行装药试验，通过30个样本的试验统计，装药量损失在0.7 mg~1.5 mg范围内，平均装药量损失为0.93 mg。试验表明，静电因素对装药量损失有影响，通过离子风处理可降低装药量损失。 图3. 吸湿因素影响试验结果 以上两项控制措施仍不能使装药量的损失降低到可忽略水平，拟增加振动措施使装药容器和模具中的药剂尽可能地落入装药容腔中，针对该方法进行了研究验证。通过振动试验台施加振动，按振动频率制定了1个对照组和10个试验组，每组3个样本，试验结果如图4所示。试验表明，增加振动措施可有效降低装药量损失，但振动频率存在适用范围，5 Hz~20 Hz范围内的振动有效，10 Hz可作为优选控制参数。 图4. 振动措施影响试验结果 应用各项控制措施，在60℃烘干2 h、10 Hz振动以及离子风处理条件下，通过30个样本的小批量试验统计，装药量超差率为0，装药量损失在0~0.2 mg范围内，平均装药量损失为0.1 mg。试验表明，各项措施的综合应用可将装药量损失控制在0.2 mg以下。基于该试验结论，将药剂分量的控制范围缩小，误差控制在(−0.8~1) mg范围内，可以保障装药量满足精度要求，相关措施及控制参数可应用于自动装填系统的开发。
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user: 4. 控制系统设计及实现 起爆器含能粉体材料自动装填系统要实现机器人、压机、各项直线模组以及各类执行气缸的的动作控制，以及相机、压力传感器、接近开关、光电开关等采集器的数据通讯，应用到的执行器及采集器达80余个。为适应大量的控制及通讯需求，采用了分级集中控制的方式，除了使用PLC进行执行控制外，还开发了上位机系统进行数据处理及状态监控，如图5所示。 系统最底层为执行层，由多种执行器和采集器接收上层触发信号，执行相应功能并反馈信号或数据，具体包括上下料机器人、装模定位模组、拾取气爪、装药机器人、压药伺服压机、卸模定位模组、模具定位接近开关、相机以及扫码器等。 图5. 控制系统 系统中间层为控制层，为兼容各类执行器的控制需求，充分保障系统的稳定性及可拓展性，采用PLC控制器，并应用了I/O拓展及模拟量拓展模块。为适应系统各执行模块的并行工作需求，根据触发及反馈情况进行了联动控制。 系统最上层为监控层，为满足系统工作过程中压力、时间、状态照片等多项数据的记录处理需求，在工控机操作系统上开发了上位机控制软件，实时获取设备运行数据，将采集的产品序号、压力曲线、加压位置、保持时间等数据进行整理分析，并形成记录报表，保证生产过程的可追溯性。使用上位机软件还可体现出与更上层的数据平台的通讯优势，通过以太网使用WebService、Socket等常用的网络通讯技术，便能够与企业级MES等管理系统进行数据传递 [ 6 ] 。
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user: 5. 关键结构设计及实现 为了适应起爆器壳体在药剂自动装填过程中的连续上下料需求，实现无人化生产，系统在上下料模块采用托盘整垛上料、机器人逐个抓取的方式。如图6所示，整垛装有壳体的托盘来料后装入托盘上料位置，由机器人利用气爪将壳体抓起上料，整盘壳体抓取完后，利用锁紧平移机构将空盘移到下料位置码垛。壳体在装药完成后同样通过机器人抓取放入托盘中，当一个空盘摆满盘后，利用升降机构将该盘下移，平移机构将上料位的空盘叠放到上面，实现连续运转，该方式可实现600个以上壳体的连续上下料。 图6. 连续上下料机构 为实现药剂装填过程中起爆器壳体的连续流转，各项定位及导向模具需要循环利用，起爆器壳体的定位底座固定在传输线上，在药剂装填完成后，压杆和导向模具会被依次取下，通过柔性传输线流转回安装工位，实现系统内循环使用。为适应模具的清理和更换需求，在流转过程中设置了压杆和导向模具的清理工位，并且兼容了人工和设备清理两种方式，实现了不间断在线清理和更换。 为保障药剂的装填密度，采用高精度伺服压药装置将壳体里面的药剂进行压实，压药结构主要由伺服压药机构、定位机构、位移测量机构、浮药处理机构等零部件组成。其工作过程为：传感器检测到起爆器壳体到位后，伺服压药装置下行，其上的定位装置首先接触模具进行定位；压药杆继续下行压药，同时发讯杆对位移传感器发讯测量；当压药杆运行到下限位置或达到设定力时，停止压药并开始保压；当达到保压时间后，伺服压药装置复位，压药杆缩回；上位机对压力和位移进行记录分析，形成压力曲线。
