以茄子为原材料，通过水热处理–后续热解法及直接热解法分别制备出两种不同的茄子衍生多孔碳材料（HBPC和BPC）。以茄子衍生多孔碳材料为载体，采用真空浸渍法负载相变芯材聚乙二醇（PEG2000），制备出聚乙二醇/茄子衍生多孔碳材料复合相变材料。通过扫描电镜、拉曼光谱、压汞法、傅里叶变换红外光谱分析、X射线衍射仪、热重分析仪和差示扫描量热仪对其进行结构表征及性能测试。结果表明，通过直接热解法制得的茄子衍生多孔碳材料为载体的聚乙二醇/茄子衍生多孔碳材料复合相变材料具有更好的相变储热效果，负载聚乙二醇的质量分数高达90.60%，熔融潜热为133.98 J·g?1，达到了较好的定形相变效果及良好的循环稳定性

针对镍黄铁矿和蛇纹石浮选难分离,提出采用磁罩盖法进行磁分离.结果表明,控制一定的矿浆物化条件,随着磁种磁铁矿的添加,镍黄铁矿的磁选回收率随之升高,而蛇纹石的回收率基本保持很低,可实现两者的良好分离.人工混合矿分离结果表明,磁种质量分数为5%时,获得的精矿Ni品位为19.89%,回收率为92.46%,MgO质量分数为4.72%;X射线衍射和扫描电镜分析结果显示磁铁矿在镍黄铁矿表面产生了罩盖,在蛇纹石表面未产生明显的罩盖;Zeta电位测试和DLVO理论计算结果表明,添加六偏磷酸钠后,蛇纹石表面电性由正变负,而对镍黄铁矿和磁铁矿表面电性未产生显著影响,从而使磁铁矿与蛇纹石间的相互作用变为排斥,而与镍黄铁矿之间仍为吸引,因而磁铁矿选择性罩盖在镍黄铁矿表面,增强其磁性,实现与蛇纹石的磁分离

为拓宽材料的阻尼温域，增大聚氨酯应用范围，基于聚氨酯的结构可设计性，引入含有甲苯-2,4-二异氰酸酯（TDI）和聚乙二醇单甲醚（MPEG）的预聚体制备带长支链的聚氨酯。长支链一端固定一端活动的特点赋予其特有的运动与松弛。甲苯-2,4-二异氰酸酯的存在不仅延长了支链长度，增大了支链与分子间的缠结程度，还使支链含有强极性的吸电子的异氰酸酯基和氨基甲酸酯基，使得支链与主链间具有较强的氢键作用。因此，从氢键及微相分离角度来分别探究聚氨酯阻尼的影响因素。结果表明，长支链占比增加，储能模量比值达到268.28，聚氨酯的微相分离程度降低，氢键作用增强，在氢键作用和微相分离程度降低的双重作用下聚氨酯的有效阻尼（阻尼因子大于0.3）温域超过150 ℃（?50～100 ℃），极大改善了聚氨酯弹性体的阻尼性能。此外，加入支链后聚氨酯具有一定的自修复性，对延长聚氨酯的使用寿命有较大意义

有机相变材料具有热存储密度高、自身温度和体积变化小、腐蚀性小和化学性质稳定等优点，能有效提升不可再生能源的利用率，是一种绿色节能环保材料，在新能源开发和热能储存领域起着至关重要的作用。然而，有机相变储能材料普遍存在相变过程中熔融泄漏和热导率低的问题，严重制约了相变材料的实际应用。因此，相变材料的封装定形和导热强化成为近年来的研究热点。本文针对有机相变材料普遍存在的泄漏和热导率低问题，综述了有机相变材料的封装技术和导热强化技术的基本方法及最新研究成果，并总结了复合相变储能材料的能量转换机理，浅谈了复合定形相变储能材料在建筑节能、太阳能和电子设备等领域的应用情况。最后，对未来复合定形相变储能材料发展的研究重点和方向进行了展望

