从非开挖水平定向钻进（Horizontal directional drilling，HDD）装备技术、地下生命线工程的探测与信息化、双向对穿HDD技术、大口径HDD技术、HDD回拖力计算模型、地表变形与冒浆6个方面开展了文献调研工作，分析了HDD装备与技术研究应用进展：世界上最大回拖力（20000 kN）的电驱动钻机被设计并研发；电磁感应法被广泛用于既有生命线的空间探测，复杂干扰下的数据解析与精度提高仍是研究重点；基于三维数据，融合建筑信息模型、人工智能、大数据等技术，借鉴美国“811”体系，局部完成了地下生命线的信息化；采用对穿技术完成了长距离的地下生命线敷设；基于过程化的HDD工艺参数、设备参数和控制监测技术被大量应用，有效提升了应用中的风险识别能力；针对不同地层条件下的回拖力计算为设备选型提供了依据，并为HDD多学科融合研究提供了途径；复杂地质条件下的冒浆、卡钻等热点和难点也得到初步探索研究，构建了理论、实验和数值分析模式，为提高HDD的应用效率和质量提供了依据。综合国内外研究进展，进一步分析了HDD的发展趋势

利用透射电子显微镜, 通过构建位错环在不同晶带轴下的投影图结合位错环消光判据, 对室温注氢后Fe-9%Cr模型合金在400、500及550℃退火形成的1/2 〈111〉和〈100〉两种类型的位错环进行了表征. 实验结果表明, 室温注氢Fe-9%Cr合金中柏氏矢量为〈100〉型位错环的数量随着退火温度的升高而逐渐增加. 在400和500℃退火后, 〈100〉型位错环所占比例分别为16.48%、92.78%;当退火温度升高到550℃时, 位错环全部转变为〈100〉型位错环. Fe-9%Cr合金中位错环类型转变温度区间为400~500℃, 与纯铁相比, 添加Cr元素能够使位错环类型转变温度升高

为了揭示硼铁精矿的碳热还原机理,以高纯石墨为还原剂,进行硼铁精矿含碳球团等温还原实验,并采用积分法进行动力学分析.还原温度分别设定为1000、1050、1100、1150、1200、1250和1300℃,配碳量即C/O摩尔比=1.0.当还原度为0.1<α<0.8时,温度对活化能和速率控制环节有重要影响:还原温度≤1100℃时,平均活化能为202.6 k J·mol-1,还原反应的速率控制环节为碳的气化反应;还原温度>1100℃时,平均活化能为116.7 k J·mol-1,为碳气化反应和Fe O还原反应共同控制.当还原度α≥0.8时(还原温度>1100℃),可能的速率控制环节为碳原子在金属铁中的扩散.碳气化反应是含碳球团还原过程中主要速率控制环节,原因在于硼铁精矿中硼元素对碳气化反应具有较强烈的化学抑制作用

目前燃煤电厂对于SO2、NOx和PM等主要污染物已经有较为成熟的控制方法，但针对具有长期环境危害性的痕量污染物尚缺乏有效的排放控制手段。为全面掌握痕量污染物在煤燃烧过程中的释放、迁移和转化规律并开发相应的控制技术，建立稳定可靠的模拟烟气痕量污染物发生方法是开展相关研究的前提条件。通过文献调研，对常见痕量污染物的四种发生方法进行了总结、归纳和对比：溶液蒸发法较为简单易用，但产物中易含有副产物，这些副产物会带来一定的影响；燃烧法产生的痕量污染物最接近实际情况，但受实验条件影响较大，并且产物成分较为复杂；升华法获得的产物浓度较为准确，但适用范围较窄，仅用于某几种气态痕量污染物的发生；氢化物氧化法可准确地控制产物的发生速率，但也仅适用于少量痕量污染物，并且装置较为复杂。分析比较了不同方法的适用情形，最后提出多种方法联用的思路以期得到更加接近实际情形并且成分可控的结果

