采用水热法和还原氮化法合成了菊花状形貌的氮化钛（TiN）纳米材料，并将其与还原氧化石墨烯（rGO）水热复合制备了氮化钛–还原氧化石墨烯（TiN-rGO）复合材料。利用扫描电镜、X射线衍射、X射线光电子能谱等测试方法对材料的形貌和物相进行了表征和分析。结果表明，TiN-rGO复合材料很好地保持了TiN菊花状的三维结构和rGO透明褶皱的形貌，且层状的rGO均匀地包覆在了菊花状的TiN的周围。用TiN-rGO复合材料修饰玻碳电极（GCE）制得了TiN-rGO/GCE电化学传感器，用于测定人体中的生物小分子DA和UA。由于复合材料中TiN和rGO的协同效应，构建的电化学传感器表现出了优秀的电化学性能。检测结果表明：TiN-rGO/GCE传感器对DA和UA的检测限分别为0.11和0.12 μmol·L?1，线性范围分别为0.5～210 μmol·L?1和5～350 μmol·L?1，且具有良好的抗干扰性、重现性和稳定性，且成功应用于人体内真实样品的DA和UA检测

黄土高原地区黄土在灌溉作用下,逐渐达到饱和状态,饱和中,陡坡类黄土坡体自重增加引起下滑力增加. 该过程持续进行后,坡体内部同时发生渗流和剪切过程,导致坡体的变形不断增大,直至破坏后形成滑坡. 本文选取黑方台4.29滑坡为研究对象,在现场调查的基础上,利用滑坡后壁原状黄土试样,基于三轴试验设置10组共60个原状样对饱和黄土的渗透剪切行为进行模拟. 试验中设置了0.5、0.1和0.05 mm·min-1三个不同的加载速率对黄土试样进行剪切,为比较分析,对0.1 mm·min-1剪切速率试样设置了0、1、2和5 m几个不同水头进行了试验. 试验结果表明:饱和黄土在渗流与剪切耦合作用下,表现出应变硬化特征,渗透作用明显降低了黄土的强度,尤其是黄土黏聚力降低,其降幅达5.24%~63.35%. 对已有强度指标拟合后获得黄土在渗透剪切工况下的强度修正公式

3D技术的发展受到其引发的不舒适感的限制,长时间观看立体显示影像将会引起立体视觉疲劳,一种客观评价立体视觉疲劳的有效指标亟待提出.本文利用EEG (electroencephalography)三个频带θ(4~8 Hz)、α(8~13 Hz)、β(13~22Hz)的相对能量及其能量比值E(α+θ)/β、Eα/β、E(α+θ)/(α+β)在八个不同脑区及整个脑区的54个指标作为备选,借助配对t检验、灰色关联度分析(GRA)、支持向量机(SVM),最后得出指示由立体深度运动引发的视觉疲劳的最佳脑电指标为:顶区Eα/β.并比较了三个频带相对能量在不同疲劳状态的变化:疲劳状态下,α频带明显上升(p < 0.01),β频带明显下降(p < 0.01),θ频带保持稳定

研究了高强度含铜钢HSLA80和HSLA100奥氏体连续冷却转变产物的强度和韧性随冷却速率的变化规律，探讨了连续冷却过程中形成的Cu沉淀的特征和熟化规律.在Gleeble3800热模拟试验机上进行0.1℃·s-1至20℃·s-1的连续冷却实验，利用扫描电镜和透射电镜分析了显微组织和Cu沉淀.结果表明，随冷却速率提高，HSLA80的连续冷却转变组织由多边形铁素体向块状铁素体和贝氏体转变，在冷速0.1~1℃·s-1范围内Cu发生沉淀，两者综合作用造成随冷却速率提高钢的硬度分阶段变化，而韧性逐渐提高；HSLA100的连续冷却转变组织以贝氏体为主，且不发生Cu的沉淀，随冷却速率提高钢的硬度基本保持不变，但韧性发生剧烈变化.连续冷却过程中形成的Cu沉淀在等温过程中的熟化符合Ostwald熟化规律，半径随时效时间t1/3变化

