MATLAB意为“矩阵实验室”，源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件。 Matlab语言是由美国的Clever Moler博士于1980年。开发的设计者的初衷是为解决“线性代数”课程的矩阵运算问题。 目前MATLAB已经成为国际上最流行的软件之一，除了可提供传统的交互式的编程方法之外，还能提供丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像 处理和Windows编程工具等。因而出现了各种以MATLAB为基础的工具箱，应用于自动控制、图像信号处理、生物医学工程、语音处理、信号分析、时序 分析与建模、优化设计等广泛的领域，表现出了一般高级语言难以比拟的优势。 美国Mathwork软件公司推出的Matlab软件就是为了给人们提供一个方便的数值计算平台而设计的

针对传统可溶性压裂球材质存在的缺点，采用铸造法制备性能优异的可溶性镁合金，系统研究了铝含量对可溶性镁合金组织、溶解性能及力学性能的影响.结果表明：可溶性镁合金组织由α-Mg和β-Mg17Al12相组成，随着铝含量的增多，组织中β-Mg17Al12相数量增多，呈连续网状分布于α相晶界处，并且α晶粒也变得粗大.可溶性镁合金在氯化钾（KCl）溶液中可自行溶解，且随KCl浓度的升高，溶解速率变大，在质量分数为3%的KCl中溶解性能最佳.随着铝含量的增加，可溶性镁合金的溶解速率变大，室温下溶解速率最高可达7.42 mg·h-1·cm-2.溶解产物粒度分析结果显示，中值粒径D50为38.691 μm，溶解产物物相为Mg17Al12和Mg （OH）2.可溶性镁合金的抗压强度最高可达430 MPa，变形量为3.0%时试样断裂，随着铝含量的增加，可溶性镁合金的塑性降低

为了减少IF钢生产过程中冷轧板缺陷以及降低夹杂物对钢的成材性能的影响，重要的是明确IF钢铸坯厚度方向夹杂物分布规律，本文采用氧氮分析、扫描电镜和能谱分析、夹杂物自动扫描以及原貌分析等手段进行了系统的分析。结果表明，铸坯厚度方向T.O（总氧）和N的平均质量分数值分别为1.6×10?5和1.7×10?5，T.O在内弧表面1/8处最高，为2.0×10?5，内弧1/8～3/8区间N质量分数较高，为1.8×10?5；共统计1177个夹杂物，70%以上夹杂物的尺寸都在5 μm以内，平均尺寸为2.8 μm，内、外弧3/8处夹杂物平均尺寸较大，分别为4.0 μm、4.4 μm；铸坯中心TiN析出量较多，内外弧表面以Al2O3和Al2O3?TiOx为主，尺寸在5～10 μm之间，Al2O3?TiN在内外弧1/4处呈不规则状，尺寸在3～5 μm；当凝固率0.646 < f ≤ 0.680时，凝固前沿液相以及δ相中开始有TiN析出，尺寸在3～6 μm之间波动

首先介绍了氧气高炉的发展历程，早期的研究工作主要着眼于解决由于氧气代替空气鼓风而引起的“上冷下热”问题，并总结了各国研究者提出的氧气高炉流程及其主要特点。随后系统阐述了北京科技大学科研人员在氧气高炉工艺基础研究与工程技术开发方面所取得的主要进展。这些研究包括氧气高炉流程设计，含铁炉料还原与软熔，氧气鼓风及循环煤气喷吹条件下的煤粉燃烧，循环煤气加热过程中的物理化学变化等炉内反应与变化，以及在此基础上开展的回旋区及全炉数值模拟研究，为氧气高炉的工程化实施奠定理论基础。最后对氧气高炉的碳素流及节碳潜力进行了分析，并提出富氢碳氢循环氧气高炉将成为炼铁低碳化的重要发展方向

采用共沉淀法制备了Ni(OH)2前驱体材料，通过高温固相法制备了LiNiO2和B掺杂LiNiO2（B的摩尔分数为1%），利用X射线衍射（XRD）、里特维尔德（Rietveld）精修、扫描电子显微镜（SEM）、恒流充放电测试、循环伏安（CV）和电化学阻抗谱（EIS）对材料的晶体结构、表面形貌和电化学性能进行了系统性表征.XRD和Rietveld精修结果表明，LiNiO2和B掺杂LiNiO2均具有良好的层状结构，B因为占据在过渡金属层和锂层的四面体间隙位而导致掺杂后略微增大材料的晶格参数和晶胞体积，同时增大了LiO6八面体的间距，进而促进锂离子运输.由于掺杂的B的摩尔分数仅为1%，LiNiO2和B掺杂LiNiO2均表现为直径10 μm左右的多晶二次颗粒，且一次颗粒晶粒尺寸没有明显区别.长循环数据表明B掺杂可以有效提高材料的循环容量保持率，经100次循环后，B掺杂样品在40 mA·g−1电流下的容量保持率为77.5%，优于未掺杂样品（相同条件下容量保持率为66.6%）.微分容量曲线和EIS分析表明B掺杂可以有效抑制循环过程中的阻抗增长

