轧件发生局部变形是楔横轧的主要工艺特征，尤其小断面收缩率轧件轴向流动能力弱，内外变形差异显著导致楔横轧成形困难.除了容易产生心部破坏缺陷，在轧件表层一定范围内出现的螺旋组织缺陷，也会降低产品的机械性能.本文通过轧制实验，展示出轧件螺旋组织缺陷宏观上呈现为车削后在表层一定深度范围内沿展宽螺旋线分布的亮带，微观上由轧件表面折叠向内部延伸呈带状分布的组织形态.结合有限元数值模拟方法研究了缺陷产生的主要原因，发现由于成形区的金属发生沿展宽负向的金属流动，导致轧件形成沿展宽螺旋线分布的表面折叠和小轴向应变带.同时，螺旋带附近较大的径向压缩使轧件由表面向内部沿折叠裂纹方向组织具有方向性.采用对模具楔尖倒圆角局部改善金属沿负展宽方向的轴向流动，可以既消除表层螺旋组织缺陷，又避免轧件心部损伤风险，使成形质量满足使用要求.经实验验证，确定了模具楔尖圆角的最优取值

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据，基于此，提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息（如CT图像）和数值数据（如临床诊断信息）相结合，利用结合的信息自动预测患者的病情，进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建，图像和数值数据作为输入，输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息，有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差；另外，仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据，能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性，实验结果表明，该方法是有效的，它可以提高辅助诊断的准确性

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性

通过合理的假设对H型钢变形区进行分区.基于流函数方法确定了各个变形区的速度场,建立了H型钢万能轧制力学模型.在此基础上,使用Powell多参数优化算法优化变形区参数以使变形区的总功率达到最小并最终求得H型钢轧制力能参数.计算中采用高斯积分的方法,使得计算结果更加准确.计算结果表明,腹板和翼缘的延伸率相同时,本文模型计算结果与经过实验数据验证的有限元结果的误差不超过1.53%,当偏离标准工况较大时,通过适当修正,亦可保证本文方法的计算精度.在腿腰延伸比λ=1附近时,模型计算的轧制力与有限元结果变化趋势相同.在合理的力臂系数情况下,两者结果吻合较好

针对印度尼西亚某低品位锰矿，提出盐酸法富集与酸介质高值再生的工艺。借助X射线衍射分析，光学显微镜和电子显微镜等表征方法进行工艺矿物学分析。结果表明：该锰矿矿物组成简单，主要由方解石、软锰矿和少量菱锰矿、褐铁矿、高岭石等组成。筛析结果显示该锰矿粒度越小，锰含量相对越高。粗碎后以2 mm筛孔的筛子过筛可得到锰质量分数为33.32%的锰中矿。锰中矿盐酸直接浸出的最佳条件为：浸出pH 3.0、浸出时间1.5 h、搅拌转速200 r·min?1、液固比4∶1 mL·g?1，此条件下产出的锰精矿品位为54.50%，钙质量分数为0.57%。常温下盐酸再生可产出二水硫酸钙晶须，其长径比可达50以上。再生盐酸返回浸出锰中矿，产出的锰精矿品位为52.16%，钙质量分数为1.39%，验证了该工艺流程的可行性。X射线衍射分析、扫描电镜及能谱分析结果显示产出的锰精矿主要组成成分为软锰矿，杂质为少量褐铁矿、高岭石等。酸介质循环时杂质将逐渐积累，当镁离子质量浓度积累到96.74 g·L?1时，采用水解沉淀法进行除杂

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

针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

针对七自由度机械臂控制系统提出了一种七自由度机械臂隐蔽攻击模型。首先基于推导的机械臂逆运动学方程，对基于EtherCAT总线的七自由度机械臂进行运动规划与建模；其次，根据粒子群算法的研究与分析，提出了基于混沌理论的多种群粒子群优化的七自由度机械臂系统PID参数辨识算法；最后搭建了七自由度机械臂的攻击实验平台并使用辨识的参数结合隐蔽攻击原理开展了机械臂系统的攻击实验，并且将所提出的隐蔽攻击技术与其他传统攻击技术进行了比较。结果表明，所提出的七自由度机械臂隐蔽攻击方法可以破坏机械臂系统的数据完整性和准确性，并且具有很好的隐蔽性，验证了所建立的攻击模型的有效性和可行性

研究了全状态约束与输入饱和情况下的全向移动机器人轨迹跟踪控制问题.首先，针对一类三轮驱动的全向移动机器人，考虑系统存在模型参数不确定与外部扰动，建立了运动学与动力学模型；其次，利用障碍Lyapunov函数，结合反步设计方法，有效处理全向移动机器人跟踪过程中存在的状态约束，保证所有状态变量不会超出状态约束的限制区域；然后，针对系统参数不确定和未知有界扰动，设计相应的自适应律进行处理；同时，提出一种抗饱和补偿器保证机器人输入力矩满足饱和约束；并且利用Lyapunov理论分析证明了当选取合适的控制参数时闭环系统中的所有信号均能保证一致有界；最后，通过与未考虑状态约束和输入饱和的控制器以及经典比例-微分控制器进行仿真对比，验证了该方法的有效性和鲁棒性

近年来,为实现汽车车身轻量化,大量的铝合金材料被用于汽车车身制造,由于6016铝合金具有良好的烘烤性能,被大量使用.但是传统的冷成形技术并不能成形复杂零件,因此热冲压-冷模具淬火成形技术被用到铝合金的成形过程中,板材成形领域中一个重要的性能指标是成形极限.本论文使用理论预测和试验两种方法对6016铝合金成形极限曲线进行了研究.首先,建立了考虑应变强化和应变速率强化的Fields-Bachofen本构方程,并将此本构方程引入到成形极限理论推导过程中;然后,基于M-K凹槽理论,对6016铝合金成形极限曲线进行了理论预测,并且采用Nakazima试验方法对预测结果进行了验证.结果显示,随着初始厚度不均度的增加,预测曲线向纵坐标的正方向移动;通过实验值和预测值的对比发现M-K凹槽理论对成形极限曲线的预测是可行的、准确的