盐岩的损伤愈合特性对地下盐穴储库的长期密闭性具有重要影响。为了探究损伤盐岩的愈合特性，设计了巴西劈裂损伤盐岩的自愈合实验。在无应力条件下，让巴西劈裂损伤盐岩在不同湿度条件下愈合120 d，通过实验过程中试样渗透率的变化定量判断损伤盐岩愈合程度，探究了损伤盐岩在不同湿度和恢复时间条件下的愈合效果；同时，通过扫描电子显微镜对损伤盐岩愈合后的细观形貌进行了观察，探讨了盐岩损伤愈合的细观机制。本实验中，利用实验前后渗透率的变化作为损伤盐岩愈合的表征手段，有效避免了以往研究中利用试样强度和弹性模量作为损伤愈合表征手段时因应变硬化导致的结果不可靠的情况。实验结果表明，在无应力作用条件下，在无外界水分供给环境中试件经过120 d后仍然没有发现愈合，证明水分是损伤愈合的必要条件。研究表明，时间和湿度对盐岩的损伤愈合具有重要影响，盐岩的损伤愈合效果在实验范围内随着时间的增长和湿度的增大而增强，但增强速度呈指数降低，意味着过大的湿度和过长的时间难以有效提高盐岩损伤愈合效果

由于转炉冶炼过程中的热力学和动力学反应复杂，副枪控制模型和传统的烟气分析模型存在很大的局限性，导致了转炉冶炼终点碳含量的预测精度偏低，是实现智能炼钢的主要技术瓶颈. 针对上述问题，提出了基于烟气分析的炼钢过程函数型数字孪生模型. 首先，利用烟气分析得到连续监测的实时数据，以此来实时监控转炉熔池内钢水的碳氧反应状态; 然后，根据熔池反应所处的不同阶段，利用函数型数据分析方法建立吹炼前期和吹炼后期的函数型预测模型; 在此基础上，按照吹炼前期和吹炼后期这两个阶段来分别自动修正模型中的系数函数，从而能在复杂的实际工况条件下完成对熔池碳含量的准确预测. 通过260 t氧气转炉的工业应用实例，证实函数型数字孪生模型具有良好的自学习和自适应能力，对异常冶炼状态具有良好的鲁棒性，可以实现全过程的熔池碳含量动态预测，终点碳质量分数在± 0. 02% 范围内的命中率为95%. 利用函数型数字孪生模型在拉碳阶段对钢水中碳含量的预测值来控制终吹点. 更为重要的是，在保证入炉原料成分、温度、质量等参数稳定的前提下，采用该模型可以有望取消基于副枪的停吹取样步骤，从而降低生产成本，提高产品质量和生产效率，具有广泛的工业应用前景

使用恒应变试样浸泡试验、表面分析技术和电化学测试技术研究了CO2分压对N80钢在模拟CO2驱注井环空环境中应力腐蚀行为的影响。研究结果表明：CO2分压对腐蚀速率的影响存在一个拐点，环境温度为25 ℃时拐点约为1 MPa。当CO2分压小于1 MPa时，由于腐蚀产物膜（FeCO3）成形较慢，覆盖率低，随CO2分压的增高，N80钢的自腐蚀电流密度快速增大；当CO2分压大于1 MPa时，腐蚀产物膜能以较快的速率成形，覆盖率高，CO2分压的进一步增高反会使得N80钢的腐蚀电流密度降低。CO2溶于模拟环空溶液中会使溶液pH持续下降，促使N80油管钢在环空环境下发生应力腐蚀开裂。N80钢在CO2注入井环空环境中的应力腐蚀开裂机制是阳极溶解和氢脆共同作用的混合机制。应力腐蚀裂纹在萌生阶段局部阳极溶解作用（点蚀）为主导，该作用下CO2分压为1 MPa时应力腐蚀裂纹最易萌生；在应力腐蚀裂纹生长阶段氢脆作用更强，这种作用导致CO2分压更高时应力腐蚀裂纹更容易生长，应力腐蚀敏感性进一步提高

