人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展，深刻的影响着军事领域，并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜，不仅需要机器智能，同样需要人类智慧，能在军事作战中达到人机高度协同，是实现人与机器取长补短的重要途径，也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点，罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度，从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结，同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足，对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析，并给出可能实现的技术方案，对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合，从而获得“1+1>2”的良好效果，是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作

通过单矿物浮选试验、光学显微镜分析、E-DLVO理论计算、团聚动力学分析等研究了油酸钠浮选体系下赤铁矿浮选过程中的自载体作用。单矿物浮选试验表明，粗粒赤铁矿（?106 + 45 μm）的可浮性较好，当油酸钠用量超过15 mg·L?1时，回收率可达到90%以上，而细粒赤铁矿（?18 μm）的浮选回收率、浮选速率则较低；当粗?细赤铁矿中粗粒和细粒的质量近似相等时，粗粒的“自载体”效果最强，浮选回收率增加的也最明显，但粗粒过量则会导致粗粒对细粒赤铁矿浮选的强化作用减弱。光学显微镜分析和E-DLVO理论计算表明，粗?细赤铁矿颗粒间的相互作用能高于细粒赤铁矿间的相互作用能，与细粒赤铁矿相比，粗?细赤铁矿间更容易发生团聚，这也是粗粒能够强化细粒赤铁矿浮选（自载体作用）的主要原因。但过量的粗粒赤铁矿会增强其浮选过程中的“磨削、剪切”作用，导致粗粒的“自载体”效果减弱，浮选回收率降低

本文通过热重实验研究了烧结矿作为载氧体的H2还原反应特性,将其与通过溶解法制备的Fe2O3/Al2O3载氧体进行了氧化还原反应性比较,在500~1250℃范围内研究了温度对于烧结矿还原反应过程的影响,在950℃下进行了30次循环反应实验,采用四种模型进行了反应动力学分析.结果表明,烧结矿的H2还原转化率大于80%,可以完全再氧化,并具有良好的循环反应性能.在500~950℃范围内,随温度升高还原反应速率及最终转化率都显著增加;而当温度高于1100℃时,在反应后期还原反应速率和最终转化率有下降的趋势.在500~950℃范围内,对烧结矿的还原过程第一反应阶段(Fe2O3-Fe3O4/FeO,还原转化率 25%)采用收缩核模型(M4)拟合,得到的表观活化能为E=51.176 kJ·mol-1,指前因子为A0=1.066×10-2 s -1

为了研究碱金属钾、钠对焦炭劣化作用的区别,首先将焦炭置于不同含量的钾、钠气氛下进行吸附实验,然后对吸附碱金属后的焦炭进行扫描电镜观察、能谱及X射线衍射分析和热态性能测试.由于钠更加容易以表面吸附的形式覆盖在焦炭表面,所以在碱蒸气质量比相同的气氛下,钠的吸附量要高于钾.表面吸附的碱金属对焦炭溶损反应有阻碍作用.在相同吸附量情况下,吸附钾后的焦炭中与碳化学结合的钾居多,反应性更高.另外,钾金属本身对焦炭破坏作用就很大,钾原子会插入碳层引起微晶多维膨胀,使焦炭微观组织产生破裂,并且这些新生的裂纹导致吸附钾焦炭与吸附钠焦炭在溶损方式上的不同

采用交流阻抗谱研究了无电镀镍浸金处理电路板在模拟电解质溶液(0.1mol·L-1 NaHSO3)中的电化学腐蚀行为,并结合体视学显微镜、扫描电镜、X射线能谱分析等手段分析了试样表面腐蚀产物形貌、组成和镀层失效机制.无电镀镍浸金处理电路板在NaHSO3溶液中的耐蚀性较差,浸泡12h试样表面局部即发生变色,伴随有微裂纹的产生.电解液能够通过裂纹直接侵蚀Cu基底,并在微裂纹周围生成较多的枝晶状结晶产物,其主要组分为Cu2S.该结晶腐蚀产物的不断生成使局部区域中间Ni过渡层与Cu基底结合部位存在较大的横向剪切应力,最终造成Ni镀层的脱离与鼓泡现象