海洋环境对于金属的腐蚀具有明显的加速作用，尤其在高铁海底隧道环境中，金属比正常的服役时间变短，这种腐蚀情况下会影响高铁的安全和准点运行。基于以上背景，通过夹杂物自动扫描、钢的加速腐蚀及电化学测试对钢中的夹杂物诱发腐蚀行为进行系统分析，重点分析了高铁轨旁信号设备连接金属件（Q235）中夹杂物在盐雾环境下的腐蚀行为。结果表明：钢中主要夹杂物为氧化物、硫化物或者其复合夹杂，而这两类夹杂物对于诱发钢基体点蚀的原因不同。其中数量最多、尺寸小于5 μm类型的夹杂物为硫化物夹杂和氧硫复合类型夹杂物；数量少、尺寸大于5 μm的夹杂物为氧化物夹杂。在服役过程中，钢中硫化物夹杂易溶解脱落形成点蚀坑，而氧化物夹杂周围基体会先溶解引起夹杂物脱落形成点蚀坑，复合类夹杂物也是诱发钢发生腐蚀的因素，不同复合类型的夹杂物腐蚀方式不同，硫化物夹杂和氧硫复合夹杂对碳钢影响较大。电化学测试表明自腐蚀电位约为为?0.1 V，Q235钢本身抗腐蚀能力不强。夹杂物在腐蚀过程中参与了腐蚀，引起阳极极化曲线的波动，加快了Q235钢的腐蚀情况。研究结果对于认识和改善钢的耐腐蚀性能有指导意义

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

通过工业试验对202不锈钢进行系统取样，分析试样中夹杂物的变化特征，结合热力学计算，研究了202不锈钢中非金属夹杂物的形成机理。在进行硅锰脱氧后，LF精炼过程中钢液内以球型Ca?Si?Mn?O夹杂物为主。对于硅锰脱氧钢，钢液中残余铝质量分数为1×10?5时，可以扩大Mn?Si?O相图的液相区，但铝质量分数超过3×10?5会导致钢中容易形成氧化铝夹杂物并减小液相区。在连铸坯中以Mn?Al?O类夹杂物为主，相较于LF精炼过程试样，连铸坯试样中夹杂物的MnO和Al2O3含量明显增加，CaO和SiO2含量明显减小，夹杂物个数则由LF出钢试样的5.5 mm?2增加到11.3 mm?2。结合热力学计算发现，凝固过程中会有Mn?Al?O夹杂物形成，这也使其成为连铸坯中主要的夹杂物类型

工业中常用带埋管的移动床来加热或冷却固体颗粒物料,其过程涉及颗粒流与管壁间的复杂传热,而颗粒绕流圆管的流动过程对其传热效果起着决定性作用.为简化描述颗粒的流动过程,通过分析颗粒绕流圆管的特性,建立了拟漏斗流模型,并给出了模型所需颗粒绕流圆管描述参数的取值范围,模型可用以求取颗粒绕流圆管的速度场和时长等参数.建立了埋管移动床实验系统,考察了颗粒绕流顺排管束的过程;同时利用离散单元法(DEM)对该过程进行数值模拟,获得了颗粒绕流圆管的流动过程,并利用移动床实验结果对比验证了离散单元法数值模拟结果;最后,对比了基于拟漏斗流模型的计算结果和离散单元法数值模拟结果,并根据此结果对拟漏斗流模型的描述参数进行了确定

以高超音速火焰喷枪为研究对象，采用计算流体力学软件Fluent对高超音速火焰喷涂(HVOF)过程中的焰流流场以及粒子飞行过程进行数值模拟。HVOF系统以氧气为助燃气体，煤油为燃料。研究了加入粒子前喷枪内火焰焰流温度、速度和压力分布规律，采用离散相模型计算喷涂粒子的动力学飞行行为，探究了粒子大小、注入速度、球形度对粒子飞行行为的影响。发现最佳粒子粒径范围应为30～50 μm，在此范围内粒子均匀的分布在焰流中心，且为熔融状态，更易形成结合强度较高的涂层；小粒径粒子最佳注入速度为10～15 m·s?1，中等粒径粒子最佳注入速度为5～10 m·s?1，大粒径粒子最佳注入速度为1～5 m·s?1；与球形颗粒相比，非球形颗粒具有较高的阻力系数，在飞行过程中获得更大的动能和更少的热量