利用活性炭（焦）等吸附剂将烟气中的污染物分离出来是一种有效的烟气治理与资源化方式。兰炭作为一种廉价半焦碳素材料，是一种有潜力代替现有商用活性焦的多孔材料。本文采用陕西兰炭作为研究对象，研究炭化时间、炭化温度、黏结剂添加量等改性工艺对所制备的吸附剂性能的影响，考察了微观形貌变化，利用X射线光电子能谱（XPS）探究在吸附解吸过程中的表面官能团的变化。结果表明，炭化温度对耐磨强度、耐压强度指标影响显著，炭化时间对饱和脱硫值和穿透脱硫值影响显著；在煤焦油添加比例50%，700 ℃炭化20 min，900 ℃活化60 min条件下制得改性兰炭参数为：耐磨强度95.81%，抗压强度536.1 N·cm?1，每克兰炭饱和脱硫值45.71 mg，每克兰炭穿透脱硫值23.45 mg；经历多次吸脱附过程第一次失活时，表面被大面积刻蚀，孔隙与小颗粒增多。兰炭吸附剂失活后可以通过二次活化的方式提高其吸附性能，但衰减速度比新改性兰炭要快。二次失活后，在酸蚀刻、水蒸气扩孔等共同作用下致使骨架结构过度烧蚀而坍塌；改性兰炭表面含氧基团的量和构成比例会影响吸附性能。含氧与含碳基团的比值与吸附性能相对应，含氧基团比例越高，吸附性能越差。二次活化再生改变了各含氧基团所占比例，令C=O显著下降，O?C=O显著增加，C?O变化不大。O?C=O官能团尽管含氧，但可能对吸附抑制作用不显著。本研究将为工业烟气治理提供一种新型吸附剂的制备方法，同时也为兰炭表面改性以及二氧化硫吸附解吸机制的研究提供参考

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建立了非平稳运行工况下行星齿轮箱共振频带内的声音信号解析模型，揭示了齿轮故障特征在声音信号共振频带内的分布规律。根据共振频率不随转速变化的特点定位了齿轮箱共振频率，为在共振频带内提取齿轮故障特征奠定基础。针对传统时频分析方法时频分辨率低的缺陷，研究了基于高阶同步压缩变换的时变故障特征提取方法。通过数值仿真和实验信号分析，验证了所提出的声音信号模型与行星齿轮箱故障特征分布规律的正确性，以及利用高阶同步压缩变换方法提取共振频带内行星齿轮箱故障特征的有效性

随着汽车行业的快速发展，轻量化汽车用钢的研发和应用越来越广泛。抗拉强度超过1000 MPa的第二、三代汽车用钢往往是复相组织，通过固溶、析出、变形、细晶强化等各种强化方式，在基体中形成大量缺陷，导致钢材服役过程中对氢更加敏感，容易在很小的氢溶解条件下发生氢脆。Fe?Mn?C系、Fe?Mn?Al?C系等含Mn量高的汽车结构用钢因层错能较高，不仅直接决定了其强韧性机制，还对其服役性能有重要影响。在Fe?Mn?C系TWIP钢的成分基础上，添加少量Al元素，形成Fe?Mn?(Al)?C钢，不仅能降低钢材密度，提高钢材的强韧性，也因Al元素改变了钢材的微观组织构成，一定程度上令氢脆得到缓解。但当Al含量较高时，形成低密度钢，其组织构成更加复杂，析出物更多，导致氢脆敏感性更显著。本文从Fe?Mn?(Al)?C高强韧性钢的组织构成、第二相、晶体缺陷等特征出发，综述了H在Fe?Mn?(Al)?C钢中的渗透、溶解和扩散行为，H与基体组织、析出相、晶格缺陷的交互作用，H在钢中的作用模型、氢脆机制、氢脆评价手段和方法等。并评述了Fe?Mn?(Al)?C高强韧性钢氢脆问题开展的相关研究工作和最新发展动态，指出通过第一性原理计算、分子动力学模拟和借助氢原子微印技术、三维原子探针等物理实验相结合的方法是从微观层面揭示高强韧性钢氢脆机制的未来发展方向

矿区废弃地为室外大型非结构化环境，包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素，给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难。本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经网络算法完成移动机器人对矿区废弃地的全覆盖路径规划。首先，针对矿区废弃地已知环境，采用牛耕式单元分解法对复杂环境做出区域分解，将具有综合复杂性的地图分解为多个不含障碍物的子区域；然后，根据子区域的邻接关系构建无向图，采用深度优先搜索算法确定子区域间的转移顺序；最后，采用生物激励神经网络算法确定子区域内部行走方式以及子区域间路径转移。仿真结果表明，生物激励神经网络算法在解决机器人路径转移问题方面比其他路径规划算法更高效，所得的方法能够处理复杂的非结构化环境，完成废弃矿区移动机器人的覆盖路径规划

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另一种非常流行的引入传导问题数值稳定性的方法是通过Lax- Wendroff'离 散化的方法。这节课介绍如何推导这些算法