深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

采用粉末注射成形-无压熔渗相结合技术制备出了电子封装用高体积分数SiCp/Al复合材料.重点研究了SiC粒径、体积分数以及粒径大小等颗粒特性对所制备复合材料热物理性能的影响规律.研究结果表明,SiCp/Al复合材料的热导率随SiC粒径的增大和体积分数的增加而增加;SiC粒径的大小对复合材料的热膨胀系数(CTE)没有显著的影响,而其体积分数对CTE的影响较大.CTE随着SiC颗粒体积分数的增加而减小,CTE实验值与基于Turner模型的预测值比较接近.通过对不同粒径的SiC粉末进行级配,可以实现体积分数在53%~68%、CTE(20~100℃)在7.8×10-6~5.4×10-6K-1、热导率在140~190W·m·K-1范围内变化

在镍盐溶液中利用脉冲放电技术制备出Ni-P合金粉体,并用场发射扫描电镜(FESEM)、透射电镜(TEM)、X射线衍射(XRD)及差热分析(DTA)等手段研究非晶粉体的晶化行为和组织结构特征.结果表明:Ni-P合金粉体形貌为链枝状,径向可达500nm左右,长度可达数微米.制备的合金粉体为非晶态结构,在280℃以下热处理时没有改变非晶态结构:在300℃开始晶化,析出亚稳相Ni5P2和Ni12P5;在320℃开始析出稳定相Ni和Ni3P;温度升高到400℃时,亚稳相消失.采用Kissinger公式计算出该合金粉体的晶化激活能为291.76kJ·mol-1

针对精轧的板宽板厚多变量系统具有强耦合、大时滞、不确定性、干扰因素多、非线性等特点,应用自抗扰控制(ADRC)静态解耦和扩张状态观测器(ESO)动态解耦技术,给出一种多变量系统的ADRC解耦设计方案.为提高时滞对象的快速性,设计了一种去掉跟踪微分器(TD),由ESO和非线性状态误差反馈控制律(NLSEF)两部分组成的ADRC,其中NLSEF改用非线性函数实现,ADRC阶次比常规方法低一阶.仿真结果表明,该控制方案不仅解耦效果好,而且对模型的不确定性和外部扰动具有较好的鲁棒性和适应能力

首先介绍了高熵合金的理论基础。然后从不同的热喷涂工艺出发，综述了等离子喷涂、超音速火焰喷涂、高速电弧喷涂、冷喷涂四种技术在制备高熵合金涂层上的研究发展现状，重点从原料选用、制备工艺优化、性能研究、后处理工艺等方面对以上四种热喷涂技术制备高熵合金涂层的研究进行系统地归纳与总结。最后提出现有制备高熵合金涂层的热喷涂技术较少、热喷涂材料受限、高熵合金设计盲目这三个问题，针对性地提出了在优化已有技术的基础上开发新技术；开发高熵陶瓷、高熵非晶合金、高熵复合材料等新型热喷涂材料；沿用材料基因组理念建立高熵合金数据库这三点热喷涂制备高熵合金涂层在未来的发展趋势

通过热力学分析和计算，得出紧凑式带钢生产技术（CSP）流程低碳低硅铝镇静钢优化精炼渣成分（质量分数）为：CaO 50%~55%，Al2O3 30%~36%，SiO2 1%~6%.在[Al%]=0.03时与之平衡的钢液成分为：[Si]0.2%~0.4%，氧活度（a[O]）小于4.5×10-6，[Ca]2×10-5~4×10-5.优化的精炼渣有很好的脱氧、脱硫和控硅能力，同时其有较低的熔点，优良的流动性和吸收夹杂物能力.实验室渣-钢平衡实验和工业试验均证明，优化的精炼渣系能够很好地控制钢液成分和夹杂物，有效提高钢水的洁净度.使用优化渣系后冷轧板由于表面质量问题而降级使用的比率由原来的1.23%降低为0.8%，而且吨钢钢包（LF）精炼成本降低了4.30元，接近10%

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

固体氧化物燃料电池（SOFC）具有燃料适用范围广、能量转换效率高（发电效率40%～60%，综合能效≥80%）、全固态结构、模块化组装、零污染等优点，作为固定式或分布式发电可增强电网清洁供电的能力、安全性、可靠性和稳定性。SOFC具有多种不同的结构，其发电规模覆盖几十瓦至百兆瓦，可根据不同的应用场景选择不同的结构，应用场景主要包括固定式发电、分布式供电、热（冷）电联供、交通车辆辅助动力电源等领域。国内的SOFC技术发展较晚，目前已取得一定的研究进展，并且能够自主研发出十几千瓦的SOFC发电系统，但与国际领先水平还有很大的差距，主要体现在输出功率、生产成本及使用寿命等方面。欧洲的SOFC技术处于国际领先水平，具有一批成功实现产品化的公司，通过对其技术和产品的调研，可深入的了解欧洲SOFC技术现状和发展趋势，为国内SOFC技术的发展提供借鉴作用

针对宁夏地区煤矿开采现状，归纳总结了宁夏煤矿开采亟待解决的技术问题，如基础理论与技术瓶颈亟待突破、绿色开发技术标准与规范不完善、绿色开发技术与装备保障不足以及缺乏示范引领与政策支持。从宁夏煤炭工业未来发展的现实需求出发，提出了宁夏煤矿绿色开发的战略思想、发展蓝图和战略目标，形成其总体战略布局。在此基础上，从多方面提出了宁夏煤矿未来绿色开发的技术路径，主要包括煤炭开采水资源保护技术、矿井水大规模低成本处理技术、矿区地表生态减损和修复技术、智能化绿色开采技术以及洁净煤技术。最后，提出了宁夏煤矿绿色发展的可行性建议。明确绿色发展理念与目标，积极实施绿色矿业，助力生态环境和生态文明建设迈上新的台阶，最终实现宁夏煤炭产业的高质量可持续发展

数字信号处理学科是随着半导体器件和计算机技术的发展而出现的，它将数字或符号表示的序列，通过计算机或专用的硬件处理设备，用数字的方式去处理，以得到人们所要求的信号形式。例如，对信号滤波，选择了信号的有用分量，而抑制了无用分量；或是估计信号的特征参数。总之，数字信号处理的内容丰富多彩，凡是用数字的方式对信号进行滤波、变换、估计、识别等，都是数字信号处理的研究对象。 1.1模拟信号的数字化处理过程 1.2 数字信号处理系统具有的特点 1.3 数字信号处理涉及的主要内容 1.4 数字信号处理的框架结构