采用微波低温硫酸化焙烧-水浸和针铁矿除铁方法将Zn、Cu等富集到浸出液中,Pb和Ag富集到浸出渣中,使有价金属得到清洁的回收利用.研究了上述工艺中浸出液除铁的优化工艺条件,探究了反应体系的pH值、浸出液单次滴加量、浸出液的铁含量等因素对除铁效果的影响,并采用X射线衍射分析、扫描电子显微镜观察等手段对得到的沉淀渣进行了表征.研究获得的优化实验条件为:以200 mL的0.01 mol·L-1ZnSO4溶液为底液,晶种添加量为20 g·L-1,除铁体系pH值控制在3左右,温度90℃,每隔5 min滴加3 mL水浸液(保持反应体系中铁的浓度<1 g·L-1).在此条件下,除铁后溶液残铁量仅为0.065 g·L-1,去除率可达99.3%,达到了深度除铁效果.除铁过程中,Zn的损失率仅为4.1%

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义

针对不同路况和运动模式下的高维、非线性、强耦合和高时变下肢加速度信号的识别问题,提出了一种基于时——频分析的步态模式自动分类方案.利用三轴加速度传感器采集运动时小腿在矢状面、冠状面和横切面的加速度信号,利用五阶Daubechies小波基对其进行特征提取,并采用线性判别式分析进行降维,最后利用决策树和支持向量机对得到的精简步态特征进行模式分类.实验结果显示两种分类器的总体分类准确率均达到90%以上,个别步态分类可达到100%,验证了特征提取和降维方法的合理性和有效性

在750、800、825和850℃温度下，利用Gleeble1500热模拟试验机对430不锈钢冷轧薄板的等温退火过程进行了详细的实验研究，分析了退火过程中再结晶织构和组织的变化规律，并对关键织构体积分数的演变进行了定量分析.结果发现：随着退火过程的进行，α取向线上的织构强度逐渐减弱，而γ取向线上的织构强度则略有加强，并保持在较高的值；再结晶过程中，{111}和{112}织构的体积分数逐渐降低，而{100}和随机取向晶粒的体积分数逐渐增加.定量分析表明，退火温度越低，完全再结晶后材料内部关键织构的体积分数越偏离冷轧态.最后，针对{111}、{112}、{100}和随机取向织构的体积分数在再结晶过程中的演变规律，建立了JMAK型再结晶织构演变动力学模型

基于对石灰石分解机理的分析,研究了炼钢过程中利用石灰石代替石灰进行造渣时炉内富余热量的变化,发现当采用全部石灰进行冶炼时,铁水加入比(质量分数)可达到86.1%左右,随着石灰石加入量的增加,废钢比降低,吨钢富余热量减少,石灰加入量降低.若全部采用石灰石进行造渣,铁水比最高可达到97.0%.在此基础上,利用60 t转炉研究了炼钢过程采用石灰石完全代替石灰进行造渣炼钢的冶金效果.实验发现:与采用石灰造渣炼钢相比,当采用石灰石进行造渣炼钢时,吹炼至4 min时的炉渣TFe质量分数为21.87%,碱度为1.22;随着吹炼时间增加,炉渣TFe含量降低,碱度上升至3.0以上.炼钢过程脱磷更加稳定且脱磷率提高了2.6%;平均终渣碱度为3.52,能满足冶炼的脱磷要求;渣量大幅度降低,从而降低了钢铁料消耗;吹炼时间略有延长,终点熔池温度基本保持不变.研究结果为调整炉料结构、降低生产成本提供了新的方法和思路

利用SEM和TEM研究了一种新型718合金在680℃长期时效至1000h后的组织变化.结果表明:标准合金的主要强化相为γ″,而新合金的主要强化相中除γ″外,γ'的质量分数大幅度增加,呈现出特殊的包覆组织形貌;在长时时效过程中,新型合金具有良好的组织稳定性.新型合金与标准合金的晶界δ相形貌也不尽相同,新合金中为均匀的短棒状或颗粒状,标准合金中为针状或板条状.两种合金的室温和680℃拉伸性能无显著差别,但新型合金的持久和蠕变性能远优于标准合金.与标准合金相比,新合金在680℃具有良好的力学性能与组织稳定性