采用水热法，以Na2WO4·2H2O为原料，NaCl为添加剂，直接在氧化铟锡透明导电基底上制备了有序WO3纳米棒阵列.利用X射线衍射、扫描电子显微镜、透射电子显微镜和高分辨透射电子显微镜等手段对制备的纳米棒进行了表征，考察了pH值对产物形貌、尺寸和取向性的影响.结果表明：单根WO3纳米棒具有六方单晶结构，随着前驱液pH值的增大，平行于基底生长的WO3纳米棒捆逐渐转变为垂直于基底生长的纳米棒阵列.另外，对制备得到的两种不同取向的WO3纳米棒结构进行了光催化降解甲基蓝溶液的研究，发现相比于WO3纳米棒捆结构，纳米棒阵列的光催化性能更高

本文给出能在一般单向加载液压疲劳试验机上做双轴等拉低周疲劳实验研究的双向拉伸装置,并对有关影响因素进行了讨论。本试验是在百吨液压低周疲劳试验机上进行的。双向拉体装置已经受近百万次疲劳载荷,其中交变载荷幅围5.5,t亦经受近20万次。在使用过程,各构件完好合手使用要求,将十字试样进行低周疲劳断裂试验,成功地开出合格裂纹,用它进行超速条件下叶轮材料性能研究亦取得初步结果。可以认为它适用于平而应力集中问题低周疲劳性能的研究。若使用液压高、中周疲劳试验机,它还可用于双轴载荷下裂纹试样裂纹扩展的研究。本文指出了双向拉伸装置有待改进的方面

制粒技术是改善含粉矿堆浸渗透性差最有效的措施之一,同时选择合适的耐酸黏结剂是铜矿制粒堆浸成功的关键.本文以氧硫混合铜矿为研究对象,对其进行了制粒试验研究,研究结果表明Biometek-WLAG001是一种理想的耐酸黏结剂;单因素条件试验考察了黏结剂添加量、喷水量、转速、固化时间、熟化加酸量、熟化时间等因素对球团抗压强度、湿强度的影响;采用响应面法考察了黏结剂添加量、固化时间、熟化加酸量、熟化时间对球团湿强度的影响,并采用Design-Expert 8.0软件对试验结果进行了优化与分析.采用傅里叶红外光谱分析、Zeta电位的测定等分析手段研究了黏结剂与矿石之间的作用机理,结果表明黏结剂与矿石之间存在化学吸附作用,不存在静电引力作用

提高高炉炉腰及炉身下部冷却壁抗热变形能力是维持高炉长寿的关键.采用热态实验和数值模拟手段研究高炉炉腰及炉身下部区域铜钢复合冷却壁的传热及热变形行为,并与铜冷却壁进行对比分析.铜钢复合冷却壁热面无渣铁壳覆盖,煤气温度1200℃条件下,铜钢复合冷却壁最高温度为180℃,传热性能与铜冷却壁接近.铜钢界面最大等效应力约为114.45 MPa,低于铜钢复合板的抗拉强度.铜钢复合冷却壁发生弯曲变形,中心z向位移为0.66 mm,较铜冷却壁低约25.8%;顶底端沿z向位移为0.13 mm,较铜冷却壁低约50%;曲率为0.93×10-4 mm-1,较铜冷却壁低约51.81%.铜钢复合冷却壁抗变形能力优于铜冷却壁,可以避免铜冷却壁热变形过大导致的螺栓及冷却水管断裂破损问题

本文采用光学显微镜,电子探针及穆斯堡尔效应等手段对MgO在烧结矿和球团矿中的赋存状态及其对冶金性能的影响进行了微观分析研究。显微镜下观察表明,随烧结矿中MgO含量增加,赤铁矿及铁酸钙明显减少。当MgO约达4%以上时,烧结矿渣相中开始出现少量镁质硅酸盐矿物。电子探针扫描分析表明,MgO主要分布于除赤铁矿之外的铁相矿物中,在烧结矿中形成含镁磁铁矿,在球团矿中形成镁铁矿,少部分分布于渣相中。对杭钢球团矿所做的穆斯堡尔谱学研究表明,在焙烧过程中,Mg2+大量进入磁铁矿八面体晶位,揭示了MgO在人造富矿中富集于铁相及引起物相变化的机理。基于上述试验研究,分析了MgO对人造富矿冶金性能的影响

