钒钛磁铁矿是烧结矿重要的原料之一,Ca3TiFe2O8作为钒钛烧结矿中矿物被发现之后,其生成机理尚不明确.本文采用X射线衍射分析、元素能谱分析和TG-DSC分析相结合的方法,研究了Ca3TiFe2O8的生成机理以及不同温度、CaO与TiO2含量下Ca3TiFe2O8的生成规律.实验结果表明,Ca3TiFe2O8由Ca2 Fe2O5和CaTiO3反应生成,即CaO和Fe2O3反应生成Ca2 Fe2O5;其后,与CaTiO3反应生成Ca3TiFe2O8.反应时间越长,Ca3TiFe2O8的生成量越大,但反应温度对Ca3TiFe2O8生成的影响并不明显.另外,还发现CaO含量越高,Ca3TiFe2O8越易于生成,而且等摩尔Fe2O3和CaO下只要存在TiO2,就会有Ca3TiFe2O8生成

在许多高温体系中硫和二氧化硫都是一个重要的组成分。连续测定和监控烟道气和煤气化过程中二氧化硫和硫的含量,对于防止空气污染和设备的腐蚀具有重要的意义。在本工作中,我们提出了发展电化学传感器的4个必要条件。按照这些条件,我们发展了由两相共存固体电解质（α-Ag2SO4和（Li,Ag）2SO4固溶体）和Ag/（Ag2SO4）参比电极组成的新型传感器。在氧化气氛条件下,这一传感器在很宽范围内可以测定二氧化硫或三氧化硫含量。在长期连续测定中,传感器的电动势具有很好的稳定性和重现性

在750、800、825和850℃温度下，利用Gleeble1500热模拟试验机对430不锈钢冷轧薄板的等温退火过程进行了详细的实验研究，分析了退火过程中再结晶织构和组织的变化规律，并对关键织构体积分数的演变进行了定量分析.结果发现：随着退火过程的进行，α取向线上的织构强度逐渐减弱，而γ取向线上的织构强度则略有加强，并保持在较高的值；再结晶过程中，{111}和{112}织构的体积分数逐渐降低，而{100}和随机取向晶粒的体积分数逐渐增加.定量分析表明，退火温度越低，完全再结晶后材料内部关键织构的体积分数越偏离冷轧态.最后，针对{111}、{112}、{100}和随机取向织构的体积分数在再结晶过程中的演变规律，建立了JMAK型再结晶织构演变动力学模型

采用\热旋锻-拉拔\方法制备了直径为φ65 μm、包覆铜层厚度较均匀、表面质量高和界面结合质量良好的铜包铝复合微丝,研究了合理热旋制度、热旋复合成形铜包铝线材的组织和界面结合状态以及中间退火和拉拔对线材组织与性能的影响.结果表明:合理的旋锻制度为旋锻温度350℃,单道次变形量40%,旋锻后形成了动态再结晶组织和厚度为0.7 μm的界面扩散层.复合线材的合理退火工艺参数为350℃/30 min (退火温度350℃、退火时间30 min),该条件下退火后线材延伸率达到最高值35.7%,界面扩散层厚度约为2.1 μm,退火后铜层和铝芯发生再结晶,组织内部形成等轴晶组织.当退火温度超过350℃时,铜层和铝芯晶粒长大,界面扩散层厚度增加,从而导致线材的延伸率下降.将单道次变形量控制在15%~20%,经过粗拉,制备了φ0.96 mm的丝材;粗拉后不进行退火处理,将单道次变形量控制在8%~15%,经过细拉,制备了表面光洁、直径为φ65 μm的复合微丝.在拉拔过程中,铜层和铝芯均出现〈111〉丝织构

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

通过热处理制备出具有回火马氏体组织、下贝氏体组织以及粒状贝氏体组织的718钢，利用光学显微镜、扫描电子显微镜、X射线衍射仪、万能拉伸实验机比较其显微组织及力学性能。同时借助高速铣削实验及光学轮廓仪，研究力学性能以及组织结构对切削性能的影响。结果表明，当切削速度低于145 m·min?1时，贝氏体组织类型比回火马氏体组织更易切削，切削贝氏体组织比切削回火马氏体组织的刀具使用寿命高30%～40%。当切削速度高于165 m·min?1时，马氏体组织发生了加工软化现象，刀具使用寿命提高，切削性能上升。粒状贝氏体组织加工表面因为严重的刀具黏附而出现背脊纹路，马氏体组织具有最佳的切削表面粗糙度。综合考虑之下，三种组织的综合切削性能从高到低排序为：下贝氏体组织、马氏体组织、粒状贝氏体组织，采用300 ℃等温淬火工艺可以有效提升718塑料模具钢的综合切削性能