图像分割是计算机视觉领域中的重要分支，旨在将图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域。随着计算机硬件计算能力的提高和计算方法的进步，大量基于不同理论的图像分割算法获得了长足的发展。因而选择合适的评估方法对分割结果的准确性和适用性进行综合评估，从而选择最优分割算法，成为图像分割研究中的必要环节。在综述14种图像分割评估指标的基础上，将其分成基于像素的评估方法、基于类内重合度的评估方法、基于边界的评估方法、基于聚类的评估方法和基于实例的评估方法五大类。在材料显微图像分析的应用背景下，通过实验讨论了不同分割方法和不同典型噪声在不同评估方法中的表现。最终，讨论了各种评估方法的优势和适用性

近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛，研究者们发表了大量的研究成果。考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路，从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾。在关于低速路径跟踪控制的研究工作中，研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响。目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑，采用预瞄控制使控制器提前响应，以及采用线性模型预测控制（LMPC）或非线性模型预测控制（NMPC）等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等。考虑到NMPC既能减少系统约束的影响，又无需人为设置预瞄距离，且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性，加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低，因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求。高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外，还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战，因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法。不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题，目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块。此外，在高速路径跟踪控制中，地面附着系数等环境参数的影响也较大，因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向

高海拔寒区矿山岩质边坡变形破坏机制研究已取得一定的研究成果，但基于现行理论与技术还难以全面解决未来高寒边坡失稳机理和灾害防控的所有问题，至今尚未建立起完善的高寒边坡开采研究体系和边坡稳定性判别标准. 本文对高寒岩质边坡变形破坏的室内岩石力学试验、边坡物理相似模拟、多场多相耦合数值模拟、变形破坏原位监测、高海拔寒区岩质边坡失稳机理五个方面开展了大量的文献调研，总结高寒岩体变形破坏有关的研究成果，继而对存在的问题进行探讨并分析当前研究的不足，总结出高寒岩质边坡变形破坏研究领域亟待解决的关键问题：一是开采扰动条件下高海拔寒区矿山边坡岩体结构损伤劣化机制，二是冻融循环条件下流?固?气多相多场耦合边坡失稳时效特征与评价方法；并就未来高寒边坡变形和破坏研究方向及发展趋势予以分析，指出开展不同应力路径冻融循环耦合作用下岩体结构损伤劣化机理研究，开展爆破采动条件下高海拔寒区岩质边坡结构面致溃机制及边坡失稳破坏研究，开展地震荷载作用下高海拔寒区节理岩质边坡地震动力响应及致灾规律研究，研究多场多相耦合条件下节理岩体损伤劣化机理，开展高海拔寒区矿山边坡抗寒多参量实时安全监测及失稳预警技术研究五个方面是未来研究的趋势

针对分类数据, 通过数据对象在属性值上的集中程度定义了新的基于属性值集中度的类内相似度(similarity based on concentration of attribute values, CONC), 用于衡量聚类结果中类内各数据对象之间的相似度; 通过不同类的特征属性值的差异程度定义了基于强度向量差异的类间差异度(dissimilarity based on discrepancy of SVs, DCRP), 用于衡量两个类之间的差异度.基于CONC和DCRP提出了新的分类数据聚类有效性内部评价指标(clustering validation based on concentration of attribute values, CVC), 它具有以下3个特点: (1)在评价每个类内相似度时, 不仅依靠类内各数据对象的特征, 还考虑了整个数据集的信息; (2)采用几个特征属性值的差异评价两个类的差异度, 确保评价过程不丢失有效的聚类信息, 同时可以消除噪音的影响; (3)在评价类内相似度及类间差异度时, 消除了数据对象个数对评价过程的影响.采用加州大学欧文分校提出的用于机器学习的数据库(UCI)进行实验, 将CVC与类别效用(category utility, CU)指标、基于主观因素的分类数据指标(categorical data clustering with subjective factors, CDCS)指标和基于信息熵的内部评价指标(information entropy, IE)等内部评价指标进行对比, 通过外部评价指标标准交互信息(normalized mutual information, NMI)验证内部评价效果.实验表明相对其他内部评价指标, CVC指标可以更有效地评价聚类结果.此外, CVC指标相对于NMI指标, 不需要数据集以外的信息, 更具实用性

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

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升