建立了球轴承ADAMS多体动力学模型，考虑轴承各元件之间的相互碰撞作用及摩擦力，分析了变工况下动量轮用球轴承的保持架质心的涡动行为，对保持架的运行稳定性做出了定量的分析。讨论了轴承启动加速度大小、轴向载荷和有无重力场对保持架稳定性的影响。结果表明轴承启动加速度增加，缩短了轴承启动过程的时间，引导面对保持架的引导作用增强，较高的转速更有利于保持架运行的稳定，但较大的启动加速度使得轴承摩擦力矩较大；轴向载荷升高加剧了滚动体与保持架的碰撞，增加了保持架的涡动状态，而且轴向载荷的增加使得轴承摩擦力矩增加；失重状态下保持架与套圈的碰撞加剧，保持架涡动增加

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

以往对全尾砂膏体屈服应力的研究局限于理想屈服应力流体框架内，认为一定材料配比条件下，膏体的屈服应力是确定的，即认为屈服应力是膏体料浆固有的一个物理属性值。通过开展不同质量分数全尾砂膏体屈服应力测量实验，分析了测量速率与测量时间对不同浓度膏体屈服应力的影响，发现屈服应力值的大小与测量过程相关。对比分析峰值屈服应力、动态屈服应力、静态屈服应力，发现全尾砂膏体屈服应力随测量时间–测量速率在一定条件下的变化规律，即峰值屈服应力、静态屈服应力正比于膏体的测量速率，动态屈服应力反比于测量时间，以变异系数Cv评价料浆屈服应力的离散程度，其中74%质量分数膏体动态屈服应力变异系数最大，Cvmax=27.07%，而66%质量分数膏体静态屈服应力变异系数最小，Cvmin=2.33%。进而从细观层面分析了膏体屈服过程中颗粒间作用力、颗粒网络结构随测量时间–测量速率的变化规律，解释了全尾砂膏体屈服应力易变性机理

为探究干湿循环对水泥基复合充填材料长期稳定性的影响，以水灰比4∶1水泥基复合材料为研究对象，借助ETM力学试验系统、X射线衍射及扫描电镜扫描装置，对不同干湿循环次数下“饱水”状态和“失水”状态的试件进行单轴抗压强度试验，并通过物相分析及微观结构探讨干湿循环对其影响机理。结果表明，随着干湿循环次数的增加，“饱水”状态下失水率逐渐增大，含水率和容重呈下降趋势，峰值强度先增加后减小，增幅最高达9%；“失水”状态下失水率、含水率和容重均变化不大，峰值强度较初始状态有所降低，最高达13.5%；两种状态弹性模量和残余强度都呈下降趋势。通过机理分析发现，“干”过程中碳化反应是材料强度降低的主要原因，而“湿”过程中吸水将部分碳酸钙等物质转化为具有承载能力的钙矾石（AFT）和碳硫硅钙石（TSA）是材料强度恢复的主要原因，但恢复能力有限，长期的干湿循环会对水泥基复合充填材料稳定性产生不利影响

为探究洛带古镇隧道瓦斯爆炸下洞口衬砌致损机理，对隧道内积聚瓦斯等效、量化研究，采用LS-DYNA建立与洞门几何结构一致的流固耦合数值模型并验证，以RHT模型模拟混凝土并修正参数，对爆炸过程中冲击波的传播特征及强度、洞门致损机理研究分析，并将模拟结果与实际情况对比.研究表明：爆炸冲击波在隧道内无规则的反射效应使其强度剧增、流场复杂，局部位置有聚焦现象，隧道内高压达1.2~2.4 MPa；传播过程中，靠衬砌一侧冲击波运动速度较快，形态也由“球状”变为“喇叭”状；当以平面波形态传至洞门时，拱顶冲击波强度增加56%，达2.8 MPa，并在削竹式洞门周边发生衍射；自隧道传出后，强度逐渐降低，边墙及底板处的冲击波沿纵向径直射出，拱部冲击波向斜上方运动，形成“蘑菇云”.爆炸作用下，衬砌曲边墙脚处完全破坏；爆心距7 m范围内衬砌受损严重；7~15 m范围内拱部几乎未受损；洞门受损严重.缺少围岩的约束作用，洞门拱顶Y向、拱脚X向位移分别达0.26和0.14 m，迎爆面、背爆面拉应力分别介于7.9~31.5 MPa、4.9~15.6 MPa，背爆面出现多个应力峰值，洞门主要为受拉致损.经对比，洞门损伤特征的数值模拟结果与现场实际情况基本一致，可为后续的衬砌灾害处治提供依据

为准确预测溜井储矿段内矿岩散体运移状态，以放矿漏斗中心线与溜井中心线重合的溜井结构为研究对象，建立了溜井储矿段矿岩运移轨迹和速度预测模型。首先，根据筒仓卸载过程中颗粒运动特点和理想流体流动单元流动特点的相似性，分析储矿段内矿岩运移规律；其次，引用流动网络概念和Beverloo经验公式，建立了储矿段矿岩运移网络，分析了储矿段矿岩运动截面与矿岩运移速度的关系；最后，在一定的假设条件下，根据流线和等位面分布特征，建立了矿岩位移、运移轨迹和速度方程。研究结果表明：（1）矿岩进入储矿段后依次经过匀速区、变速区，分别进行匀速直线下向运动、变速曲线运动；（2）当放矿口倾角较小时存在平衡区，该区域下矿岩不发生位移，导致“空环效应”；（3）单位时间内放出矿岩质量和穿过同一等位面的矿岩质量相等。所建立的预测模型表明，匀速区内矿岩运移状态与储矿段和放矿口断面直径、矿岩粒径等有关，变速区内矿岩运移状态还与矿岩所处位置、放矿口倾角等有关

为了获得钢渣制备陶瓷过程中,烧结温度和保温时间的影响规律及实现样品的致密化,在传统研究关于配方试制及性能检测的基础上,以钢渣、黏土等为主要原料制备出钢渣陶瓷,针对低镁样品和高镁样品,研究了烧结温度和保温时间对样品烧结性能的影响及致密化规律.基于烧结速率方程建立了烧结温度和保温时间对样品线性收缩率的函数关系.通过动力学分析,得出不同条件下的烧结激活能,分析认为不同Mg含量下陶瓷样品的致密化方式为扩散控制,低镁样品烧结温度为1000℃时,物质迁移由表面扩散控制,1100℃时,以体积扩散为主;高镁样品在1110℃以上烧结时,主要由液相烧结过程的扩散控制

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

通过Thermo-Calc热力学计算、OM和FE-SEM观察、力学性能和腐蚀性能试验对不同固溶温度下的特超级双相不锈钢进行分析和研究。结果表明：σ相和非平衡氮化物是固溶水冷组织中的主要析出相，当固溶温度低于1050 ℃时，σ相优先沿双相界面析出，显著降低双相不锈钢的冲击韧性；当固溶温度高于1100 ℃，非平衡氮化物开始在铁素体晶粒内部析出，且随着固溶温度的升高，非平衡氮化物析出数量增加。这是由于固溶水冷过程中氮在铁素体中的溶解度快速降低，过饱和的氮来不及扩散到相邻奥氏体中，只能以氮化物的形式析出。随固溶温度升高，铁素体含量增加，奥氏体含量降低，实验钢的强度增加，冲击韧性降低。在1080～1120 ℃之间固溶时，双相比例接近1∶1，S32707特超级双相不锈钢具有优良的综合力学性能和耐晶间腐蚀性能