随着汽车保有量的提高，能源消耗和环境问题对汽车用钢提出了轻量化的要求。目前正在发展的第三代汽车用钢的研究思路是将加入轻量元素以“轻”和增强增塑以“薄”相结合。Fe?Mn?Al?C系中锰钢作为第三代汽车用钢的主要组成部分，是当今的研究热点之一。本文总结了近些年国内外Fe?Mn?Al?C系中锰钢的研究文献，从生产成本、力学性能等方面介绍了Fe?Mn?Al?C系中锰钢的优势。从成分设计、工艺设计、组织特征、变形及断裂机制等多个方面出发，对文献进行分析，总结出了合金成分、工艺路线和组织特征对性能的影响规律。阐述了奥氏体层错能及其稳定性对中锰钢变形机制，尤其是相变诱导塑性（TRIP效应）的影响规律。最后对目前Fe?Mn?Al?C系中锰钢研究过程中存在的争议问题进行了总结，展望了未来的发展趋势，以期为中锰钢的后续研究和实际生产提供参考

针对TTE (time-triggered Ethernet, TTE) 网络对业务安全性与对业务实时性要求高的问题, 提出了一种自适应双冗余的网络结构, 设计冗余报文的时间标签, 自适应恢复传输, 并设计了TTE网络中的混合流量(TT (time-triggered) 流, RC (rateconstrained) 流, BE (best-effort) 流) 调度规划方法, 根据报文的重要性, 发送端自适应的对网络报文进行分类, 其中, TT信息双网备份传输, RC、BE信息在双网分散传输.此外, 基于确定性网络分析方法, 推导了自适应双冗余调度方法下RC流的闭式延迟界, 并仿真验证了在极限网络、确定网络以及排队论仿真模型下所提方法减小网络延迟的效果, 满足TTE网络在保障业务安全性的情况下对业务实时性的要求

膏体充填为矿产资源的深部开采及可持续发展提供了安全、绿色、高效的技术保障，已成为矿业领域的研究热点和发展趋势之一。全尾砂膏体流变学是膏体充填全套工艺流程的重要理论基础，深刻影响着膏体充填技术的发展。本文从膏体的内涵出发，系统性地论述了膏体流变学研究的必要性、特殊性及复杂性。并以膏体流变实验结果为基础，分析了全尾砂膏体的典型流变特性及最新研究成果。总结了常用的屈服型非牛顿流体流变模型，并探讨了常用流变本构方程对膏体料浆的适用性，对其实际应用提出合理建议。同时对膏体流变特性的关键影响因素进行了概述。根据膏体流变学的研究现状，归纳总结并提出了膏体流变学研究的重点与难点，指出现阶段膏体流变学须从测试标准、本构方程、微观机理及工程应用等方面深入研究

为了进一步研究20CrMo合金钢在生产过程中夹杂物的演变机理，实现对钢中非金属夹杂物的合理控制，保证生产顺行，提高产品力学性能，针对“BOF→LF→RH→钙处理→连铸→热轧”工序生产20CrMo合金钢全流程中非金属夹杂物的演变规律进行了研究。在LF精炼及RH精炼加钙前钢中非金属夹杂物含有70%以上的Al2O3。钙处理后，由于过量的钙加入到钢液中，夹杂物中CaS质量分数迅速增加至59%，Al2O3质量分数降低至21%。在连铸过程中由于二次氧化的发生，夹杂物转变为CaO?Al2O3，其中含有50%的Al2O3、39%的CaO和10%的CaS，并且夹杂物平均尺寸增加。在钢的冷却和凝固过程中，CaO质量分数降低至5%，CaS质量分数增加至57%，钢中夹杂物转变为Al2O3?CaO?CaS的复合夹杂物，同时含有少量大尺寸的CaO?Al2O3夹杂物。在钢的轧制过程中，夹杂物中CaO含量进一步降低，CaS含量增加，夹杂物平均尺寸增加，形成了CaO?Al2O3与CaS黏结型的复合夹杂物与Al2O3?CaS复合夹杂物。对CaO-Al2O3与CaS黏结型的复合夹杂物的形成原因进行了讨论

为了分析航班运行风险传播过程，进而有效控制保障飞行安全，基于复杂网络理论，首先参照民航局咨询通告选取机组、航空器、运行环境共29个终端因素作为网络节点，统计民航安全监察记录，根据事件中节点关系，构建无向网络；统计前后节点间的作用关系和发生概率，提出一种有向带权的航班运行风险网络；然后，引入改进感染率和改进恢复率概念，构建一种适用于航班运行风险传播分析的改进SIR(Susceptible-infected-recovered)模型；定义感染起始范围，最后采取多参数控制方式，大规模计算该有向带权网络的传播和控制过程。结果表明：有向网的平均最短路径为1.788，属于小世界网络；参照使用民航常规管控措施，有向网节点感染下降幅度可达到37.4%；对入度值排序前3或前4的节点控制后，感染节点峰值下降率高达50.6%和58.1%，网络传播抑制明显。结果证实：在该航班运行风险有向带权网络中，按入度值控制节点对抑制风险传播最为有效

