近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

对H13热作模具钢试样进行600 ℃等温疲劳实验，通过显微维氏硬度计、金相显微镜（OM）、超景深显微镜和扫描电子显微镜（SEM）等设备研究了0.7%，0.9%和1.1%三种不同应变幅对疲劳行为的影响。结果表明：应力应变滞后回线呈现对称性，应变幅越大，滞回环面积越大。H13钢在实验中呈现循环软化的特征，应变幅越大，疲劳寿命越短，1.1%应变幅试样寿命约为0.7%应变幅试样的61.2%。应变幅的增加对裂纹萌生和扩展起促进作用，1.1%应变幅试样裂纹扩展最明显。高温非真空实验条件下，材料表面产生的氧化物也会促进裂纹扩展。疲劳后试样微观组织发生明显的长大和粗化，较大应变幅对碳化物析出有更大的助力，还会加速材料软化。有应变幅试样显微硬度远低于无应变幅试样

采用竖直管式炉研究了焦炭粒径、黏附层、黏附比、焦粉比例对不同类型准颗粒质量转化率和燃料氮转化率的影响.结果表明, 对于S和S'型准颗粒, 质量转化率均随焦炭粒径的增大而降低; 对于S'型准颗粒, 燃料氮转化率随着焦炭粒径的增大而减小, 而对于存在黏附层的S型准颗粒, 内核焦炭粒径越大, 燃料氮转化率越大; 通过对比S和S'型准颗粒的燃烧情况, 发现黏附层的存在有利于提高准颗粒的质量转化率和燃料氮转化率; 对于C型准颗粒, 黏附比越大, 质量转化率和燃料氮转化率均越小; P型准颗粒的质量转化率随着焦粉比例的增加而减小, 燃料氮转化率在焦粉比例为50%时达到最低值

Al-Si系合金在现代工业、交通等领域广泛应用，合金元素钪可进一步改善其加工和使用性能.采用超声协同熔盐电解法制备Al-7S-Sc三元合金，研究探索超声作用对合金组织及强化相分布的影响.发现超声协同熔盐电解制得合金中Sc含量提高，团簇共晶硅组织和AlSi2Sc2相显著细化，共晶硅团簇尺寸由约500降低至200 μm，减小约60%，细化后AlSi2Sc2相分布均匀.超声协同电解法可显著优化Al-7Si-Sc合金组织，有助于控制改善现行工艺中合金元素偏聚、组织不均匀现象

无间隙原子钢（IF钢）主要用于汽车、家电等行业，除需要极低的C、N含量外，对最终产品的表面质量也有严格要求。钢中O含量和夹杂物对产品的表面质量影响很大。快速降低钢中C含量、同时保证钢的高洁净度是非常重要的。为此，通过在Ruhrstahl Hereaeus（RH）精炼?连铸过程密集取样，采用ASPEX扫描电镜详细研究了RH吹氧强制脱碳工艺下吹氧量对IF钢洁净度的影响。结果表明，本实验条件下，吹氧量对精炼?连铸过程中夹杂物的类型和形貌没有影响。吹氧量对RH精炼前期（加Al后4 min内）钢液洁净度影响较大，而对后期生产过程中钢液的洁净度影响不大；精炼前期，吹氧量高，钢液中总氧（T.O）含量和夹杂物的量增加。簇群状夹杂物主要出现在RH破空之前，真空精炼结束后钢液中很难发现簇群状夹杂物。中间包钢液洁净度与RH吹氧量相关性不大，而与加Al脱氧前钢液中O含量相关性很大，加Al脱氧前钢液中O含量高，中间包钢液洁净度差；为提高中间包钢液的洁净度，应尽量减少加Al脱氧前钢液中的O含量。随着生产的进行，钢液中T.O含量、夹杂物的量呈下降趋势，洁净度逐渐提高

为减少制备硅酸钙板对矿物原浆资源的损耗和提高对固体废弃物的协同利用效果, 试验以电石渣-煤基固废胶凝体系为原料来研制高强度的纯固废硅酸钙板, 并通过热重-差示扫描量热法、X射线衍射测试来分析硅酸钙板中生成的主要矿物成分及不同配比对硅酸钙板的强度变化关系.研究表明: 在水灰比为0.3的条件下, 使用电石渣完全替代水泥, 将粉煤灰和硅灰按1:1的质量比互掺调制所得的混合胶凝体系最终制得托贝莫来石型纯固废硅酸钙样板.在硅灰占原料的质量分数为0~10%范围内, 样板抗折强度随硅灰添量增加而升高, 硅灰添量为10%时样板达到最大抗折强度, 不同粒径的原料颗粒相互填充, 板内晶体与水化胶凝体相互咬合, 最终使得样板力学性能得到大幅提升; 样板的抗折强度随着NaOH添量的增加呈现先增后降的趋势, NaOH添加质量分数为4%时样板板面平滑, 强度达到最大值11.8 MPa, 该添量为NaOH的最佳添量, 通过扫描电镜分析发现加入4% NaOH时对该胶凝体系的水化反应起到最佳激发作用, 且样板料坯的微观结构对其最终的力学性能有重要影响, 但不起决定性作用, 其中决定其最终强度的是板坯内水化胶凝体的数量、形态以及其相互间的联结方式

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

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

用氢轻度还原仲钨酸铵(APT)所得兰钨的组成随还原温度不同而变化。在275℃为非晶态铵钨青铜(ATB);在325℃为结晶态ATB;随着还原温度升高,ATB含量逐渐减少,在575℃的试样中不存在ATB。超过325℃时,出现W20O58,其含量随温度升高而增加,在525℃达到最大值,然后随温度继续升高而迅速减少。在525℃至575℃之间,还原产物的相组成发生显著变化,由ATB和W20O58组成的物相迅速转变为由WO2、β-W和α-W所组成的物相。本文给出了兰钨的相组成与APT还原温度的定量关系。与用氢还原WO3相比,在APT的轻度氢还原过程中,β-W出现的温度范围广,且含量高。在450℃用氢还原APT,当还原时间为5min时,产物是结晶态ATB;随着还原时间延长,将出现W20O58,并逐渐增多,而ATB的含量则逐渐减少。本文实验地研究了在450℃用氢还原APT时所得兰钨的相组成与还原时间的关系

现代电力电子设备对非平稳、时变电压信号十分敏感,基于此提出了一种网侧电压异常检测与预报的方法,通过对网侧电压信号进行实时检测,向相关电力电子设备的控制电路发送网侧电压异常预报信号.为消除电压信号中的常规噪声干扰,首先采用线性跟踪微分器对网侧电压信号进行滤波,在此基础上,通过引入小波变换模极大值法检测奇异点,对滤波后的信号进行电压突变点的判断,目标是准确预报出电网电压中可能对电力电子设备造成危害的异常点.仿真与实验结果表明,基于线性跟踪微分器的小波信号检测能够实时准确地获得理想信号的最佳逼近,提高了网侧电压故障检测速度,通过实时的检测与分析,该方法能够为电力电子设备提供具有参考价值的预报信号