岩爆破坏以其突发性与瞬间破坏性等特点,在工程中很难予以预防.本研究基于动力学与能量作用原理,通过固有振动频率等振动特征指标实现对边界剪切弹性系数的计算.在物理模型试验中,应用多普勒激光测振仪对岩爆体破坏全过程进行远程振动特征监测.试验得出,结构面强度的非协调弱化效应是岩爆发生的必要条件,结构面弱化的时空差异是发生瞬时性岩爆还是迟滞型岩爆的主要因素.当结构面弱化较慢时,则为迟滞型岩爆,反之,则为瞬时性岩爆.基于固有振动频率可识别岩体结构面的弱化速率,岩爆发生全过程中,结构面的总耗散能仅为赋存弹性能的0.06%,使得几乎所有的弹性动能都将转化为冲击动能,表现为岩爆体以高速的形式弹射出来.基于频率下降速率等监测数据分析,可识别岩爆结构面强度的非协调弱化特征.因此,增加固有振动频率等动力特征监测指标,无疑会进一步提高对岩爆孕育演化特征规律的认识,并在地下空间工程岩爆预警监测方面发挥重大作用

采用旋转柱体法对不同类型的含氟连铸保护渣黏度进行检测，并基于Arrhenius方程通过非线性回归分析建立了新的黏度预测模型，分析了组分变化对黏度的影响。结合模型计算和实验检测，建立了CaF2?Na2O?Al2O3?CaO?SiO2?MgO渣系的等黏度图。结果表明，与传统的含氟连铸保护渣黏度预测模型相比，该模型计算的偏差在10%以内，当渣中w（CaF2）超过20%时，偏差逐渐增大，主要由于氟化物挥发造成炉渣成分变化，最终黏度实测值与炉渣初始成分不符，造成模型无法对黏度有效预测。此外，研究发现，CaF2的增加能显著降低炉渣黏度，而Al2O3和Na2O对黏度的影响受CaF2含量的限制。当w(CaF2)>17%，炉渣黏度随Al2O3含量增加而减小，当w(CaF2)<17%，Al2O3的增加使炉渣黏度显著增大；当w(CaF2)>11.5%，炉渣黏度随Na2O含量增加显著下降，当w(CaF2)<11.5%，Na2O含量变化对黏度的影响并不明显。此外，该等黏度图表明低黏度区w(CaF2)接近14%。通过调整等黏度图中各组分比例，可以改善保护渣的黏度和流动性，供钢铁工业应用

为适应热冲压技术的发展需求，开发了一种新型高热导率高耐磨性能热冲压用模具钢材料。采用扫描电镜（SEM）、透射电镜（TEM）等检测手段对钼钨钒合金化新型模具钢的高温回火性能与组织特征进行了研究。阐明了新型热冲压模具钢回火过程碳化物析出与演变规律。实验结果表明：实验用钼钨钒合金化模具钢材料具有良好的回火二次硬化性能，在500～600 ℃温度区间回火时，回火组织硬度上升；在600 ℃回火出现二次硬化峰值；当回火温度超过600 ℃后，组织软化程度明显，回火硬度开始下降。实验模具钢在高温回火过程中的硬度变化与其合金碳化物的偏聚、析出和聚集长大密切相关。当在560 ℃以下回火时，实验钢组织中未有合金碳化物析出；当回火温度大于560 ℃时，回火组织中开始析出M2C型碳化物；当回火温度高于600 ℃后开始析出MC型碳化物；当在620 ℃长时间回火后M2C型碳化物转化为M6C型碳化物，此时实验钢硬度开始明显下降；而当回火温度高于660 ℃时，新型实验钢组织中主要为M6C和MC型合金碳化物