采用FLAC模拟了断层-围岩系统的形成过程及位移的分布规律．计算中采用了莫尔-库仑与拉破坏复合的破坏准则,峰后岩石本构关系为线性应变软化．两条断层带(或剪切带)汇交时系统形成,之后其承载能力下降．在断层带左侧,由于在系统承载能力降低的过程中,弹性应变的快速恢复,出现了快速回跳现象(系统失稳)．在断层带之外,位移分布是均匀的．在断层带位置,存在较大的位移梯度．系统承载能力越低,位移梯度越大．远离加载端的区域先回跳,然后回跳区域逐渐扩大,向加载端传播,直到整个系统都回跳．上述过程持续的时间步数较少,说明了系统失稳的突发性．系统整体回跳发生于应变软化阶段．

通过空冷固态高温钢渣颗粒实验,由实验数据拟合平均努塞尔数实验关联式.对空冷高温钢渣颗粒进行三维数值模拟,研究不同绕流雷诺数下的准则关系式,分析空气外掠固态钢渣颗粒影响因素.研究得出空气冷却固态钢渣颗粒的实验关联式与数值计算关联式,实验与数值计算之间误差较小,验证了采用SST k-ω模型计算的可靠性.实验结果表明:钢渣颗粒的平均努塞尔数随着绕流雷诺数、粒径和气体流速的增大而增大.在同等条件下,钢渣粒径对平均努塞尔数的影响作用大于气体流速;模拟空冷高温钢渣颗粒时,直径对钢渣颗粒凝固时间的影响作用最大,导热系数的影响作用次之,来流空气温度影响作用最小

以武钢程潮铁矿西区开采为工程背景,采用现场钻孔监测与相似材料模型实验相结合的方法,对无底柱分段崩落法开采过程中顶板围岩的变形和崩落规律进行了系统研究.首先,结合矿体赋存条件、地层结构和开采进程,设计两个钻孔实时监测顶板围岩的崩落规律.其次,以模型相似理论为基础,确定了所要研究模型的剖面和几何尺寸,设计制作模型,采用百分表、压力传感器和近景摄影测量等手段监测模型的应力、应变和破坏特征,并对百分表数据、应力盒数据、围岩位移和围岩破坏裂纹进行系统分析.研究成果初步揭示了金属矿山无底柱分段崩落法开采过程中,顶板围岩崩落机理和地表沉陷的基本规律

针对单核学习支持向量机无法兼顾学习能力与泛化能力以及多核函数参数寻优问题，提出了一种基于群体智能优化的多核学习支持向量机算法。首先，研究了五种单核函数对支持向量机分类性能的影响，进一步提出具有全局性质的多项式核和局部性质的拉普拉斯核凸组合形式的多核学习支持向量机算法；其次，为增加粒子多样性及快速寻优，将粒子群优化算法引入了遗传算法中的杂交操作，并用此改进的群体智能优化算法对多核学习支持向量机进行参数寻优。最后，分别采用深度特征与手工特征作为识别算法的输入，研究表明采用深度特征优于手工特征。故本文采用深度特征作为多核学习支持向量机的输入，以交叉遗传与粒子群混合智能优化算法作为其寻优方式。实验选取合作医院数据集对所提算法进行训练并初步测试，进一步为了验证所提算法的泛化能力，选取公开数据集LUNA16进行测试。实验结果表明，本文算法易于跳出局部最优解，提升了算法的学习能力与泛化能力，具有较优的分类性能

采用共存理论、动力学分析和实验验证的方法,研究转炉冶炼超低碳钢吹炼末期炉渣成分对终点[C]含量的影响规律,建立1853-1973 K时终点[C]与炉渣成分和温度的回归模型.结果表明：FeO活度受温度影响较小,主要受炉渣成分的影响;脱碳动力学条件主要受炉渣成分和温度的影响.炉渣碱度增加,终点[C]含量升高;渣中FeO含量增加,终点[C]含量迅速降低,渣中FeO质量分数应控制在12.0%-18.0%之间;渣中MgO质量分数在7.0%-13.0%范围内逐渐增加,钢液中[C]质量分数增加值不足0.01%;随着温度的增加,钢液中[C]含量降低.回归模型对冶炼超低碳钢的转炉终点[C]含量的预判平均误差率为±15.25%,[C]含量误差在±0.01%以内的炉次占69.19%

