目前燃煤电厂对于SO2、NOx和PM等主要污染物已经有较为成熟的控制方法，但针对具有长期环境危害性的痕量污染物尚缺乏有效的排放控制手段。为全面掌握痕量污染物在煤燃烧过程中的释放、迁移和转化规律并开发相应的控制技术，建立稳定可靠的模拟烟气痕量污染物发生方法是开展相关研究的前提条件。通过文献调研，对常见痕量污染物的四种发生方法进行了总结、归纳和对比：溶液蒸发法较为简单易用，但产物中易含有副产物，这些副产物会带来一定的影响；燃烧法产生的痕量污染物最接近实际情况，但受实验条件影响较大，并且产物成分较为复杂；升华法获得的产物浓度较为准确，但适用范围较窄，仅用于某几种气态痕量污染物的发生；氢化物氧化法可准确地控制产物的发生速率，但也仅适用于少量痕量污染物，并且装置较为复杂。分析比较了不同方法的适用情形，最后提出多种方法联用的思路以期得到更加接近实际情形并且成分可控的结果

物联网是未来赛博使能业务的重要支撑平台。蜂窝网络则被认为是广泛分布在部署区域中的物联网终端数据接入的主要渠道，尤其在广域覆盖方面具有难以替代的价值。在满足覆盖要求的条件下，降低蜂窝网络基站的下行发射功率在绿色通信方面具有重要的研究意义。由此提出了一种基于优化目标平滑近似和均方根传播策略的梯度下降算法，在满足物联网业务覆盖率的条件下最小化基站的总下行发射功率。首先，使用罚函数方法将复杂约束条件的异构蜂窝网络优化问题转化为简单约束形式的优化问题；其次，将不可导的目标函数通过平滑近似转化为可导形式，并给出其对天线下倾角和下行功率参数的梯度解析形式；最后，使用均方根传播梯度下降算法进行转化后的目标函数优化。仿真实验结果表明该算法可以在满足覆盖率指标的条件下最小化基站的总下行发射功率，与现有元启发算法和普通梯度下降算法相比，具有良好的收敛速度，并能更好地抑制优化过程中振荡

多轴联动下的串联多关节工业机器人在空间轨迹运动时，在时间上保证各关节轴单独具有良好的跟踪性能，而由于机械电气的迟滞效应，并不能完全保证理想的轮廓轨迹，这说明各个伺服轴的运动在几何空间中的同步非常重要。针对运动指令与实际位置之间的迟滞所带来的机器人末端轮廓精度不高的问题，本文结合工业机器人现有的运动学和动力学以及传统的PID控制理论，研究了六关节机器人位置域控制算法。将机器人空间轮廓轨迹的控制，通过采用主?从运动关系实时建立的方法，将时域中的各个伺服关节的同步控制方法，变换到位置域的各个伺服关节的主?从跟随的控制方法，在实现位置域的同步控制的同时，引入基于位置域的PD控制，减少了主?从跟随控制的跟随误差，从而整体提高机器人末端的轮廓运动精度。该方法在Linux CNC(Computerized Numerical Control)数控系统上，以某公司HSR-JR605机器人为对象进行了实验，证明采用位置域控制方法对六关节机器人空间运动轨迹精度的提高有积极作用

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

以拜耳法赤泥、煤矸石和粉煤灰等工业固废为基本原料在实验室制备了一种公路路面基层材料,并研究了其力学性能、耐久性能和环境性能.通过开展干湿循环以及冻融循环试验研究了该公路路面基层材料的耐久性能,并利用ICP浸出试验和放射性检测研究其环境性能.结果表明,赤泥-煤矸石基路面基层材料赤泥和煤矸石掺量之和75%、固废总掺量97%时,7 d养护后无侧限抗压强度达到6 MPa以上;经过20个干湿循环后,矿渣掺量为5%的路面基层试块强度为5.98 MPa,满足国家标准;经过5个冻融循环后,路面基层材料的7 d抗压强度仍然达到6.89 MPa,具有良好的耐久性能.浸出试验结果显示,浸出液中Na+浓度均符合国家饮用水标准,同时浸出液中Zn、Hg、Cu、Pb、Ni等重金属均未检测出;放射性试验结果表明,试验所用纯赤泥的放射性符合相应的国家标准.通过对该路面基层材料进行固碱分析以及能谱分析发现,硅铝体系能有效固结钠离子.此公路路面基层材料具有良好的环境效益和社会效益,拓宽了路面基层材料的选材范围

