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

建立COREX竖炉三维半周物理模型,模拟竖炉围管粉尘初始堵塞位置及其演变过程,考察鼓风量、排料速度、非工况排料等操作条件对围管粉尘堵塞的影响.模拟结果显示,COREX竖炉围管初始堵塞位置为AGD架梁圆管前方的8#~12#导气槽区域.当导气槽前端填充床内形成粉尘沉积区后,若沉积区向上发展速度大于其随物料向下运动速度,粉尘沉积区向围管方向发展,并逐步堵塞围管导气槽,进而在围管内形成粉尘堆积区.该堆积区在围管内继续发展,使得其堆脚向围管远端运动,从而逐步将远端导气槽堵塞.此外,模拟发现随着排料速度加快及鼓风量增加,围管内不易发生粉尘堵塞.当炉内非工况条件发生时,粉尘堆积的动态平衡被打破,易造成围管内粉尘的堆积堵塞

针对穿孔深熔氩弧焊(K-TIG)工艺焊接8 mm厚Q235低碳钢板时焊接过程不稳定、焊接工艺窗口小等突出问题，首次提出在焊接工件背部铺加保护焊剂的方法改善焊接过程。采用对接焊的方式，在不开坡口、焊接过程不添加焊丝的情况下，达到单面焊双面成形的效果。最终成功的采用430～480 A范围内的直流电流对8 mm厚的Q235低碳钢进行了焊接，将焊接电流窗口扩大到50 A同时也显著的提高了焊接过程的稳定性。同时，在扩大焊接电流窗口之后，系统研究了不同焊接电流下焊接接头的组织性能。研究结果表明：在不同焊接电流下得到的焊接接头中，组织分布以及力学性能分布呈现出相同的状态。焊缝区的组织均由铁素体+珠光体+魏氏组织组成；熔合区由魏氏组织组成；热影响区由铁素体+少量的珠光体组成；此外随着焊接电流的增加，焊接接头背部的熔宽有略微增加；在焊接接头中，熔合区处硬度值最高，其次是焊缝区，之后是热影响区，母材的硬度值最低；焊接接头最终的拉伸断裂位置是在热影响区处

随着汽车保有量的提高，能源消耗和环境问题对汽车用钢提出了轻量化的要求。目前正在发展的第三代汽车用钢的研究思路是将加入轻量元素以“轻”和增强增塑以“薄”相结合。Fe?Mn?Al?C系中锰钢作为第三代汽车用钢的主要组成部分，是当今的研究热点之一。本文总结了近些年国内外Fe?Mn?Al?C系中锰钢的研究文献，从生产成本、力学性能等方面介绍了Fe?Mn?Al?C系中锰钢的优势。从成分设计、工艺设计、组织特征、变形及断裂机制等多个方面出发，对文献进行分析，总结出了合金成分、工艺路线和组织特征对性能的影响规律。阐述了奥氏体层错能及其稳定性对中锰钢变形机制，尤其是相变诱导塑性（TRIP效应）的影响规律。最后对目前Fe?Mn?Al?C系中锰钢研究过程中存在的争议问题进行了总结，展望了未来的发展趋势，以期为中锰钢的后续研究和实际生产提供参考

回转窑结圈一直以来是制约煤基回转窑直接还原工艺发展的重要因素,以某低品位铁矿回转窑还原结圈物为研究对象,深入研究回转窑结圈物的特性及其形成机制.从结圈物的宏观形貌、物化性能、软熔特性和微观结构入手对某低品位铁矿球团回转窑结圈物的特性进行分析,并结合热力学相图、化学物相及能谱分析研究了结圈物的形成机制.结果表明:结圈物由熔融物包裹球团形成,接近窑壁,其熔融包裹物增多,结圈物中MFe、CaO含量明显增大,软熔温度越低;由球团粉末中FeO与SiO2形成的铁橄榄石及煤灰带入的CaO而形成的钙铁辉石低熔点相是造成结圈的主要原因;低熔点相的存在同时也促进了金属化球团间铁晶粒的相互扩散与迁移,从而加剧了结圈现象