使用分析纯试剂配料,在1350℃保温1 h的条件下合成了A/S=5（Al2O3与SiO2质量比）的铝酸钙熟料.研究了钙铝比C/A（除去与SiO2结合的CaO后CaO与Al2O3的摩尔比）对熟料中12CaO·7Al2O3晶体结构及其氧化铝浸出性能的影响,并通过X射线衍射和X射线荧光等分析手段对其作用机理进行了探讨.结果表明：由于12CaO·7Al2O3量的增加,C/A=1.0~1.4时,石灰烧结法熟料溶出率随着C/A的提高而提高；在C/A=1.4时,熟料溶出率最高可达93.30%,此时CaO的缺失形成了有缺陷的12CaO·7Al2O3,且其中CaO的物质的量小于11.3 mol；钙铝比提高到1.7时熟料溶出率又出现了下降趋势,这是由于CaO的饱和导致12CaO·7Al2O3晶体择优生长取向发生变化,由（211）面开始向（420）晶面转变

增材制造可以制造通过传统方法难以制造的复杂部件，因此在航空工业等领域中得到了大规模的应用.然而，增材制造成形部件的尺寸和几何精度以及表面质量低于传统方法成形的部件，阻碍了增材制造的进一步应用.增减材混合制造将增材制造与传统的加工手段结合，对增材制造成形的部件进行高精度数控加工，以改善部件表面光洁度以及零件的几何和尺寸精度.本文阐述了增减材混合制造的技术原理和研究进展，并指出了未来的发展方向

针对目前铷矿提取工艺污染严重、资源综合利用率低的现状, 本文提出采用酸浸—溶剂萃取工艺提取铷云母矿中的铷.研究了浸出温度、硫酸浓度及浸出时间对铷浸出率的影响, 并借助X射线衍射、扫描电镜、能谱分析等手段, 研究了浸出过程中铷云母矿的物相转变.实验结果表明, 铷云母矿酸浸的最佳条件为浸出温度250 ℃、H2SO4质量浓度200 g·L－1、浸出时间1.5 h, 在此条件下铷浸出率达85.2%.X射线衍射图谱表明铷云母矿的主要矿物组成为石英、黑云母、白云母、正长石及钠长石.扫描电镜-能谱分析结果表明矿石中的铷主要以类质同象取代钾的位置分别存在于黑云母及白云母中.浸出过程中发生的主要反应为载铷云母的溶解.在萃取剂浓度1 mol·L－1、有机相与水相的体积比O/A = 3∶1、萃取级数为3级条件下进行逆流萃取实验, 萃余液中的铷质量浓度为0.003 g·L－1, 铷的萃取率达98%.在HCl浓度1 mol·L－1、相比O/A = 4∶1、反萃级数为2级条件下反萃负载铷的有机相, 铷反萃率达99%.以浸出渣为原料, 采用碱熔—中和沉淀工艺制备出了白炭黑产品, 实现了资源的综合利用.采用X射线衍射、红外光谱分析技术对白炭黑进行了表征, 结果表明产品成分为水合二氧化硅, 符合非晶态白炭黑的特征.化学定量分析结果表明白炭黑产品含SiO2质量分数91.65%, 所制备的白炭黑满足国家化工行业标准

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

利用钢渣制备陶瓷材料是钢渣资源化大宗利用的一条新途径.开展不同烧结气氛对钢渣陶瓷影响规律的研究,对推动钢渣陶瓷技术的应用具有重要意义.以20%钢渣和80%黏土为原料,分别在空气和氮气气氛下,制备了钢渣陶瓷样品,分析了其晶相转变和性能变化规律,并定量研究了氧分压对钢渣陶瓷中铁元素价态转变的影响机理.研究表明,在空气条件下烧结时,原料中的Fe2+发生氧化形成赤铁矿相,烧结样品物理性能要优于在氮气条件下烧结的样品,其抗压强度和吸水率为310 MPa和3.7%;而在氮气条件下烧结时,Fe2+形成铁铝尖晶石和铁辉石,烧结样品中形成的气孔大小和数量要大于和多于空气条件下的样品,这是导致其力学性能较差的一个主要原因.铁元素赋存晶相转变的氧分压临界范围为0.5%~0.75%:当分压低于0.5%时,可以获得以铁铝尖晶石和铁辉石为主的黑色或褐色陶瓷样品;当氧分压超过0.75%时,Fe2+开始发生氧化并形成Fe3+,逐渐形成赤铁矿并带来样品颜色为褐黄色或褐红色.增加烧结环境中氧气分压量是减少钢渣陶瓷产品黑心的一个重要手段