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user: 6. 应用效果 起爆器药剂装填性能一般通过起爆试验时的起爆压力峰值和及其获取时间这两项关键指标进行判定 [ 7 ] 。在某批利用本系统进行药剂自动装填的起爆器中，抽取了20份样本进行了起爆试验，其压力峰值标准范围为(28~32) MPa，峰值获取时间标准范围为起爆信号发出后(2.5~4.2) ms，试验结果如图7所示，样本数据均落在标准范围内，药剂装填性能满足标准要求。 图7. 起爆试验结果 目前该系统已实现工程化应用，在实际应用过程中，各批次起爆器均通过相关指标验收，系统在节约人力基础上的生产效率能够达到120份/h，经济效益显著。同时该系统脱离了人工操作，从本质上实现了人机隔离生产。
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user: 7. 结论 通过装药量精度控制关键技术的研究，采用药剂烘干、离子风除静电及振动装药处理的措施，能够有效解决装药量损失问题，结合控制系统及关键机构的设计实现，起爆器含能粉体材料自动装填系统得以完成开发。试验及应用结果表明，该系统能够满足起爆器含能粉体材料装填性能要求，并且得益于自动化手段的实现，能够有效节约人力成本，显著提升含能粉体材料装填过程的安全控制水平，具备广阔的应用前景。
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user: 摘 要 为提高农业废弃物的资源化高效利用，减少环境污染，促进农作物水肥一体化的节本增效和增产提质，实现沼液的科学利用和化肥减投入，2016~2018年在郸城试验基地开展了化肥与沼渣沼液配施水肥一体化对小麦生长发育、产量和水分利用的影响研究。实验中建立了三种模式，且设置全程沼渣沼液、化肥与沼渣沼液配施、化肥。即1) 沼渣60 t/hm 2 ，2) 沼渣30 t/hm 2 + 灌浆期沼液7.5 t/hm 2 ，3) 沼渣30 t/hm 2 + 返青–拔节期沼液22.5 t/hm 2 + 抽穗–扬花期沼液12 t/hm 2 ，4) 沼渣30 t/hm 2 + 返青–拔节期沼液22.5 t/hm 2 + 抽穗期沼液12 t/hm 2 + 灌浆期沼液7.5 t/hm 2 ，5) 沼渣30 t/hm 2 + 450 kg/hm 2 专用肥 + 拔节期沼液15 t/hm 2 ，6) 沼渣30 t/hm 2 + 600 kg/hm 2 专用肥 + 拔节期沼液15 t/hm 2 ，7) 沼渣30 t/hm 2 + 750 kg/hm 2 专用肥 + 拔节期沼液15 t/hm 2 ，8) 沼渣30 t/hm 2 + 450 kg/hm 2 专用肥 + 抽穗期沼液15 t/hm 2 ，9) 沼渣30 t/hm 2 + 450 kg/hm 2 专用肥 + 灌浆期沼液12 t/hm 2 ，10) 750 kg/hm 2 专用肥 + 返青–拔节期沼液22.5 t/hm 2 + 抽穗期沼液12 t/hm 2 ，11) 纯沼液处理(底施30 t/hm 2 + 返青–拔节期15 t/hm 2 + 抽穗期12 t/hm 2 + 灌浆期15 t/hm 2 )，12) 常规耕作(专用肥750 kg/hm 2 + 追肥225 kg/hm 2 尿素)。结果表明沼渣沼液的应用有利于改善小麦生长发育性状，对株高、穗长、小穗数、穗粒数、千粒质量都有不同程度的改善，同时不孕穗下降。与对照相比，株高提高1.31~15.92 cm，处理7最高，穗长增长0.01~0.60 cm，处理2最长，小穗数增加0.08~2.32个，处理5最多，穗粒数为0.87~11.32粒，处理11最多，千粒质量提高0.12~5.50 g，处理11最重。不孕穗分别减少1.89~5.09穗，处理11减少最多。从而有效地提高了小麦单位质量和品质，与对照6022.5 kg/hm 2 相比，分别增加0.70%~57.58%，水分利用效率与产量保持相同的趋势，分别较对照15.03 kg/mm∙hm 2 相比，提高0.31~8.96 kg/mm∙hm 2 ，均以处理11提高幅度最大，分别提高57.58%和8.96 kg/mm∙hm 2 ，小麦蛋白质和粗淀粉含量分别提高0.30 g/100g~1.00 g/100g和0.57%~2.22%，也以处理11为最佳。与沼渣处理相比，除了处理2和处理6，有着相同的变化趋势，但对小麦蛋白质的影响只有处理10和处理11有所提高。总之，底施450~750 kg/hm 2 化肥配施拔节期和抽穗期2次沼液或全程沼液的模式，有利于实现氮肥减施、产量和品质的共同提高，同时减少有机废弃物对环境的污染。 