物联网是未来赛博使能业务的重要支撑平台。蜂窝网络则被认为是广泛分布在部署区域中的物联网终端数据接入的主要渠道，尤其在广域覆盖方面具有难以替代的价值。在满足覆盖要求的条件下，降低蜂窝网络基站的下行发射功率在绿色通信方面具有重要的研究意义。由此提出了一种基于优化目标平滑近似和均方根传播策略的梯度下降算法，在满足物联网业务覆盖率的条件下最小化基站的总下行发射功率。首先，使用罚函数方法将复杂约束条件的异构蜂窝网络优化问题转化为简单约束形式的优化问题；其次，将不可导的目标函数通过平滑近似转化为可导形式，并给出其对天线下倾角和下行功率参数的梯度解析形式；最后，使用均方根传播梯度下降算法进行转化后的目标函数优化。仿真实验结果表明该算法可以在满足覆盖率指标的条件下最小化基站的总下行发射功率，与现有元启发算法和普通梯度下降算法相比，具有良好的收敛速度，并能更好地抑制优化过程中振荡

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

采用真空感应熔炼法制备了医用Ti-50. 7%Ni合金(原子数分数), 测试了铸态合金的成分、相变点、微观组织和硬度, 并采用Gleeble-3800热模拟实验机在变形温度750~950℃、应变速率0. 001~1 s-1, 应变量为0. 5的条件下对Ni-Ti合金进行高温压缩变形, 分析其流动应力变化规律, 建立了高温塑性变形本构关系和热加工图.结果表明: 当变形温度减小或应变速率增大时, Ni-Ti合金的流动应力会随之增大.应变速率为1 s-1时, 合金的真应力-真应变曲线呈现出锯齿状特征.根据热加工图, 获得了Ni-Ti合金的加工安全区和流变失稳区, 进而确定其合理的热变形温度范围为820~880℃, 真应变速率低于0. 1 s-1.从而为制定镍钛合金的锻造工艺参数提供理论和数据基础

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

以拜耳法赤泥、煤矸石和粉煤灰等工业固废为基本原料在实验室制备了一种公路路面基层材料,并研究了其力学性能、耐久性能和环境性能.通过开展干湿循环以及冻融循环试验研究了该公路路面基层材料的耐久性能,并利用ICP浸出试验和放射性检测研究其环境性能.结果表明,赤泥-煤矸石基路面基层材料赤泥和煤矸石掺量之和75%、固废总掺量97%时,7 d养护后无侧限抗压强度达到6 MPa以上;经过20个干湿循环后,矿渣掺量为5%的路面基层试块强度为5.98 MPa,满足国家标准;经过5个冻融循环后,路面基层材料的7 d抗压强度仍然达到6.89 MPa,具有良好的耐久性能.浸出试验结果显示,浸出液中Na+浓度均符合国家饮用水标准,同时浸出液中Zn、Hg、Cu、Pb、Ni等重金属均未检测出;放射性试验结果表明,试验所用纯赤泥的放射性符合相应的国家标准.通过对该路面基层材料进行固碱分析以及能谱分析发现,硅铝体系能有效固结钠离子.此公路路面基层材料具有良好的环境效益和社会效益,拓宽了路面基层材料的选材范围

从细观角度、采用颗粒离散元法开展了预制裂隙花岗岩循环加卸载的数值模拟试验。首先，使用图像处理技术识别花岗岩中的不同细观组分、结合室内单轴压缩试验结果对细观力学参数进行了标定。然后，通过编制颗粒流代码追踪裂隙的类型和扩展过程，分析岩石破坏过程中裂隙发展的阶段性特征。结果表明：不同倾角裂隙岩石的新生裂隙走向与预制裂隙贯通方向基本一致；根据新生裂隙的优势倾向分组得到裂隙起裂角与预制裂隙倾角的关系：倾角β≤45°时剪切和张拉裂隙的起裂角单调递减，倾角β≥60°时剪切和张拉裂隙的起裂角单调递增；循环扰动荷载增加了裂隙岩体的轴向变形，轴向累积残余应变曲线呈反S形、提高扰动荷载应力上限促使曲线进入加速阶段；试件峰值强度随裂隙倾角增大表现出先减小后增大的趋势，峰值强度为实验室完整岩石单轴抗压强度的63% ~ 89%，反映了较为明显的劣化现象；在循环荷载作用下，剪切裂隙和张拉裂隙增长曲线表现出明显的变化特点，在裂隙不稳定扩展阶段中张拉裂隙数目增长速率显著大于剪切裂隙，对分析岩石变形破坏过程具有一定的参考意义