以Na2MoO4·2H2O、NiSO4·6H2O和MnO2为原料, 采用水热法成功制备了类松果状NiMoO4/MnO2复合材料.通过X射线衍射、扫描电子显微镜、恒电流充放电、循环伏安和交流阻抗对材料进行表征.结果表明, MnO2的最佳质量分数为10%, 所得NiMoO4/MnO2复合材料具有类松果状形貌, 其颗粒直径为200~600 nm, 且表面粗糙、多孔; 在1 A·g-1的电流密度下, MnO2质量分数为0、5%、10%、15%、20%时, 所得复合材料NM0、NM5、NM10、NM15和NM20的放电比电容分别为260、248、650、420和305 F·g-1.在电流密度为10 A·g-1下, 最佳样品NM10复合材料的首次放电比容量为102 F·g-1, 经过100次循环后, 其放电比电容稳定在147 F·g-1.该性能的提高, 主要是由于MnO2的引入弥补了NiMoO4单一材料存在的不足, 从而达到协同增效的作用

分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义

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

管道内气液两相流广泛存在于核工业、化工业以及石油运输等多个领域中，其诱发的流激力会引起管道振动，导致管系的疲劳破坏。本文分别从流激力发生机理、影响因素及计算模型出发，对流激力研究进展进行综述。研究表明：动量通量的改变被认为是引起流激力的最主要原因，管道内压力波动、液塞的脉动冲击、起伏不定的液波等因素同样会对流激力的产生做出贡献，针对不同流型建立完整的流激力发生机理的理论体系，是流激力机理研究方面的重点发展方向。在不同流型下，流激力展现出不同的波动特征，目前研究所针对的管道大多是单独的水平管或立管管道，开展多种集输–立管管道系统中流激力的研究将具有重要的工程意义。关于流激力经验模型和理论模型的建立逐渐完善，计算流体力学（Computational fluid dynamics，简称CFD）软件能够同时对流场和流激力大小进行模拟计算，优势明显，是一种重要的计算手段，对CFD软件计算结果的准确性进行研究，对比优选有效的CFD计算模拟方法，将具有重要科研价值

为了探究单轴压缩条件下裂隙岩石的强度特性、裂纹起裂规律及破坏模式, 采用水刀切割技术预制裂隙花岗岩试件, 利用GAW2000刚性试验机对单裂隙花岗岩试样进行单轴压缩试验.试验结果表明: 与完整试样相比, 裂隙岩石试样单轴抗压强度明显降低, 降低幅度与预制裂隙和外荷载方向的夹角β密切相关, β=75°时, 强度最低, 降幅达到84.5%, 基于最大畸变能准则计算了裂隙花岗岩的峰值抗压强度与裂隙倾角的关系, 试验结果与数值解吻合; 裂隙的存在改变了岩石的破坏模式, 裂纹起裂角随裂隙倾角的增加而单调增大, 岩石试样的破坏模式由剪切破坏为主转变为张拉破坏占主导.真实裂隙岩石试样的力学性质及裂纹起裂特征更准确地揭示了单裂隙花岗岩的强度变化规律和破坏模式, 为岩土工程设计和巷道裂隙围岩体的支护提供科学依据

围绕知识图谱的全生命周期技术，从知识抽取、知识融合、知识推理、知识应用几个层面展开综述，重点介绍了知识融合技术和知识推理技术。通过知识抽取技术，可从已有的结构化、半结构化、非结构化样本源以及一些开源的百科类网站抽取实体、关系、属性等知识要素。通过知识融合，可消除实体、关系、属性等指称项与实体对象之间的歧义，得到一系列基本的事实表达。通过本体抽取、知识推理和质量评估形成最终的知识图谱库。按照知识抽取、知识融合、知识推理3个步骤对知识图谱迭代更新，实现碎片化的互联网知识的自动抽取、自动关联和融合、自动加工，从而拥有词条自动化链接、词条编辑辅助功能，最终达成全流程自动化知识获取的目标。最后，讨论知识图谱未来的发展方向与可能存在的挑战

利用CMT5105电子万能试验机和HTM 16020电液伺服高速试验机对超高强热成形钢进行拉伸试验,应变速率范围为10-3~103 s-1,模拟热成形零件在不同应变速率下的碰撞情况.结果表明:在低应变速率阶段(10-3~10-1 s-1)实验钢的应变速率敏感性不高,随应变速率的升高,实验钢的强度和延伸率变化不大;在高应变速率阶段(100~103 s-1)实验钢具有高的应变速率敏感性,随应变速率的升高,实验钢的强度和延伸率都呈增大的趋势,并且抗拉强度的应变速率敏感性要大于屈服强度.这主要是由于在高应变速率阶段拉伸时产生的绝热温升现象和应变硬化现象共同作用造成的.实验钢颈缩后的延伸率随应变速率的增大而减小,主要是由于高应变速率下马氏体局部变形不均匀造成的.实验钢吸收冲击功的能力随应变速率的升高而增大,实验钢达到均匀延伸率时吸收冲击功的大小对应变速率更敏感.与低应变速率阶段相比,实验钢在高应变速率阶段的断口韧窝的平均直径更小,韧窝的深度更深,这与高应变速率阶段部分马氏体晶粒的碎化有关.通过扫描电镜和透射电镜观察发现,在高应变速率拉伸时晶粒有明显的拉长趋势,并且在应力集中的地方有一些微空洞的存在,应变速率为103 s-1时部分区域有碎化的现象

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

利用CFD仿真对首钢1780m3霍戈文内燃式热风炉进行了数值模拟分析,主要研究了空气和煤气混合前在矩形燃烧器中的流动,混合气体在燃烧室的燃烧、含量分布、温度分布、火焰形状以及拱顶的速度分布和温度分布.结果表明:空气喷嘴出口界面和煤气出口截面的流场都存在一定程度的不均匀性;沿燃烧室宽度方向,火焰高度变化剧烈;拱顶出口截面残余极少量的一氧化碳,蓄热室表面烟气速度分布不均,最高温差也很大

铁矿石烧结烟气中含有较高浓度的CO（体积分数0.5%～2%），因此对其进行CO脱除意义重大。为了探究不同类型催化剂的催化效果，采用浸渍法制备了Pt涂层蜂窝金属催化剂和铁铈氧化物催化剂，并通过X射线荧光光谱分析（XRF）对其组分含量进行了分析。二者在模拟烧结烟气中进行CO脱除性能的对比实验，活性测试表明，不同CO初始体积分数、烟气温度以及水汽含量对CO催化氧化的脱除效率影响较大。当模拟烟气中不含水汽的时候，二者在180 ℃及更高温度下对CO的脱除效率均能达到60%以上。反应温度为180 ℃，水汽体积分数为11.7%时，Pt负载型催化剂中的CO转化率为63.9%，而该条件下Ce改性Fe2O3催化剂的CO转化率仅为34.9%。当温度在180～300 ℃范围内，Pt负载型催化剂具有较好的抗水性，且继续升高温度，水汽体积分数增加对催化剂效率的负面影响更显著。如水汽体积分数从0增加到27.1%时，与180 ℃时的催化效率相比，Pt负载型催化剂在240 ℃时的催化效率由73.9%降至62.3%，降幅远远增大。另外，对这两种催化剂进行了抗硫性测试。当水汽体积分数为0时，Ce改性Fe2O3催化剂抗硫性更佳，但当SO2和水汽同时存在的情况下，Pt负载型催化剂具有更好的抗硫性。因此，在实际烧结中建议采取高效的脱硫措施并布置脱水层以减少其对于催化剂的负面影响