黏度是冶金熔渣的基本物理性质，其大小直接影响到反应速率、熔渣分离效果等冶炼过程。通过深入探索熔渣黏度与其结构的关系，在分析熔渣黏度与其(NBO/T)比值（即单个聚合物粒子所拥有的非桥氧数量）相互关系的基础上，本文提出基于（NBO/T）比值的多元熔渣黏度计算模型。首先建立SiO2–∑MxO简单渣系的黏度计算模型，通过拟合纯氧化物和SiO2–MxO二元渣系的黏度数据得到模型参数，拟合平均误差在9%～18.5%之间；随后将该模型扩展至SiO2–Al2O3–∑MxO多元渣系的黏度计算，针对Al2O3在熔渣中同时表现出酸性氧化物和碱性氧化物的特点，在计算SiO2–Al2O3–MxO三元渣系黏度时，将其中的Al2O3拆分为酸性物质和碱性物质来计算（NBO/T）比值和黏度活化能。在SiO2–MxO二元系模型参数的基础上，通过拟合SiO2–Al2O3–MxO三元渣系的黏度数据得到含Al2O3渣系的模型参数，拟合平均误差在10%～25%之间。利用该模型计算了SiO2–Al2O3–CaO–MgO–FeO–Na2O–K2O–Li2O–BaO–SrO–MnO多元复杂渣系及其子体系的黏度值，计算平均误差在25%以内，取得了较好的预报效果。本模型基于熔渣结构理论，并借鉴了经验模型的数据处理方式，在预报效果和适用范围上都优于传统经验模型，在计算方式上比结构模型要简单

铝脱氧齿轮钢中易生成大量的高熔点Al2O3类夹杂物，容易导致水口结瘤及钢材性能恶化，目前较常采用钙处理将钢中高熔点的Al2O3类夹杂物改性为低熔点的钙铝酸盐类夹杂物。合理的钙处理可以减轻水口结瘤并提高连铸过程钢液的可浇性，工业试验研究了喂钙前钢液中T.Ca含量、喂钙速度、喂钙量、净空高度及渣厚等参数对齿轮钢中钙收得率的影响，并在1.5 m·s?1的喂钙速度条件下研究了不同喂钙量对钙处理过程中齿轮钢中非金属夹杂物改性的影响。研究结果表明，当喂钙前钢液中T.Ca的质量分数小于10×10?6，喂钙速度为1.5 m·s?1，适当降低喂钙量和净空高度和渣厚，钢液中钙收得率均高于20%。当钢液中T.Ca的质量分数高于17×10?6时，钢中生成大量高熔点CaS型夹杂物，三元相图中夹杂物的平均质量分数远离液相区。随着齿轮钢中T.Ca含量的增加，夹杂物的平均尺寸和数密度逐渐增加。热力学计算结果与工业试验钙处理对钢中非金属夹杂物改性效果具有较好的一致性

矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性

在冷连轧无取向硅钢薄带过程中，为了实现锥形工作辊窜动自动控制边降，需要合理的确定功效系数与策略。这种系数的获得，不只需要研究本道次的轧辊弹性变形、薄带横向流动、机架间变形对窜辊效率的影响，更重要的是需研究上游机架窜辊对下游机架的影响。这就需要高效的仿真模型来完成以上计算。基于边降区域的金属横向流动理论，建立了将横向流动视为纯剪切增量的数值模型，避免了沿带宽方向建立刚度矩阵，从而提高了计算效率。同时考虑了薄带在机架间发生的轧后屈服流动，由于锥形工作辊窜动，打破了带钢断面的等比例遗传关系，使得轧后带钢在边部区域需要缩宽并减薄来补偿边部延伸率差。所建立的数值模型通过工业现场实验验证，相比于原有模型具有更高的精度。完成了两个机架连续计算，研究了上游机架窜辊对下游机架出口边降的影响。研究发现，第一机架的边降控制范围最宽，第二、三机架控制范围逐渐变窄。根据该规律设计了根据三点边降偏差的配合调控策略，相比单点策略在工业应用中取得了更好效果

ZSM-5是一种常用来吸附甲苯的微孔吸附剂，选择三种碱金属Li、Na和K对ZSM-5进行改性，结合表征手段和数学模型的方式研究引入ZSM-5中的碱金属对微孔结构和吸附甲苯的影响。在此实验中，分别从吸附容量、放热能量、扩散阻力和脱附活化能四方面深入探讨碱金属对吸附甲苯的影响规律。基于实验结果得知：碱金属的引入改变了ZSM-5分子筛的微孔结构并呈现出一定的规律。随着离子半径(Li+<Na+<K+)的升高，ZSM-5的孔径、比表面积和孔体积随之降低，影响规律为Li?ZSM-5 > Na?ZSM-5 > K?ZSM-5。静态饱和吸附量呈Li?ZSM-5（0.363 mmol·g?1）>Na?ZSM-5（0.360 mmol·g?1）>K?ZSM-5（0.325 mmol·g?1）排序。恒定浓度波模型很好的描述甲苯在ZSM-5上的吸附扩散行为，空间位阻和静电束缚力分别在高低进气浓度条件下对甲苯在ZSM-5孔道中的扩散占据主导作用，较高进气质量浓度(155 mg·m?3)条件下，碱金属改性对扩散阻力影响规律为Li?ZSM-5<Na?ZSM-5<K?ZSM-5；较低进气质量浓度（25 mg·m?3）条件下，影响规律为Li?ZSM-5>Na?ZSM-5>K?ZSM-5。结合脱附动力学分析，Na?ZSM-5因具有较大的孔径和适中的吸附强度，表现出更好的再生潜能。本研究从空间位阻和吸附强度两方面系统阐述了碱金属改性对甲苯吸附行为的影响机理，为在复杂的实际环境应用中选择合适的吸附剂提供了一定的参考意义