关键词 :小麦，沼肥，化肥，产量，品质，水分利用效率 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 沼渣沼液中含有氮、磷、钾等营养元素以及丰富的氨基酸、B族维生素、蛋白质、霉素、生长素、糖类、核酸、各种水解酶及抗生素等物质 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，不仅能改良土壤、改善土壤养分状况 [ 5 ] [ 6 ]、减少农业投资，还可以增产、提高品质 [ 7 ] [ 8 ] ，作基肥施用在小麦上，表现为返青快、分蘖多，能明显改善小麦生长状况 [ 8 ] [ 9 ] ，促使根部生长点迅速发育，增强根的活力，改善小麦叶片光合特性，提高小麦产量 [ 8 ] [ 9 ]。同时影响氮素吸收和耗水量，提高冬小麦蛋白质含量及干物质积累量 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] [ 14 ]。沼液与化肥相结合通过改善小麦根部生长环境，提高根冠比，改善叶片光合性能协调营养生长和生殖生长，延缓了叶片衰老，进而有效地提高小麦群体指标以及产量三因素 [ 5 ] [ 9 ] ，沼液用作叶面施肥能达到防病灭虫的效果 [ 15 ] ；进行沼液浸种和追肥施用，经沼液浸种后的小麦种子，具有抗病、抗旱、壮苗、增产的作用 [ 16 ]。河南省每年沼液的产出量超过3亿t，如何科学利用沼液，促进农作物水肥一体化，实现节本增效和增产提质的目标，必须深化沼肥的高效利用及其与节水灌溉设施的有机结合，一方面促进废物资源化、减少环境污染，另一方面推进氮肥减施和有机农产品的规模化、规范化和科学化生产。
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user: 2. 试验设计 2.1. 研究区概况 试验安排在郸城县砂姜黑土上进行(东经115˚20'23''，北纬33˚49'43'')，研究区多年平均降水量738.6 mm，平均气温14.6℃，平均日照时数2258.6 h，年太阳总辐射493.24 kJ，无霜期223 d。试验土壤质地为黏土，土壤有机质20.4 g/kg，水解氮93.1 mg/kg，有效磷41.6 mg/kg，速效钾188 mg/kg。 2.2. 实验材料 试验沼肥为河南世纪鑫能源科技有限公司沼气发电后的沼渣沼液，用于发酵的有机废弃物为秸秆、畜禽粪便等，试验沼渣含有机质 ≥ 45%、总养分 ≥ 5%、氨基酸 ≥ 0.2%，腐殖酸 ≥ 1.5%；试验沼液含有机质 > 5 g/L、腐殖酸 > 0.8 g/L、氨基酸0.3 g/L、总养分5 g/L，二者重金属符合国家安全标准。试验小麦品种为洛麦24，播期为2017年10月25日，播量300 kg/hm 2 。 2.3. 试验设置 试验设置全程沼肥、化肥与沼肥配施、化肥三种模式，共12个处理，分别为：1) 沼渣60 t/hm 2 ，2) 沼渣30 t/hm 2 + 灌浆期沼液7.5 t/hm 2 ，3) 沼渣30 t/hm 2 + 返青–拔节期沼液22.5 t/hm 2 + 抽穗–扬花期沼液12 t/hm 2 ，4) 沼渣30 t/hm 2 + 返青–拔节期沼液22.5 t/hm 2 + 抽穗期沼液12 t/hm 2 + 灌浆期沼液7.5 t/hm 2 ，5) 沼渣30 t/hm 2 + 450 kg/hm 2 专用肥(28-15-5) + 拔节期沼液15 t/hm 2 ，6) 沼渣30 t/hm 2 + 600 kg/hm 2 专用肥+拔节期沼液15 t/hm 2 ，7) 沼渣30 t/hm 2 + 750 kg/hm 2 专用肥+拔节期沼液15 t/hm 2 ，8) 沼渣30 t/hm 2 + 450 kg/hm 2 专用肥 + 抽穗期沼液15 t/hm 2 ，9) 沼渣30 t/hm 2 + 450 kg/hm 2 专用肥 + 灌浆期沼液12 t/hm 2 ，10) 750 kg/hm 2 专用肥 + 返青–拔节期沼液22.5 t/hm 2 + 抽穗期沼液12 t/hm 2 ，11) 纯沼液处理(底施30 t/hm 2 + 返青–拔节期15 t/hm 2 + 抽穗期12 t/hm 2 + 灌浆期15 t/hm 2 )，12) 常规耕作(专用肥750 kg/hm 2 + 追肥225 kg/hm 2 尿素)。3次重复，小区面积为5.6 m × 5 m = 28 m 2 。基肥使用沼渣、沼液处理的需要整地后1周再统一播种，耕作深度20 cm，其他农田管理措施一致，如中耕、除草和病虫害防治，灌溉方式为畦灌。根据土壤墒情变化确定灌水时间和灌水量，本试验拔节和灌浆期分别灌水600 m 3 /hm 2 和450 m 3 /hm 2 。 2.4. 测定方法与项目 重点观测不同生育期小麦生长发育情况、生物量和土壤水分动态变化情况。土壤水分采用重量烘干法按小麦生育期进行分时段测定，生物量采用重量测定法分时段定期测定。收获期采集典型样段植株，进行小麦生长发育指标(株高、穗长、生物量、小穗数、不孕穗)、产量因子(成穗数、千粒质量、穗粒数)的定量化测定，土壤、植株和籽粒等样品的分析按照相应的国家标准进行。