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

提出基于管道流体信号的自振射流特性检测方法, 将压力传感器从高压罐内移至高压罐外, 布置在高压罐外的前端管路上, 从而避开高围压环境影响; 通过双压力传感器拾取管道流体压力脉动信号, 并运用信号处理技术有效抑制干扰噪声, 提高有用信号强度, 准确获取射流的压力脉动信息.试验表明, 管道流体压力信号的频谱特征与喷嘴腔内检测法具有一致性, 且与理论计算较为吻合, 充分表征了射流的压力振荡特性; 其声功率谱与高压罐内水听器检测结果相一致, 较好地表述了射流的空化作用特性.由此认为基于管道流体信号的检测法用于自振射流特性的检测是完全可行的, 具有先进性, 为高围压下自振射流的研究提供了新手段

利用自制的密闭氮化系统研究不同制备条件的锰球的氮化反应.考察锰粉粒度、成球压力和黏结剂添加量对氮化反应的影响,并测量锰球氮化过程中实时增重和温度曲线.实验结果表明：锰粉粒度由16~40目变成60~80目时,球心温度到达峰值的时间由164 s缩短为101 s,球心最大温升由147℃增至233℃,氮化1 h的转化率由90.81%增至93.64%;成球压力由266 MPa增至443 MPa,球心峰值温度将提前89 s到达,球心最大温升将提高22℃,氮化1 h的转化率由91.59%增至94.92%;黏结剂添加量由1 g增至3 g,氮化1 h的转化率由92.90%降至89.80%;正态对数分布的概率密度函数可用来近似拟合转化速率与时间的关系

本文通过对高强钢方管角部进行局部感应加热,提高其弯角区域的成形性能,降低其变形抗力,由此在不影响非变形区域组织性能的前提下,获得所需方管的截面尺寸和组织性能.在热辊压过程中,坯料在没有模具限制的方管角部外侧邻近区域发生堆积,且随着加热温度上升,角部外侧金属堆积更明显.同时,在方管内角表层出现显微裂纹恶化,裂纹以树枝状生长.热辊压成形后的残余温度会产生一个自回火过程,能够明显降低残余应力,且随着温度的升高,残余应力降低的幅度变大.当加热温度在650℃以上时,自回火对残余应力的影响大于宏观裂纹的扩展能力,起主导作用,且压扁过程中压下量超过方管对角线长度2/3时也不会产生裂纹

本文根据文献热力学数据,导出了反应;[Mg]%F0+[O]%=MgO(s)的标准自由能变化ΔG°=-505009+145.03T,J.mol-1(1780 ≤ T ≤ 2000°k)进而用热力学分析了GH36合金在含MgO或MgF2渣系中电渣重熔合金中Si、Mn等成分对产生或保持合金中含有 ≥ 0.0020Wt%Mg的不可能性,提出了含Mg的GH36A合金电渣重熔时自耗电极中含有少量Al的必要性。研究了原始Al含量([Al]0)、原始Mg含量([Mg]0)以及熔渣成分对锭中Mg含量[Mg]的影响。当渣池温度为1690±10℃,0.32 ≤ [Al]0 ≤ 0.62Wt%,0.0035 ≤ [Mg]0 ≤ 0.0140Wt%,熔渣成分为0.10 ≤ NMgO ≤ 0.30,0.05 ≤ NAl2O3 ≤ 0.21,NCaO ≤ 0.15范围,建立了GH36A合金电渣重熔控制[Mg]的关系式。研究发现,含有适量的Mg、Al的GH36A合金可大幅度地提高合金在650℃,372.65×106Pa的缺口、光滑持久寿命,消除合金缺口敏感性

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性

针对图像匹配制导中异源图像匹配难度大的问题,提出一种基于椭圆对称方向矩的可见光与红外图像配准算法.基于最稳定极值区域提取异源图像中具有尺度和仿射不变特性的椭圆区域,利用聚类分割方法从中自动选取具有异源不变性的同质区域特征,用椭圆对称方向矩描述区域特征边界各方向上的相似程度,通过互相关性指标进行特征匹配,获取匹配特征对,利用匹配矫正策略减少误匹配.实验结果表明:较传统算法,进一步提高了可见光与红外图像关联特征的匹配效率,正确率超过了95%,计算时间缩短了近一半.基本满足图像匹配制导对匹配算法实时性好、匹配正确率高、抗干扰能力强等要求