采用真空熔炼法, 经急冷和缓冷两种不同冷却条件制备了Te系化合物TeAsGeSi合金粉体.通过X射线衍射分析, 急冷工艺制备粉体呈非晶态, 缓冷工艺制备的粉体呈晶态, 结晶主相为R-3m空间群的As2GeTe4; 差热-热重分析显示, 升温至350℃时缓冷粉体As2GeTe4成分熔融, 400℃时两种粉体均开始快速失重, 为避免制备过程中发生材料熔融及挥发损失, 确定烧结温度不超过340℃.采用真空热压法制备TeAsGeSi合金靶材, 将两种粉体分别升温至340℃, 加压20 MPa, 保温2 h制备出两种靶材, 其中缓冷粉体制备的靶材致密度高, 为5. 46 g·cm-3, 达混合理论密度的99. 5%, 形貌表征显示此靶材表面平整, 孔洞少, 元素分布均匀

探究了菌渣的水热液化转换成生物油燃料的过程。结果表明，抗生素菌渣在260 ℃、保留时间是135 min时，获得最大的生物油产率（28.01%）。通过6种不同的催化剂进行催化，加入催化剂后，生物油产率最大的是Na2CO3（36.06%）和NaOH（36.31%）。碱催化的生物油的含氮化合物的质量分数在41.16%～49.74%之间，而酸催化产生的生物油含氮化合物的量在57.62%～59.32%之间。通过调节催化剂Na2CO3、NaOH的添加量发现，在投加量为8%时，生物油含氮量均最低，Na2CO3和NaOH催化产生的生物油组分的含氮化合物质量分数分别为29.12%和35.67%。在催化剂投加量为10%时，对氧的脱除效果都最好，分别为32.12%和29.02%，此时产生的生物油的热值达到最大（达到33.3220和34.7320 MJ?kg?1）

深度神经网络近年在计算机视觉以及自然语言处理等任务上不断刷新已有最好性能，已经成为最受关注的研究方向.深度网络模型虽然性能显著，但由于参数量巨大、存储成本与计算成本过高，仍然难以部署到硬件受限的嵌入式或移动设备上.相关研究发现，基于卷积神经网络的深度模型本身存在参数冗余，模型中存在对最终结果无用的参数，这为深度网络模型压缩提供了理论支持.因此，如何在保证模型精度条件下降低模型大小已经成为热点问题.本文对国内外学者近几年在模型压缩方面所取得的成果与进展进行了分类归纳并对其优缺点进行评价，并探讨了模型压缩目前存在的问题以及未来的发展方向

针对自行制备的11Cr?1Si铁素体/马氏体不锈钢开展了热处理制度探索，及力学性能、铅铋环境静态腐蚀和应力腐蚀行为研究。热处理研究结果表明，11Cr?1Si不锈钢在经过调质热处理后（950 ℃/60 min+750 ℃/120 min）能够在保证较高强度的同时获得良好的韧性。500 ℃静态腐蚀结果表明，11Cr?1Si在经过3368 h腐蚀后表面形成的氧化膜致密且连续，没有出现开裂和脱落，并且整体氧化速率较缓慢，没有观察到铅铋向材料基体内的渗透，表现出良好的抗腐蚀性能。应力腐蚀实验发现，11Cr?1Si不锈钢在350 ℃和400 ℃下存在本征脆化，但是在450 ℃下没有观察到铅铋致脆现象

为了更加快捷、高效地判定边坡稳定与否，基于机器学习，融合主成分分析法（PCA）、参数调整、影响因素权重分析等，建立了一种边坡安全稳定性评价体系。研究发现，运用PCA可以在保留80%数据原信息的前提下将输入变量维度从六维降至三维，但此时模型效果有所下降；随机森林及梯度提升(XGBoost) 两种学习算法均可搭建有效的边坡安全稳定性评估模型，通过对其预测效果的对比分析，确定XGBoost为最佳评价模型。与此同时，采取卡方检验、F检验以及互信息法3种相关性检验手段，并通过计算评价因子的重要程度且加以可视化展示，明确了容重、坡高、内摩擦角以及内聚力4个内在因素的重要性，最终将评估结果与实际结合提出了边坡安全防护措施