针对缝槽爆破中以空气作为不耦合介质，其冲击波和准静态压力较小、炸药能量利用率低、破岩能力弱的问题，提出缝槽水压爆破方法。利用水的微压缩性，以及传能效率高等特点，以水作为炮孔不耦合介质，提升缝槽爆破破岩载荷，开展其爆破破岩载荷特征研究。通过自主研发的缝槽爆破载荷测试实验系统，分别开展缝槽空气不耦合爆破和缝槽水压爆破实验。结果表明：水作为缝槽爆破不耦合介质，其冲击波压力峰值约是缝槽空气不耦合爆破的35倍，冲击波压力上升沿更平缓，入射效率更高；其准静态压力峰值是缝槽空气不耦合爆破的37～46倍，水压爆破的准静态压力压降缓慢，保压时间更长。研究表明，缝槽水压爆破的炸药能量利用率高，爆炸载荷提升明显。上述研究成果有助于深入认识缝槽水压爆破破岩载荷特性，同时对该方法的工程应用提供理论和实验支撑

为研究堆浸体系矿石粒径分布对孔隙结构的影响，对不同级配矿岩散体构成的浸柱开展显微CT扫描测试，得到浸柱内部结构图像。通过阈值分割算法对孔隙结构进行提取，建立浸柱三维孔隙模型，对浸柱体孔隙率和面孔隙率的空间分布特征进行研究。利用最大球算法构建浸柱孔隙网络模型，进而分析矿石粒径分布对孔喉半径、喉道长度、孔喉体积、形状因子和配位数等参数的影响规律。结果表明：矿石颗粒级配性越好，矿堆孔隙率越低；矿石粒径越均匀，矿堆不同区域孔隙率差异越小；矿石粒径分布对孔隙尺寸和连通性影响较为显著，对孔喉形状因子影响较小。随着细颗粒矿石的减少，大孔隙增多，孔喉半径、喉道长度和孔喉体积相应增大；随着矿石粒径均匀性的增加，堆浸体系中孤立孔隙所占比例减少，高配位数孔隙所占比例增大，即矿堆内的孔隙空间具有更好的连通性

采用了氯化钙氯化焙烧-水浸法提取白云母中铷的方法.通过氯化焙烧热重-差热分析曲线可知,用氯化钙混合白云母进行氯化反应的温度要比用氯化钠低100℃左右,且用CaCl2氯化比NaCl更有效率.接着考察了氯化焙烧温度对铷提取率的影响,结果表明,只有当氯化焙烧温度提高至800℃后,才可能取得明显的铷的氯化效果,铷的提取率即达96.71%,随氯化焙烧温度升高,铷的氯化速率不断增大,特别是800℃后,铷的氯化速率明显增大,这说明高温有利于铷的氯化焙烧.最终对白云母与氯化钙氯化焙烧过程进行了动力学研究.结果表明,三维界面反应方程能较好地描述该氯化焙烧反应体系,根据阿仑尼乌斯公式计算出来的活化能为42.22 kJ·mol-1,说明白云母和CaCl2的氯化过程的确受界面化学反应控制

搭建了双电弧集成冷丝复合焊接系统，研究了冷丝不同位置对焊接过程的影响机理，其中包括冷丝作用位置对其加热熔化作用及表面成形的影响。实验结果表明：冷丝从两引导焊丝正前方送入时，熔池前端对冷丝的加热熔化作用不充分，冷丝末端会顶触熔池底部，随着冷丝的持续送进和母材的向后移动，某一时刻冷丝回弹，焊丝末端的熔滴弹出落在母材表面形成大颗粒飞溅。当冷丝从侧面送入时，熔池一侧的温度较低，影响熔池金属的流动，导致最终的焊缝成形不对称分布。当冷丝从两引导焊丝正后方送入熔池时，冷丝始终插入熔池中，焊接过程稳定，是理想的冷丝作用位置。此外，随着冷丝送丝速度的增加，两种脉冲电流模式（同相和反相）下，熔敷率均随之增加，且相差不大。同相脉冲电流下电弧对冷丝的加热熔化作用最强烈，反相脉冲电流下次之，直流模式下最弱