通过模拟高炉实际条件，研究了温度、富碱条件等对五种捣固焦气化反应的影响，并结合光学组织和微观气孔结构分析了捣固焦在高温下的碳溶反应规律。实验结果表明，反应温度升高和富碱均能较大地提高捣固焦气化反应失碳率。不富碱时，捣固焦气化反应失碳率随温度升高先缓慢增长而后急剧升高，在1000℃以下时反应较少；富碱后，四种捣固焦失碳率随温度升高先急剧升高而后趋于平稳，在1100℃时已达到最大值。捣固焦内部闭气孔比例较大，大气孔较少，微小气孔较多，局部存在盲肠状气孔，反应后大气孔和贯穿孔数量增加。除反应性最低的捣固焦A外，其他四种捣固焦以基础各向异性和粗粒镶嵌结构为主，在1000℃和1100℃时抗碱金属侵蚀能力较差

无取向电工钢两相区脱碳退火获得柱状铁素体晶粒可有效改善材料组织的均匀性.本文从动力学角度分析柱状晶的生长过程.柱状晶的形成分为‘形核’和定向生长两个阶段,其中定向生长过程本质上是反应扩散和再结晶长大共同引起的界面迁移,且在动力学上符合抛物线规律,但其生长速率与退火温度之间并非呈单调的变化关系,而是在900℃时呈极大值.最后结合柱状晶生长速率的导出公式得到柱状晶‘晶核’的尺寸约束条件,这对实际生产过程中无取向电工钢脱碳工艺的设计有一定的指导意义

行星齿轮箱振动信号包含多种频率成分和噪声干扰，频谱具有复杂的边带结构，容易对故障识别造成误导甚至引起错判.在不同故障状态下，行星齿轮箱振动信号的多域特征量将偏离正常范围且偏离程度不同，根据这一特点，提取振动信号的时域、频域特征参量用于故障识别.为了避免传统分析方法中负频率及虚假模态问题，增强对噪声干扰的鲁棒性，采用局部均值分解法将信号自适应地分解为单分量之和，提取时频域单分量瞬时幅值能量.针对多域特征空间构造过程中出现的高维及非线性问题，采用流形学习对数据进行降维处理.提出基于改进的虚假近邻点的本征维数估计及最优k邻域确定方法，并通过等距映射对多域特征空间进行降维分析.对于行星齿轮箱实验信号，根据样本流形特征聚类结果，分别识别出了太阳轮、行星轮和齿圈的局部故障，从而验证了上述方法的有效性

针对轮船螺旋桨清洗时因空间结构曲面复杂而难清理的问题,设计一种搭载于水下吸附式机器人载体上的射流超灵巧机械臂(hyper-dexterous manipulator,HDM)清洗装置.结合无骨架类生物肌肉高自由度特点构建超灵巧机械臂结构,采用虎克铰接的连接方式替换相邻关节连接处的柔性构件,兼顾了高压水射流承载压力高的特点.运用几何分析法对单端机械臂进行正逆运动学建模,基于多关节连杆变换通式推导出基于等圆弧假设下的机械臂模型,进而得出其多关节驱动空间与操作空间的映射关系.仿真实验和物理实验对比结果表明,所设计的机械臂能够达到期望的操作空间位姿,并能在加载实验下保证一定的鲁棒性

基于Gleeble-1500热力模拟试验机测定了Fe-22Mn-0.7C TWIP钢和Q235钢700~1300℃范围内的静态拉伸行为.采用光学显微镜、扫描电子显微镜、能谱仪、电子探针微区分析等技术表征两钢种不同温度下的变形特征和断口形貌.通过分析基体化学成分、相体积分数、晶粒尺寸、凝固缺陷等因素探讨TWIP钢铸态热塑性的变化规律及其影响机制.研究结果表明,Fe-22Mn-0.7C TWIP钢700~1250℃范围内的铸态抗拉强度高于Q235,而其断面收缩率低于40%,且断口均以沿枝晶间断裂方式为主.晶粒细化和控制溶质显微偏析有利于提高TWIP钢热塑性,与基体均质性改善有关.此外,增加应变速率TWIP钢拉伸强度和断面收缩率同时增大