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user: 4. 结果与讨论 1) 沼肥及其与化肥配施水肥一体化模式对改善小麦生长发育具有积极效果。与对照相比，株高提高1.31~15.92 cm，穗长增长0.01~0.60 cm，小穗数增加0.08~2.32个，穗粒数为0.87~11.32粒，千粒质量提高0.12~5.50 g，不孕穗分别减少1.89~5.09穗，从而有效地促进了小麦单位质量的提高。这与李清连 [ 4 ]、陈楠等 [ 5 ]、Marls等 [ 10 ] 的研究结果相一致。 2) 沼肥及其与化肥配施水肥一体化模式有效地提高了小麦单位质量和水分利用效率。与对照相比，不同处理小麦单位质量分别增加0.70%~57.58%，水分利用效率分别提高0.31~8.96 kg/mm∙hm 2 ；与沼渣处理相比，处理2和处理6减产，其他处理分别增产8.89%~37.25%，水分利用效率与单位产量有相同的趋势。均以处理11最佳，其次为处理10、处理4和处理5。其中对小麦产量的影响，与刘丰玲等 [ 2 ]、陈楠等 [ 5 ]、吕汶霖 [ 6 ]、孔德杰等 [ 9 ]、冯伟等 [ 17 ]、Marls等 [ 10 ]、Garg等 [ 11 ]、Olesen等 [ 13 ] 研究的相关沼液、沼渣应用对小麦产量的积极影响趋势相一致，但由于含氮的差异，沼液用量有明显的不同。对小麦水分利用效率的影响与Garcia等 [ 14 ] 研究的减少水分消耗、提高水分利用效率的趋势基本一致。 3) 沼肥及其与化肥配施水肥一体化模式对改善小麦品种具有积极影响。与对照相比，其中蛋白质含量分别提高0.30 g/100g~1.00 g/100g，粗淀粉含量提高0.57%~2.22%；与沼渣处理相比，蛋白质只有处理11和处理10提高0.10 g/100g，粗淀粉含量则分别增加0.11%~1.76%。以处理11、处理10和处理4对提高品质具有积极效果。这与刘丰玲等 [ 2 ]、吕汶霖 [ 6 ]、冯伟等 [ 8 ] 相关沼液、沼渣使用提高小麦蛋白质和粗淀粉含量的增加趋势相一致，但本研究结果则在底施750 kg/hm 2 配施拔节期和抽穗期2次沼肥和全程沼液的情况下才确定两者的共同提高。 4) 建议采用底施化肥450~750 kg/hm 2 + 拔节期和抽穗期2次沼液追施或全程沼液的模式，从而实现氮肥减施、产量和品质的共同提高，同时减少有机废弃物对环境的污染。
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user: 摘 要 导电铝合金以其质量轻，导电性能好，成本低等优点，成为了目前导电材料领域的研究热点之一。本文制备了新型Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金，讨论了热处理工艺参数对其力学性能的影响规律。研究表明：随固溶温度、固溶时间、时效温度、时效时间的增加，合金的强度都随之增加，并达到一个最大值。随后，随这些工艺参数的增加，材料性能反而降低。由此，得到了合金的最佳热处理工艺为在440℃固溶12小时，水淬后在205℃时效16小时。本文的研究为导电铝合金的应用提供了数据支持。 关键词 :导电铝合金，力学性能，固溶处理，时效处理 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 导电铝合金是电力行业应用最广泛的导电材料，在世界范围内有很大的市场量。目前较为成熟的铝合金电工杆主要有6201、6101、3003等合金，其具有导电性能好、质量轻、弧垂特性好等优点 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] 。但是，技术发展要求导电铝合金具有更高的强度和导电率。因此，对高强高导铝合金的研究成为目前的研究热点之一。根据导电理论，合金元素在基体中形成细小弥散的析出相时，对合金的导电性能影响最小。Zr合金元素在铝合金中可使退火态合金中的析出相更加细小、弥散，显著提高退火态合金的力学性能 [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] 。