基于面部动态表情序列，针对静态表情缺少时间信息等问题，将空间特征与时间特征融合，利用神经网络在图像分类领域良好的特征，对需要进行细节分析的表情序列进行处理，提出基于分离式长期循环卷积网络(Separate long-term recurrent convolutional networks, S-LRCN)的微表情识别方法。首先选取微表情数据集提取面部图像序列，引入迁移学习的方法，通过预训练的卷积神经网络模型提取表情帧的空间特征，降低网络训练中过拟合的危险，并将视频序列的提取特征输入长短期记忆网络(Long short-team memory, LSTM)处理时域特征。最后建立学习者表情序列小型数据库，将该方法用于辅助教学评价

Ca和Sr是铸造铝硅合金中最有效的变质元素,一般在浇铸前以中间合金的形式加入.然而在废杂铝熔铸再生工业中,原料中常含有微量的Ca和Sr,预控它们在熔炼过程中的含量变化是它们再利用的前提.本文以工业A356铸锭为原料,实验研究了熔炼温度和保温时间对Ca和Sr质量分数变化规律的影响.结果表明:Ca和Sr质量分数随着保温时间延长均呈Exp3P2规律下降,且随熔炼温度升高质量分数下降速率均逐渐提高.根据热力学和动力学分析可知,在废杂铝熔炼再生过程前期主要发生[Ca]和[Sr]与熔体中的氧发生氧化反应生成CaO和SrO,这些氧化物又会与Al2O3反应生成Al2O3·6CaO和Al2O3·SrO,经扒渣操作后Ca和Sr质量分数下降.在熔炼中后期,[Ca]和[Sr]以扩散至熔体表层还原Al2O3的方式使它们的质量分数降低.计算得出在660~740℃熔炼A356合金时Ca和Sr氧化反应的表观活化能分别为182.6 kJ·mol-1和117.8 kJ·mol-1,两者均受化学反应过程控制.根据Ca和Sr质量分数的变化规律建立了它们的质量分数预报模型,经生产验证表明预报误差均小于10%,可用于预报废杂铝熔炼再生过程Ca和Sr的质量分数

水力压裂过程中支撑剂的注入是为了防止地应力将已压裂出的裂缝重新闭合。为了研究复杂裂缝网络中支撑剂的运移分布规律，及支撑剂非均匀分布对开采动态规律的影响，基于作者之前提出的数个数学模型，建立了致密储层压裂注砂开发耦合计算模型。通过计算结果可以得知：裂缝网络中，支撑剂会在裂缝交汇处大量堆积，砂堤高度高于缝网其他部分。次级裂缝中的支撑剂更多的处于悬浮状态，且支撑剂沉降堆积高度相较于主裂缝小25%～50%，相互沟通的次级缝具有更高的支撑剂沉降程度。缝网中支撑剂非均匀分布对模拟计算结果具有较大影响，当储层渗透率为0.05 mD时，忽略支撑剂非均匀分布计算出的产量高出实际值41.7%，因此在进行低渗透率储层模拟时，支撑剂非均匀分布状态不可忽略；当基质渗透率为5 mD时，产量计算差异在5%以内，此时不考虑支撑剂非均匀分布相对合理

影响曲轴锻后组织的主要因素有变形量、终锻温度、金属流动及锻后冷却. 本文采用数值模拟的方法研究了曲轴用非调质钢1538MV的锻造过程,并对轧材原料和曲轴成品的显微组织进行了分析,探讨了模锻变形对曲轴显微组织的影响. 研究结果表明,曲轴较高的锻造温度和较小的变形量使得曲轴的锻后组织较轧材有所粗化. 曲轴变形过程中的温度和应变分布不均导致了曲轴组织的不均匀. 曲轴的铁素体含量和珠光体片层间距都低于轧材,且部分位置出现了贝氏体组织,这说明曲轴锻后的相变区冷速过快,应当进一步优化曲轴锻后冷却制度. 另外,曲轴锻造过程中的偏析区金属流动对曲轴的锻后组织产生了明显的影响,也是造成贝氏体组织产生的原因,应严格控制轧材的质量. 研究结果为轧材质量的提升和曲轴锻造工艺及锻后冷却制度的优化指明了方向

以过渡金属硫酸盐、氢氧化钠、氨水为原料，通过连续共沉淀–高温固相法制备了富锂锰基正极材料Li1.17Ni0.33Mn0.5O2。对其进行了包括微观形貌、宏观形貌、晶体结构、电化学性能等方面的表征，研究了前驱体烘干温度对于粒度较小前驱体的宏观形貌及锂化后正极材料的微观形貌和电化学性能的影响。结果表明，烘干温度较高的前驱体在烘干后出现了明显了宏观烧结现象，锂化并涂布后出现了明显的颗粒；烘干温度较低的前驱体在烘干后并未出现宏观烧结现象，锂化并涂布后未出现明显的颗粒。在电化学性能方面，前驱体烘干温度较高的正极材料在经历50个循环后，可逆比容量只剩下85%，下降比较明显；前驱体烘干温度较低的正极材料在经历了50个循环后，可逆比容量未出现明显下降

