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Ruhrstahl-Hereaeus (RH)上升管内的气液两相流是整个装置的重要动力源,并对钢液的流动、混匀及精炼过程有重要影响.上升管及真空室内的气液两相流决定了钢包内钢液的流动状态,为了研究真空室及上升管内气液两相流,通过1:6的300 t RH的物理模型模拟了RH上升管及真空室内气泡行为过程,并测量了RH循环流量的变化用于计算上升管内含气率以及气泡运动速度最终得到气泡在真空室内的停留时间,同时记录了气泡在真空室内的存在形式.气泡在真空室的存在形式的主要影响因素为提升气体流量,研究发现了气泡从规则独立的大气泡经历聚合长大,碰撞破碎成小气泡,最后变成小气泡和不规则大气泡共存的现象.液面高度达到80 mm之后,气泡在真空室内的停留时间达到一个平衡值,不再随真空室液面高度的增加而发生改变.当提升气体量达3000 L·min-1,气泡停留时间减小趋势弱,对应3000 L·min-1情况下,真空室内气泡开始聚合长大.研究认为对于300 t RH的真空室液面高度应为80 mm,提升气体量应在3500 L·min-1左右,优化后,脱碳时间由原工艺的21.4 min缩短至现工艺的17.5 min

无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性，对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力，为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面，对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类，分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题，并展望了可能的发展方向

由于碳纳米纸与复合材料具有良好的界面结合性能,以及良好的导电导热性能,因此可以被用于复合材料的全寿命健康监测.本文制备了碳纳米纸及其传感器,以及在不同位置嵌入碳纳米纸传感器的复合材料,并进行拉伸加载卸载测试.获得了碳纳米纸传感器电阻变化率随传统应变片测得的复合材料层合板应变的变化趋势,拟合得到了碳纳米纸传感器的应变传感系数,阐明了复合材料在变形时的协同性,证明了碳纳米纸传感器可以用于复合材料的拉伸疲劳损伤监测