随着汽车行业的快速发展，轻量化汽车用钢的研发和应用越来越广泛。抗拉强度超过1000 MPa的第二、三代汽车用钢往往是复相组织，通过固溶、析出、变形、细晶强化等各种强化方式，在基体中形成大量缺陷，导致钢材服役过程中对氢更加敏感，容易在很小的氢溶解条件下发生氢脆。Fe?Mn?C系、Fe?Mn?Al?C系等含Mn量高的汽车结构用钢因层错能较高，不仅直接决定了其强韧性机制，还对其服役性能有重要影响。在Fe?Mn?C系TWIP钢的成分基础上，添加少量Al元素，形成Fe?Mn?(Al)?C钢，不仅能降低钢材密度，提高钢材的强韧性，也因Al元素改变了钢材的微观组织构成，一定程度上令氢脆得到缓解。但当Al含量较高时，形成低密度钢，其组织构成更加复杂，析出物更多，导致氢脆敏感性更显著。本文从Fe?Mn?(Al)?C高强韧性钢的组织构成、第二相、晶体缺陷等特征出发，综述了H在Fe?Mn?(Al)?C钢中的渗透、溶解和扩散行为，H与基体组织、析出相、晶格缺陷的交互作用，H在钢中的作用模型、氢脆机制、氢脆评价手段和方法等。并评述了Fe?Mn?(Al)?C高强韧性钢氢脆问题开展的相关研究工作和最新发展动态，指出通过第一性原理计算、分子动力学模拟和借助氢原子微印技术、三维原子探针等物理实验相结合的方法是从微观层面揭示高强韧性钢氢脆机制的未来发展方向

建立了非平稳运行工况下行星齿轮箱共振频带内的声音信号解析模型，揭示了齿轮故障特征在声音信号共振频带内的分布规律。根据共振频率不随转速变化的特点定位了齿轮箱共振频率，为在共振频带内提取齿轮故障特征奠定基础。针对传统时频分析方法时频分辨率低的缺陷，研究了基于高阶同步压缩变换的时变故障特征提取方法。通过数值仿真和实验信号分析，验证了所提出的声音信号模型与行星齿轮箱故障特征分布规律的正确性，以及利用高阶同步压缩变换方法提取共振频带内行星齿轮箱故障特征的有效性

电弧炉炼钢以废钢为基本原料，熔清后磷含量波动大，且受炉型结构限制，反应动力学条件差，深脱磷困难；全废钢冶炼熔清碳含量低，熔池内C–O反应缺乏，气泡产生数量少；且吹氧强化搅拌造成渣中FeO含量高、钢液易过氧化。电弧炉熔池内气–固喷吹冶炼新工艺，通过向熔池内部直接喷射石灰粉或碳粉，有效解决上述问题。本文通过数值模拟和水力学模拟实验研究了金属熔池内埋入式气体喷吹和气–固喷吹的冲击特征规律。熔池内射流水平和竖直冲击深度随气体喷吹流量增加而增加，而当气体喷吹流量一定时，随着喷枪安装角度的增大，熔池内射流竖直冲击深度增加，而水平冲击深度减少。同时发现，粉剂颗粒提高了气体射流的冲击动能，增加了气体射流的冲击穿透深度

对具有重要工程应用价值的Cu?5%Sn合金进行激光选区熔化（SLM）成形，在激光功率160 W、扫描速度300 mm·s?1、扫描间距0.07 mm条件下，合金样品相对密度可达99.2%，熔池层与层堆积密实，表面质量良好。研究发现所获合金具有非平衡凝固组织特征，其中以α-Cu(Sn)固溶体相为主，且涉及具有超结构的γ相、δ相。显微形貌主要由柱状晶与富锡网状组织构成，伴随有不同尺度界面Sn元素偏析及晶界、晶内纳米尺寸超结构合金相颗粒析出。所获合金的力学性能与同成分铸态合金或较低Sn含量SLM合金相比得到显著强化，表面硬度可达HV 133.83，屈服强度326 MPa，抗拉强度387 MPa及断裂总延伸率22.7%

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

• 非金属材料指工程材料中除金属材料以外的其他一切材料。 • 非金属材料的原料来源广泛，自然资源丰富，成形工艺简单，具有一些特殊性能，应用日益广泛，已成为机械工程材料中不可缺少的重要组成部分。 • 在机械工程中常用的非金属材料主要包括高分子材料、陶瓷材料和复合材料； 学习要点： • 1．高分子材料（高聚物）是通过聚合反应以低分子化合物结合形成的。聚合反应分为加聚反应和缩聚反应。 • 2．塑料主要由合成树脂和添加剂组成。 • 3．常用塑料及其在生产中的用途。 • 4．工业陶瓷的特点及用途。 • 5．复合材料的特点及分类