采用现有的双P型辐射管进行燃烧实验，并进行相应的CFD仿真对比，结果显示NOx体积分数的数值计算与试验结果误差最大为3.6%，其他参数的偏差均在1%以内.将空气分级的理念应用于双P型辐射管，设计一种带支管的分区分级燃气辐射管，并对其流动和传热特性进行仿真研究.结果表明：支管通入空气量占总空气量的25%时，辐射管壁面温差最大，热效率最高；支管通入燃气量为20%时，辐射管壁面温差最小，壁面温度均匀性最好；支管以相同空燃比同时通入空气和燃气，且支管通入空燃气量为总燃气量的25%时，整个辐射管内气体温度分布最均匀；支管通入空燃气量占总气体量从5%增加到35%的过程中，壁面温差先降低后缓慢增加，支管通入燃气量为20%时辐射管壁面温差最小

采用常规铸造和喷射成形工艺制备了含硅达25%(质量分数)的过共晶Al-Si合金,利用SEM(EDS)、XRD和DSC等分析方法对合金的显微组织和相熔解析出进行了分析研究.结果表明,铸态合金含有粗大块状初晶Si相和粗大针片状含铁相,而喷射成形工艺能够使二者的尺寸、形貌发生改变而有利于合金性能的提高.同时,铸态和沉积态合金中均含有基体Al、初晶Si和Al2Cu相,不同的是铸态合金中含铁相主要为δ-Al4FeSi2相,而沉积态合金中以β-Al5FeSi相为主.分析其原因主要是糊状层的存在引起沉积坯冷却速度降低而导致沉积坯中发生δ-Al4FeSi2相的转变及共晶组织增加,致使沉积态合金中β-Al5FeSi相为主要含铁相.采用DSC实验对沉积态合金在熔化和凝固过程中发生的反应进行了讨论

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

采用原位反应近液相线铸造方法制备含有少量原位Al2O3颗粒的Al-Cu基复合材料,利用光学显微镜观察复合材料的铸态组织,并通过透射电镜观察复合材料中的原位Al2O3颗粒的分布与形貌,研究原位颗粒对近液相线铸造Al-Cu合金铸态组织形成机制的影响.结果发现:原位Al2O3颗粒比较均匀地分布于基体合金中,尺寸分布于1μm范围内,形貌呈多边形.随着原位Al2O3颗粒含量的增加,复合材料的铸态组织逐渐被细化和均匀化;当原位Al2O3颗粒的质量分数达到5.3%时,获得均匀细小的蔷薇状组织

采用激光熔覆与微弧氧化技术相结合在海洋钢表面制备了复合膜层.运用扫描电子显微镜（SEM）、能谱仪（EDS）和X射线衍射仪（XRD）表征复合膜层的微观结构，采用极化曲线、电化学阻抗谱、腐蚀磨损实验和浸泡腐蚀实验等测试方法研究膜层在质量分数3.5%的NaCl水溶液中腐蚀行为，并与熔覆涂层和基体进行对比.结果表明：复合膜层主要分为内致密层和外疏松层，疏松层主要由γ-Al2O3组成，致密层主要由α-Al2O3组成，与基底层结合较好，复合膜层表面硬度最大能达到HV0.2 1423.3，比熔覆涂层高47.6%，其硬度较S355海洋钢有显著提升.基体在腐蚀和磨损交互作用中主要以腐蚀加速磨损为主，涂层在交互作用中主要以磨损加速腐蚀为主，在经过微弧氧化处理后，膜层的自腐蚀电位负移，钝态电流密度上升，抗磨蚀性能明显提高.熔覆涂层的浸泡腐蚀方式以点蚀为主，复合膜层腐蚀较轻微，阻抗模值最大能达到105.3 Ω·cm2，比熔覆层提高两个数量级，这表明复合处理可进一步提高涂层的耐腐蚀性