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山东理工大学于曰伟等，为分析牵引电机振动对高速列车动力车垂向动力学性能的影响，在传统列车-轨道垂向耦合动力学模型基础上，考虑牵引电机与列车之间的耦合运动关系，建立牵引电机不平衡磁拉力、轨道随机不平顺共同作用下的含牵引电机振动的列车-轨道垂向耦合动力学理论模型，并利用实车线路运行试验验证了模型的有效性，在此基础上，分析含牵引电机振动的列车-轨道垂向耦合动力学模型与传统列车-轨道垂向耦合动力学模型垂向随机振动响应之间的差异，并揭示了牵引电机不平衡磁拉力对高速列车车体、转向架构架、轮对，以及牵引电机壳体及其转子垂向动力学特性的影响规律。研究成果为高速列车动力车的垂向振动特性分析及结构参数优化提供了有效的理论分析工具。
电子科技大学何金超等指出，疲劳断裂是金属材料最普遍的失效模式之一，而由缺口特征引发的应力梯度效应更是工程部件抗疲劳设计的关键瓶颈问题。因此，发展高精度的缺口疲劳强度分析方法是保障工程结构服役完整性的关键。据此，提出耦合临界距离理论与Weibull分布的缺口件疲劳寿命预测模型，并综合考虑尺寸效应及应力梯度效应对临界距离的影响。研究表明，在给定疲劳寿命下，临界距离随应力梯度增大而减小，故提出基于相对应力梯度修正的临界距离模型，以合理量化尺寸效应对临界距离的影响。最后，基于镍基合金GH4169与铝合金Al 2024-T351的缺口疲劳试验数据进行模型验证与对比，结果表明新模型相较于传统临界距离理论预测精度显著提高。
计算机视觉结构健康监测的研究进展及在大型游乐设施上的应用展望
武汉理工大学于宗营等认为，在生产生活中,设备设施结构安全对保障国家经济运行和人民日常生活至关重要。结构健康监测能够有效的提高设备设施结构的安全性和稳定性。随着计算机视觉测量技术的发展和硬件水平的提升,基于计算机视觉测量的结构健康监测技术受到越来越多的关注。计算机视觉测量已经被广泛应用于结构的表面缺陷、空间坐标、位移、拉索索力等监测领域中,但是在大型游乐设施的结构健康监测中应用较少。介绍计算机视觉概况,综述了研究进展并进行了应用展望。首先,通过时间顺序梳理了计算机视觉的发展历程;然后概述了计算机视觉测量的硬件组成和软件组成部分,指出各组成部分的主要特征;主要分类介绍计算机视觉测量技术在各领域的应用现状,并与传统测量方法对比分析,概括各种方法的特点和不足;最后对计算机视觉测量技术在大型游乐设施结构健康监测中的应用做出展望,指出了计算机视觉测量技术在大型游乐设施结构健康监测中的主要研究方向和重点任务。
探花
福州大学林歆悠等，为解决自动驾驶汽车的自主转向问题，大多研究主要基于模型预测控制（Modelpredictivecontrol,MPC）策略，而传统MPC策略需要被控对象精确的数学模型同时需要大量实时控制计算。为此，提出一种基于深度Q-Learning神经网络（Deep Q-Learning neural network,DQN）强化学习的转向控制策略，使自动驾驶汽车能够精准有效地进行路径跟踪，提高路径跟踪精度和稳定性。该策略基于DQN强化学习通过选取合适的学习率对智能体进行训练，使训练后的智能体能够自适应根据不同路况和车速得到最佳的前轮转角。仿真对比结果表明，与无约束的线性二次型调节器（Linear quadraticregulator,LQR）控制策略相比，基于DQN强化学习的控制策略的累计绝对横向位置偏差以及累计绝对横摆角度偏差都有较大的增加，但也在可接受的范围内，能有效提高路径跟踪的精度。最后的实车试验结果同样表明了所制定的控制策略的有效性。
榜眼
中国科学院金属研究所师昌绪先进材料创新中心李鹤飞等指出, 高强钢在服役过程中长期经受循环载荷作用，其疲劳与断裂问题一直是热点研究方向。准确评估高强钢的疲劳寿命和监测高强钢构件的服役状态，是保证大型装备安全运行的关键。随着断裂力学发展，损伤容限设计已成为航空、航天、核电和高速铁路等重要工业领域的关键构件疲劳断裂控制方法。作为损伤容限设计中的关键力学参量，准确掌握断裂韧性和疲劳裂纹扩展的评价方法，能够对解决大型构件完整性和可靠性研究的瓶颈问题中起到承上启下的作用。首先概述高强钢的分类和失效问题，分析断裂韧性和疲劳裂纹扩展的表征形式。从尺寸效应和能量准则等方面系统阐述了小试样估算断裂韧性的方法，并探讨高强钢中拉伸性能、冲击韧性与断裂韧性的定量关系研究进展。从近门槛值区、稳态区和全阶段区域分别阐述疲劳裂纹扩展模型和方法，并重点介绍贴近实际工程应用中的应力比和尺寸效应两方面的研究进展。最后提出高强钢断裂韧性和疲劳裂纹扩展评估及测试技术研究中值得关注的若干问题。
状元
西南交通大学王栓程等，系统梳理了金属材料疲劳短裂纹的定义、分类、试验方法、萌生机理及典型扩展率模型,对当前短裂纹行为研究面临的问题进行了总结与展望。研究结果表明,在萌生机理方面,材料自身的微观结构对短裂纹萌生及扩展有重要影响,短裂纹扩展至晶界处,受晶粒取向及晶界阻力影响,扩展率会下降,裂尖突破晶界束缚后,短裂纹扩展路径出现局部偏折。在扩展行为描述方面,短裂纹的扩展驱动力与承受的载荷水平、残余应力、表面处理方式、局部磨损状况等有关。扩展过程中,裂纹尖端材料在小范围内屈服而产生局部塑性区。同时,塑性尾迹区也逐渐形成,进而产生塑性诱导闭合,导致裂纹扩展门槛值降低。此外,晶体位错之间的相互作用和位错塞积会阻碍位错发展。机器学习算法作为一种先进技术手段,已在短裂纹扩展行为表征中得到应用,对提升预测精度有促进作用。随着金属材料短裂纹行为研究的进一步深入,未来可重点关注短裂纹萌生与扩展实时监测、试验影响因素控制、数据离散性分析、扩展率模型的工程应用等问题,探索建立适用于工程结构与零部件的在役长、短裂纹扩展率统一表征模型和实时监测与安全评估技术,结合先进的机器学习算法,实现对工程关键金属结构更有效、更准确的安全性评定和剩余寿命管理。
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