网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

利用扫描电镜分析了自耗电极和电渣重熔钢中夹杂物的特征，结合热力学计算，分析了氧硫复合夹杂物在电渣重熔过程中的转变机理。结果表明，电渣重熔采用气氛保护结合脱氧操作可以将自耗电极全氧质量分数由0.0017%降低至0.0008%。电渣重熔之后钢中小于3 μm夹杂物的比例显著增加。自耗电极中的夹杂物为CaS与含质量分数3%和11%左右MgO的CaO–Al2O3–SiO2–MgO结合的两类复合夹杂物。电渣过程未被去除的氧化物夹杂中的SiO2被钢液中酸溶铝还原，保留至电渣锭中。电渣锭中含约1%MgO和2%SiO2且成分均匀的CaO–Al2O3–SiO2–MgO是在电渣过程中新生的夹杂物。自耗电极中的CaS通过分解为钢液中溶解Ca和S，以及通过与液态氧化物夹杂中Al2O3反应的途径在电渣过程被去除。电渣锭中低熔点氧化物夹杂周围环状CaS是钢液凝固过程中溶解S、酸溶铝Al与氧化物夹杂中CaO的反应产物，高熔点氧化物夹杂周围环状CaS是钢液凝固过程中Ca和S偏析后反应新生的夹杂物。复合夹杂物中补丁状CaS是在电渣重熔钢液冷却过程中由复合夹杂物熔体中析出的

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将岩体破坏接近度指标(FAI)引入隧道支护设计，明确了围岩临界支护时机判别准则。基于有限差分数值计算程序，合理考虑岩体峰后应变软化特性，建立了一种隧道最优支护时机确定方法。通过算例分析，定量探讨了表征支护时机的重要参数，从工程角度阐释了支护时机的本质意义。结果表明：岩体地质强度指标GSI由75减小至25时，支护时机提前8.32 m；岩石材料常数mi由20减小至10时，支护时机提前5.85 m；岩石单轴抗压强度σci由80 MPa减小至40 MPa时，支护时机提前3.74 m；工程扰动参数D由0增加至0.8时，支护时机提前7.44 m。将建立方法在玉渡山隧道工程中进行应用，计算出研究区段的支护时机为3.3 m，经现场监测表明该方法有效、可行。该研究成果可为隧道支护体系的量化设计提供参考

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