在导电铝合金中，通过适当的硼化处理，可以使铝中的Ti、V等元素含量大幅度降低，从而提高材料的导电性能和力学性能 [ 7 ] 。稀土元素也可以细化铝合金的铸态组织，并和Fe、Si等元素结合生成了二元或三元稀土化合物相，去除有害杂质元素，净化合金 [ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ] 。根据目前的研究，Zr、RE、B等元素在铝合金中可以形成细小弥散析出相，不仅可以对基体进行强化，还可以在一定程度上保证合金的导电性 [ 12 ] 。在这类铝合金中，析出相的形态和分布对合金性能影响较大。所以对合金进行合适的热处理，控制其析出相的尺寸、形态和分布，可以有效控制材料的力学性能 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] 。Huang等人研究表明，在Al-Er-Zr合金时效过程中，Zr可以延缓析出相的长大速度，使析出相细化，从而提高材料性能 [ 16 ] 。因此，本文制备了Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金，讨论了固溶温度、固溶时间、时效温度、时效时间等热处理工艺条件对其力学性能的影响，以获得最佳的热处理工艺参数。
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user: 2. 实验材料与方法 实验所用Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金是用纯度均大于99.0%的Al、Zr、RE和B，按质量分数配比后，进行感应熔炼，合金熔炼后浇注成试块和标准试样，然后在电阻加热炉中进行固溶–时效处理。采用DLZ-35中频感应加热设备，振荡功率35 KW，冷却水压0.2 MPa。选择HB-3000布氏硬度仪测定合金的硬度，载荷50 kg，加载时间30 s。试块大小为Ф20 × 15 mm的圆柱体。每个样品的测试点不少于5个，实验数据最终取该5点的平均值作为测定结果。利用WRX-12-11型卧式电阻加热炉对试块和标准试样进行固溶–时效处理。该过程在氮气保护，真空度为66.7 MPa下进行。固溶温度为420℃~460℃，固溶时间为2~60 h，时效温度为160℃~220℃，时效时间为0~60 h，固溶后水淬冷却。合金力学性能测试在Zwick T1-FRO20电子万能材料试验机上进行，应变速率为0.5 mm/min。拉伸试验测试内容包括：抗拉强度、屈服强度和延伸率。标准试样如图1所示。 图1. 拉伸试样尺寸(单位为mm)
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user: 3. 实验结果与讨论 3.1. 固溶温度对Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金力学性能的影响 图2为固溶温度对Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金力学性能的影响。合金的力学性能拉伸测试状态为在不同固溶温度下固溶12 h后水冷，不进行时效处理。从图中可以看出，随着固溶温度的升高，Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金材料的拉伸强度增加，延伸率增加。当固溶温度为440℃时，合金的拉伸强度和延伸率达到最大，随着固溶温度继续升高，合金的拉伸强度和延伸率反而下降。 图2. 固溶温度对Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金力学性能的影响 在固溶过程中，Al 3 Zr相主要经历溶解和扩散两个阶段。在溶解过程中，Al 3 Zr相在细小处断裂，分割成短的片段，溶解阶段一般在较短的时间内完成；固溶过程中的扩散过程主要是Zr在Al基体中的扩散和原子置换。由于析出相的生成，在Al合金中引入了位错和界面，促进了Zr在基体中的扩散，使得Zr元素的扩散能力得到了很大的提高，从而降低了Al 3 Zr相固溶的阻力 [ 17 ] 。合金元素在基体中的扩散能力主要由扩散系数和扩散激活能来体现，而扩散系数取决于扩散激活能和温度。扩散激活能与扩散系数之间有如下关系 [ 18 ] ： D = D 0 exp ( − Q R T ) (1) 式中，Q为扩散激活能，D 0 为扩散常数，R为气体常数，T为温度。