综述了黄铁矿在选矿过程中有关的电化学行为及工作机理，重点讨论了黄铁矿结构特性、溶液中氧化、金属离子作用和抑制剂对黄铁矿电化学行为的影响；此外，还讨论了磨矿过程中电偶相互作用、研磨介质形状、介质材料和研磨气氛对研磨中黄铁矿电化学行为的影响。其中黄铁矿晶体结构的不同对黄铁矿表面的氧化具有较大影响，从而间接的影响黄铁矿的可浮性，半导体性质对黄铁矿的导电率具有显著的影响；同时适度的氧化有利于黄铁矿的无捕收剂浮选，而强烈的还原电位或氧化电位会抑制黄铁矿的浮选；电位的增加，对铜活化黄铁矿有不利影响，主要原因是电位增加导致活化Cu+的浓度降低，同时黄铁矿表面被铁氧化物覆盖阻碍了铜离子的吸附。抑制剂的加入可以直接参与捕收剂与黄铁矿之间的氧化还原反应，从而抑制黄铁矿的浮选；同时磨矿介质及气氛条件的不同也会影响黄铁矿电化学行为

围绕高炉雷达料面监测系统成像需求，针对高炉雷达测量目标的雷达横截面积（radar cross section，RCS）展开应用研究，首次实现了微波暗室中高炉料线RCS的高精度自动化测量，为高炉雷达目标特性的深入研究奠定了硬件基础.基于比较法测得10 GHz处的焦炭、烧结矿颗粒的RCS典型值分布以及高炉料线散射方向性图，测量动态范围为-10~15 dB.通过RCS测量和成像诊断等方法对工业现场布焦、布矿的雷达回波信号强度差别大等问题进行了探索和分析.模拟工业现场的焦炭、烧结矿等平台加漏斗的料线形状，对散装物料进行了等比例缩小的实际摆放，对典型料线缩比模型进行了合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）成像验证，并深入分析了成像缺失和成像误差原因，得知漏斗部分在低频情况下成像效果不理想，需要提高测试频段；利用标准球模拟料线分析成像误差，方位向和距离向绝对误差在1.2%和5.8%以内，暗室内方位向测量误差不超过±0.01 m

基于国内某厂齿轮钢小方坯连铸生产过程，利用ProCAST软件建立移动切片模型，能够高效模拟连铸过程中的宏观偏析，模型分别模拟研究了不同过热度、二冷水量和拉坯速度等对宏观偏析的影响。模拟结果与碳偏析检测结果吻合良好，验证了移动切片模型模拟连铸坯宏观偏析的准确性。由于溶质浮力的影响，内弧侧的宏观偏析强于外弧侧。随着过热度的增加，铸坯中心碳偏析度从1.06增加至1.15。过热度控制在25 ℃范围内，可以保证铸坯的宏观碳偏析度控制在1.10范围内。随着连铸二冷水量的增加，铸坯中心偏析改善程度较小，铸坯中心碳偏析度从1.16降低至1.13。随着拉坯速度的增加，铸坯中心偏析呈现加重的趋势，铸坯中心碳偏析度由1.14增加至1.21，拉坯速度控制在1.4 m·min–1范围内，可保证铸坯中心碳偏析度低于1.15

为提高胶硫钼矿中钼的生物浸出效率,研究了非离子表面活性剂吐温20对氧化亚铁硫杆菌(A.ferrooxidans)的代谢活性以及胶硫钼矿生物浸出的影响,并采用X射线衍射、扫描电镜对浸出产物进行表征.研究结果表明,吐温20对A.ferrooxidans氧化Fe2+有明显的抑制作用,但对S0的氧化则表现出一定的促进作用.吐温20对胶硫钼矿生物浸出的作用表现为:低质量浓度促进,高质量浓度抑制,当其质量浓度为30 mg·L-1时,浸出40 d,Mo的浸出率由未添加时的42.21%提高至54.10%.吐温20的加入强化了浸出过程中间产物S0的生物氧化作用,提高了体系中细菌浓度,同时削弱了矿物表面生成的黄钾铁矾和单质硫的钝化作用,从而促进了胶硫钼矿的氧化与溶解

表面结冰给通讯、电力等工业领域带来巨大损失，电加热和喷洒乙二醇等主动除冰方法虽然在一定程度上可以解决上述问题，但在能源、人力、环境方面需付出较高代价。为解决这一问题，低成本、低能耗的被动式防/除冰表面被寄予厚望。防/除冰表面主要分为延长结冰时间的防冰表面和低冰粘附强度的除冰表面。由于实际工况的复杂性，除冰表面比防冰表面更具有可实现性。除冰表面主要与低表面能、界面滑动和裂纹产生相关，低冰粘附强度表面按实现机理可分为化学改性低表面能表面、润滑表面、界面滑动表面和裂纹源表面。本文对不同类型低冰粘附表面的低冰粘附强度产生的原因和表面的制备方法进行总结。同时，对冰粘附强度的测量标准进行了说明和讨论，以解释不同的测试方法对防/除冰性能测试结果造成的差异