采用水热法和还原氮化法合成了菊花状形貌的氮化钛（TiN）纳米材料，并将其与还原氧化石墨烯（rGO）水热复合制备了氮化钛–还原氧化石墨烯（TiN-rGO）复合材料。利用扫描电镜、X射线衍射、X射线光电子能谱等测试方法对材料的形貌和物相进行了表征和分析。结果表明，TiN-rGO复合材料很好地保持了TiN菊花状的三维结构和rGO透明褶皱的形貌，且层状的rGO均匀地包覆在了菊花状的TiN的周围。用TiN-rGO复合材料修饰玻碳电极（GCE）制得了TiN-rGO/GCE电化学传感器，用于测定人体中的生物小分子DA和UA。由于复合材料中TiN和rGO的协同效应，构建的电化学传感器表现出了优秀的电化学性能。检测结果表明：TiN-rGO/GCE传感器对DA和UA的检测限分别为0.11和0.12 μmol·L?1，线性范围分别为0.5～210 μmol·L?1和5～350 μmol·L?1，且具有良好的抗干扰性、重现性和稳定性，且成功应用于人体内真实样品的DA和UA检测

采用频率为100 Hz的电磁谐振疲劳试验机进行疲劳拉伸试验, 研究了两种应力比(R=0. 1和-1) 对TC4钛合金的超高周疲劳失效机理的影响.结果表明, 两种应力比下的S-N曲线都呈现\双线\型, 但各自表示的意义及失效机理不同.当R=0. 1时, TC4钛合金的疲劳失效形式有两种, 即由加工缺陷诱发的表面失效和内部鱼眼失效, 这两种失效形式都伴随着颗粒平面(Facet) 出现; 而当R=-1时, 仅存在表面失效, 且无Facet的出现.基于断裂力学的讨论可知, 在正应力比及真空环境下, 对应小裂纹扩展的门槛值更低, 更有利于裂纹扩展及Facet的形成. TC4钛合金的整个内部疲劳失效过程及机理可解释为: (1) 滑移线或滑移带在部分α晶粒上的出现; (2) 微裂纹的萌生和接合; (3) 颗粒亮区(GBF) 的形成; (4) 鱼眼的形成; (5) 鱼眼外的失稳裂纹扩展; (6) 最终的瞬时断裂

针对传统熔融沉积成型面临的成型精度低和打印材料受限, 基于电流体动力熔融沉积在成形高度、材料种类、基板导电性和平整性、3D成形能力等方面的不足和局限性, 本研究提出一种电场驱动熔融喷射沉积3D打印新工艺, 其采用双加热集成式喷头并施加单极脉冲高电压(单电势), 利用电场驱动微量热熔融材料喷射并精准沉积来形成高分辨率结构.引入两种新的打印模式: 脉冲锥射流模式和连续锥射流模式, 拓展了可供打印材料的种类和范围.通过理论分析、数值模拟和实验研究, 揭示了所提出工艺的成形机理、作用机制以及成形规律.利用提出的电场驱动熔融喷射沉积3D打印方法, 结合优化工艺参数, 完成了三个典型工程案例, 即大尺寸微尺度模具、大高宽比微结构、宏微跨尺度组织支架和网格三维结构.其中采用内径250 μm喷头, 打印出最小线宽4 μm线栅结构, 高宽比达到25:1薄壁圆环微结构.结果表明, 电场驱动熔融喷射沉积高分辨率3D打印具有打印分辨率高、材料普适性广、宏/微跨尺度的突出优势, 为实现低成本、高分辨率熔融沉积3D打印提供了一种全新的解决方案

系统运用材料物理学、弹性力学、热力学、工程测试技术的理论知识以及有限元数值仿真、实验分析等方法,研究高温应变片热输出误差的影响因素并得出补偿修正模型.首先根据材料电阻温度效应理论及热膨胀理论研究了高温应变片热输出的耦合特性,建立耦合作用下高温应变片的热输出模型,得到了构件、胶层和应变片三者耦合作用下应变片热输出的理论表达式;然后根据材料的电阻温度效应推导出不同栅丝材料的电导率参数,利用有限元仿真得到不同材料栅丝的热输出特性,选择其中的两种栅丝材料作为本文的研究对象得到其在耦合作用下的热输出并与实验数据对比,相对误差小于7%.最后基于理论模型和实验结果,建立了高温应变片热输出补偿模型,补偿修正后结果与理论值误差在9%以内,补偿效果良好

采用金相显微镜、扫描电子显微镜、电化学实验和浸泡实验研究了打印角度30°、45°和60°的SLM-Ti6Al4V试样的组织结构及其在NaF溶液中的腐蚀行为。结果表明，三种试样的组织结构都是原β晶粒内部交叉分布针状α'相；打印角度45°试样中针状α'相尺寸与微观结构晶格畸变程度最小。电化学测试结构表明，三种试样在NaF溶液中的腐蚀行为特征都是随溶液浓度增加，由自发钝化逐渐转变为活性溶解，其临界氟离子浓度分别处于0.0005～0.00075、0.00075～0.001和0.0005～0.00075 mol·L?1。浸泡试验结果表明，当NaF浓度低于临界氟离子浓度的时候，试样表面基本保持完整，而高于临界值的时候试样表面发生活性溶解。此外，对比三种试样的耐腐蚀性能可以发现，打印角度为45°试样的耐腐蚀性能优于其他试样的性能