利用Al-17% Si-4.5% Cu熔体中密度较小的初生硅颗粒模拟金属熔体内部的夹杂物，并采用超重力场分离熔体中的夹杂颗粒，研究了不同重力系数条件下，金属熔体中夹杂物的分离规律.实验结果表明：经过超重力处理后，初生硅颗粒在试样上部区域发生明显的偏聚现象，试样内部出现无初生硅颗粒区域，且随着重力系数的增加，无初生硅颗粒的区域面积逐渐增大，说明重力系数越大，硅颗粒在试样上部区域的聚集程度越好.随着重力系数的增大，试样的净化效率逐渐升高，当重力系数（G）为500时，试样的净化率达到了84.98%.利用DPM离散相模型对超重力场下熔体内部硅颗粒的具体受力情况进行分析，并模拟研究铝熔体内部硅颗粒在不同重力场中的分离行为.数值模拟结果证明了夹杂颗粒在沿着超重力方向上的运动行为近似符合Stokes运动定律.这表明超重力场可以有效分离金属熔体中的夹杂物

针对电化学修复技术导致修复后结构内钢筋混凝土黏结性能退化问题，通过中心拉拔实验获取电化学修复后钢筋混凝土黏结滑移曲线，研究电化学修复参数（电流密度和通电时间）对钢筋混凝土黏结性能的影响规律，通过实验结果进行模型参数分析，建立基于电流密度和通电时间两个控制变量的黏结强度劣化模型。研究结果表明：电通量较小的情况下，钢筋混凝土黏结性能损失较小；不控制通电参数的电化学修复技术导致黏结强度下降明显，采用5 A·m–2的电流开展28 d的恒电流通电，试件的最大黏结力损失量高达56.9%；本文提出的劣化模型可以定量表征电化学修复后试件黏结强度折减情况，模型的数值模拟结果与本文及其他文献的实验结果均有较好的一致性，相关系数分别为0.9606和0.9745

采用激光熔覆与微弧氧化技术相结合在海洋钢表面制备了复合膜层.运用扫描电子显微镜（SEM）、能谱仪（EDS）和X射线衍射仪（XRD）表征复合膜层的微观结构，采用极化曲线、电化学阻抗谱、腐蚀磨损实验和浸泡腐蚀实验等测试方法研究膜层在质量分数3.5%的NaCl水溶液中腐蚀行为，并与熔覆涂层和基体进行对比.结果表明：复合膜层主要分为内致密层和外疏松层，疏松层主要由γ-Al2O3组成，致密层主要由α-Al2O3组成，与基底层结合较好，复合膜层表面硬度最大能达到HV0.2 1423.3，比熔覆涂层高47.6%，其硬度较S355海洋钢有显著提升.基体在腐蚀和磨损交互作用中主要以腐蚀加速磨损为主，涂层在交互作用中主要以磨损加速腐蚀为主，在经过微弧氧化处理后，膜层的自腐蚀电位负移，钝态电流密度上升，抗磨蚀性能明显提高.熔覆涂层的浸泡腐蚀方式以点蚀为主，复合膜层腐蚀较轻微，阻抗模值最大能达到105.3 Ω·cm2，比熔覆层提高两个数量级，这表明复合处理可进一步提高涂层的耐腐蚀性

利用热力学计算软件JMatPro分析了钍基熔盐堆用Ni-Cr-Mo系高温合金GH3535相析出的热力学及动力学特征,研究了不同热处理制度对冷轧态GH3535合金无缝管的晶粒尺寸及其均匀性、碳化物析出特征、硬度、拉伸性能等的影响规律,观察了不同热处理制度下合金拉伸断口的微观形貌,分析了GH3535合金的拉伸断裂机制. 结果表明:在900~1500℃之间,GH3535合金的平衡析出相为富Mo的M6C型碳化物,M6C相在固液两相区时便已经开始形成,M6C相析出所对应的鼻尖温度为1200℃;固溶温度低于1200℃时,合金晶粒尺寸缓慢长大,当固溶温度提高到1230℃,晶粒出现快速长大,平均晶粒尺寸达到160 μm;1180℃保温10 min,合金晶粒尺寸的均匀性较好. 随着固溶温度升高,合金强度降低、延伸率增加,GH3535合金的拉伸断裂机制为微孔聚集型

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性