铝合金中的位错和界面降低了扩散激活能，从而提高了扩散系数，促进了Zr在Al基体中的扩散，促进固溶。 随着固溶温度的升高，Zr在Al基体中固溶度增加，Zr可以充分固溶到Al基体中，在随后的冷却过程中，形成过饱和固溶体，提高材料的强度。当固溶温度低时，Zr在Al基体中固溶不完全，有部分凝固形成的粗大Al 3 Zr相存在，降低了材料强度。当固溶温度过高时，会引起铝基体晶粒长大，造成晶粒粗化，从而降低材料强度。对于Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金，固溶温度设为440℃。 3.2. 固溶时间对Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金力学性能的影响 图3是固溶温度为440℃时，固溶时间对Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金力学性能的影响。铝合金的测试状态为在440℃时固溶不同时间后进行水冷，不进行时效处理。从图3中可以看出，对于Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金，随着固溶时间的增加，合金的强度增加，延伸率增加。但当固溶时间达到12 h后，延长固溶时间，合金的延伸率和强度反而降低。 图3. 固溶时间对Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金力学性能的影响 在铝合金中，随着固溶时间的延长，Zr在Al基体中固溶度增加，充分固溶到Al基体中，在随后的冷却过程中，形成过饱和固溶体，提高材料的强度。当固溶时间过短时，Zr在Al基体中固溶不完全，有部分凝固形成的粗大Al 3 Zr相存在，降低了材料强度。但长时间处于固溶温度下，会导致铝基体晶粒长大，造成晶粒粗化，降低合金强度。对于Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金，固溶时间选择为12 h。 3.3. 时效时间对Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金力学性能的影响 图4是时效时间对纯铝和Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金材料硬度的影响。处理状态为在440℃固溶12 h后水冷，然后在200℃时效。随着时效时间的延长，纯铝和Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金的硬度都大幅度增加，但是当时效达到一定程度后，时效时间继续延长，材料的硬度反而会下降。Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金在12 h时达到时效硬化峰值，而纯铝在16 h达到时效硬化峰值。 图4. 在200℃下时效时间对材料硬度的影响 图5为440℃固溶12 h，时效温度为200℃后，时效时间对Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金力学性能的影响。从图中可以看出，随着时效时间的增加，Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金的延伸率持续降低，但是合金的拉伸强度增加，当时效时间达到12 h时，铝基合金的拉伸强度达到最大。继续进行时效处理，合金的拉伸强度降低。 Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金中，Al 3 Zr时效沉淀相析出，提高了材料的硬度和强度。所以随时效的进行，纯铝和Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金的硬度增加。当出现时效硬化峰后，继续进行时效处理，会导致晶粒的粗化和析出相的聚集长大，从而降低材料的硬度。合金的力学性能与合金的显微组织有着密切的联系。时效处理时，时效阶段的析出相(主要是Al 3 Zr相)强化了合金基体组织，从而合金抗拉强度得到大幅的提高。随着时效时间的延长，Al 3 Zr析出相数量增加，对合金的强化效果加强。时效处理16 h后，Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金的抗拉强度却有所下降。综合分析，对于Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金而言，时效时间选择为12 h。 