在高炉炉缸破损调研的基础上对高炉炉缸耐火材料热面凝铁层进行取样,利用扫描电子显微镜、物相分析等分析手段揭示了凝铁层的物相组成,并运用Thermol-calc热力学计算软件结合TCFE8数据库对铁水中石墨碳的析出温度及析出相分数进行了计算,最后揭示了炉缸凝铁层物相的形成机理.结果表明,高炉炉缸凝铁层主要由Fe相和石墨碳相交替分布组成,铁水成分对石墨碳析出温度影响较大,石墨碳析出温度远高于铁水凝固温度,铁水中C、Si元素含量对石墨碳析出相分数影响较大,而石墨碳析出相可增大铁水黏度11.9%.凝铁层中石墨碳的析出主要是由于Fe-耐火材料界面温度低于石墨碳析出温度,使得铁水中C不断向耐火材料热面迁移,进而形成Fe-C交替的分层结构

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

振动信号的周期性冲击及其重复频率是滚动轴承故障诊断的关键.本文提出了一种基于集合经验模式分解和交叉能量算子提取滚动轴承故障特征的方法.首先,应用集合经验模式分解方法将振动信号分解为本征模式函数以满足交叉能量算子对信号单分量的要求.然后根据相关程度和峭度从本征模式函数中选取敏感分量,计算敏感分量和原始信号的瞬时交叉能量及其傅里叶频谱.最后根据交叉能量的频谱结构和特征频率识别轴承故障.通过分析滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性

本工作试验成功了一种测量压扁孤长的新方法——接触法。它能在正常轧制变形条件下精确地测量总孤长l'以及轧辊联心线前、后的分段长度x1与x0。在干轧与菜籽油润滑轧制合金铝、08F、20#钢与1Cr18Ni9Ti四种材料的条件下,实测了l',x1与x0值。对比实验结果分析了Hitchcock、Ford、Roberts与Целиков等四个l'的理论公式。证实了Hitchcock公式存在一个随压下率ε减小而增大的、偏低的系统误差。发现了理论公式计算孤长的误差主要集中在x0部分,从而指明了提高理论解精度的关键在于校正此部分的计算。选定\在采用弹性理论计算轧辊与轧件弹性位移量的基础上、根据几何关系确定孤长的方程结构,统计分析实验数据估计x0部分校正因子\的方案,建立了较精确的压扁孤长数学模型

含铝低密度钢由于其较好的综合力学性能和低密度特征引起结构钢领域研究人员的广泛关注.本文利用ThermoCalc热力学计算软件结合TCFE 7数据库,计算中锰中铝含量Fe-Mn-Al-C钢在不同温度的热力学平衡状态,总结其两相区相比例的变化规律,通过平移和修正等处理方法,绘制针对中锰中铝钢合金成分和相设计的类Schaeffler相图.结合马氏体转变温度的计算讨论对应不同合金成分条件下相种类存在可能,并通过已有材料的相比例和相形貌实验结果分析绘制的类Schaeffler相图的准确性和适用性.绘制的Fe-Mn-Al-C类Schaeffler相图可以直观地提供不同合金成分所对应的相比例、相种类等信息,可用于新型含铝低密度钢的合金设计

在氩气气氛下,以粉煤灰为原料,石墨为还原剂,研究碳还原粉煤灰制备SiC/Al2O3系复合材料的反应过程,并探索其制备的工艺条件.利用X射线衍射分析还原产物的物相变化规律,使用扫描电镜和能谱仪观察复合材料的微观结构.结果表明：在1673 K粉煤灰中石英相与碳反应生碳化硅,1773 K莫来石相基本分解完全.随着反应温度的升高,生成碳化硅和氧化铝含量增加,较合适的温度条件为1773~1873 K;保温时间的延长,有利于碳化硅和氧化铝的生成,较好的保温时间为3~4 h;增加配碳量对碳化硅和氧化铝的生成有促进作用,较合适的C/Si摩尔比为4~5.在制备出的SiC/Al2O3复合材料中碳化硅在产物中分散较为均匀,并且粒度小于20μm

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义

本文从理论和实践的结合上阐述了不良岩层巷道维护问题。其要点是:①找出了1978年以前金川在不良岩层中采用多种支护型式都难以维护的根本原因是:把流变体围岩稳定问题视为单纯的传统支护结构问题;②确定了不良岩层的基本属性为易发展为松散体的流变体,从理论上阐明了不良岩层巷道必须分次支护的理由;③查明了不良岩层巷道地压类型,以流变体变形地压为主;④总结了地压活动基本规律,分析了在围岩纵深12米范围内,最终出现的二个压密区、一个松驰区、一个松动区,压密区实际上是承载环,在围岩稳定过程中起着关键作用,从理论上解释了金川不良岩层巷道围岩稳定过程;⑤采用了信息化设计——现场监控设计法;⑥提出了金川不良岩层巷道支护原理和设计方法,即根据岩层不同属性,不同地压来源,从分析地压活动规律入手,运用信息化设计法,使支护特性和施工工艺过程不断适应围岩变形的活动状态,以达到抑制围岩变形、维护巷道稳定的目的

为了提高微晶玻璃原料中高钙冶金渣的掺量,需要制备出碱度更高的微晶玻璃.本文采用一步法,以钢渣为主要原料,制备碱度（CaO与SiO2的质量比）为0.9的钢渣基高碱度微晶玻璃.通过X射线衍射分析、扫描电镜和性能测试等手段,研究热处理条件对微晶玻璃微观形貌及线收缩率、体积密度和抗折强度等性能的影响规律.研究表明,高碱度微晶玻璃适合采用一步法制备工艺,当在1100℃保温120 min时,微晶玻璃烧结过程基本完成,此时获得最大体积密度2.4 g·cm-3,最高抗折强度56.4 MPa.微晶玻璃的主晶相为钙铝黄长石,副晶相为辉石.基础玻璃颗粒在升温过程中完成了成核和析晶过程,而在保温过程中主要进行的是基础玻璃颗粒的烧结致密化和晶体的进一步发育.升温至1100℃保温30 min,微晶玻璃的抗折强度超过45 MPa,微晶玻璃内部晶体呈方柱状交织排列并构成晶体骨架分布在残余的玻璃基体中;随着保温时间的增加,微晶玻璃的线性烧结收缩率、体积密度和抗折强度均逐渐增大,而晶相的含量基本保持不变,晶体逐渐由球形颗粒状和短柱状发育为长柱状.晶体的形状以及与残余玻璃相构成的整体致密结构是导致高碱度微晶玻璃力学性能提高的主要因素

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性