从细观角度、采用颗粒离散元法开展了预制裂隙花岗岩循环加卸载的数值模拟试验。首先，使用图像处理技术识别花岗岩中的不同细观组分、结合室内单轴压缩试验结果对细观力学参数进行了标定。然后，通过编制颗粒流代码追踪裂隙的类型和扩展过程，分析岩石破坏过程中裂隙发展的阶段性特征。结果表明：不同倾角裂隙岩石的新生裂隙走向与预制裂隙贯通方向基本一致；根据新生裂隙的优势倾向分组得到裂隙起裂角与预制裂隙倾角的关系：倾角β≤45°时剪切和张拉裂隙的起裂角单调递减，倾角β≥60°时剪切和张拉裂隙的起裂角单调递增；循环扰动荷载增加了裂隙岩体的轴向变形，轴向累积残余应变曲线呈反S形、提高扰动荷载应力上限促使曲线进入加速阶段；试件峰值强度随裂隙倾角增大表现出先减小后增大的趋势，峰值强度为实验室完整岩石单轴抗压强度的63% ~ 89%，反映了较为明显的劣化现象；在循环荷载作用下，剪切裂隙和张拉裂隙增长曲线表现出明显的变化特点，在裂隙不稳定扩展阶段中张拉裂隙数目增长速率显著大于剪切裂隙，对分析岩石变形破坏过程具有一定的参考意义

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

针对传统熔融沉积成型面临的成型精度低和打印材料受限, 基于电流体动力熔融沉积在成形高度、材料种类、基板导电性和平整性、3D成形能力等方面的不足和局限性, 本研究提出一种电场驱动熔融喷射沉积3D打印新工艺, 其采用双加热集成式喷头并施加单极脉冲高电压(单电势), 利用电场驱动微量热熔融材料喷射并精准沉积来形成高分辨率结构.引入两种新的打印模式: 脉冲锥射流模式和连续锥射流模式, 拓展了可供打印材料的种类和范围.通过理论分析、数值模拟和实验研究, 揭示了所提出工艺的成形机理、作用机制以及成形规律.利用提出的电场驱动熔融喷射沉积3D打印方法, 结合优化工艺参数, 完成了三个典型工程案例, 即大尺寸微尺度模具、大高宽比微结构、宏微跨尺度组织支架和网格三维结构.其中采用内径250 μm喷头, 打印出最小线宽4 μm线栅结构, 高宽比达到25:1薄壁圆环微结构.结果表明, 电场驱动熔融喷射沉积高分辨率3D打印具有打印分辨率高、材料普适性广、宏/微跨尺度的突出优势, 为实现低成本、高分辨率熔融沉积3D打印提供了一种全新的解决方案

围绕两种新型耐火材料展开，即钢包精炼用高性能低碳镁碳耐火材料以及超低氧钢用耐火材料，初步实验表明，将大尺寸的碳硅化铝（Al4SiC4）引入到镁碳砖（MgO?C）中不仅可以提高其抗氧化能力，又能对含碳耐火材料氧化后的疏松结构进行修复，有望成为新一代钢包精炼用高性能低碳镁碳耐火材料；CaO?MgO?Al2O3（CMA）材料兼具优异的热机械和耐渣侵性能的同时，还可以在服役过程产生低熔点精炼渣相，具备净化钢水的潜力。可以预见，上述功能化新型耐火材料有望为高品质钢的进一步发展提供有力材料支撑

基于炼钢生产过程中残余元素砷较难脱除的特点，并结合以往实验室热态脱砷研究结果。通过钢包精炼炉（Ladle furnace refining furnace, LF炉）钢液脱砷工业试验，研究了LF精炼炼钢过程中有关砷的脱除方法。采用Al–Mg–Ca合金作为脱砷剂，研究发现，LF炉可以实现钢液精炼脱砷，但钢液精炼过程中硫和钙的含量是实现工业条件下脱砷的限制环节。因此，必须控制钢液中硫和钙的含量以保证钢液脱砷效果。LF炉精炼脱砷之前必须将钢液中的硫含量降至低于0.01%，加入Al–Mg–Ca合金后钢液中钙含量需高于0.0055%