3.4. 时效温度对Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金力学性能的影响 图6为440℃固溶12 h，时效12 h状态下，时效温度对Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金力学性能的影响。从图中可以看出，对于Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金，时效温度影响合金的强度和延伸率。随着时效温度的升高，合金的强度增加，延伸率增加，而且延伸率增加明显。在时效温度为205℃时，合金的强度达到最大。当时效温度超过205℃后，随着时效温度的升高，合金的延伸率和强度都有所降低。 文献认为，由金属间化合物和合成和析出相的析出，使得合金内部的能量或者晶体缺陷数量增加，主要认为是由于位错密度的增加和界面数量的增多 [ 19 ] 。一方面铝合金存在的各种缺陷中产生了大量的非均匀形核部位，Al 3 Zr时效沉淀相的析出，同时降低了Al 3 Zr时效沉淀相形成时所需的激活能；另一方面，原子可通过缺陷进行短程扩散，扩散速度加快，因而促进了析出相的形核和长大。具体表现为，微观上 图5. 时效时间对Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金力学性能的影响 图6. 时效温度对Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金力学性能的影响 Al 3 Zr时效沉淀相的析出加快，宏观上Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金硬化速度提高。随着时效温度的升高，合金中析出相所占比例增大，合金的强度增加。但是当时效温度达到205℃时，继续升高时效温度会导致Al 3 Zr析出相快速长大粗化，从而降低材料强度 [ 20 ] 。对于Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B合金，时效温度选择为205℃。
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user: 3. 结论 本文制备了新型的Al-0.5Zr-0.2RE-0.2B导电合金，研究了固溶–时效处理工艺参数对合金力学性能的影响规律。研究表明： 1) 随固溶温度的升高和固溶时间的延长，合金元素在铝基体中固溶充分，合金的强度提高，塑性提高。在固溶温度为440℃时，固溶时间为12 h时合金的强度和塑性达到最高。此后固溶温度继续升高，固溶时间继续延长，合金中析出相逐渐变得粗大，合金的强度和塑性反而降低。 2) 随时效时间的延长，时效温度的升高，合金中析出相数量增加，合金的强度、硬度都大幅度增加。在时效时间为12 h，时效温度为205℃时，合金的强度达到最大。此后，时效时间继续延长，时效温度的升高，材料的强度、硬度反而会下降。 3) 在本实验范围内，合金的最佳热处理工艺为在440℃固溶12 h，水淬后在205℃时效12 h。
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user: 摘 要 通过对红砂岩进行崩解试验，总结了其崩解规律及崩解机理；分别利用水泥及石灰对崩解土进行改良处理，对养护28 d龄期后的红砂岩改良土进行干湿循环和长期浸水试验，探究其在干湿循环和长期浸水条件下无侧限抗压强度及质量的变化规律。研究结果表明，红砂岩水稳定性极差，遇水后极易崩解，第一次崩解后，粒径大于5 mm的颗粒含量仅剩31%，粒径越大，崩解性就越强，崩解速度就越快；利用水泥和石灰改良后的红砂岩，水稳定性大大提高。胶凝材料掺量较高(8%)时，经5次干湿循环后，水泥改良土的强度损失率低于石灰改良土，试件结构较为完整，质量损失率与石灰改良土基本相同。故高掺量时，水泥改良土抗干湿循环的能力更强；胶凝材料掺量较低(4%、6%)时，水泥改良土的强度损失率高于石灰改良土，试件破损严重，有大块脱落现象，质量损失率高于石灰改良土。故低掺量时，石灰改良土抗干湿循环的能力更强。长期浸水条件下，改良土的干缩湿胀作用较小，且胶凝材料继续发生水化反应，故水泥改良土和石灰改良土强度均呈现上升趋势。相比而言，水泥改良土强度增长幅度更高，长期浸水下表现的水稳定性更好。 关键词 :崩解试验，干湿循环，长期浸水，无侧限抗压强度，质量 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/