基于国内转底炉直接还原炼铁在起步阶段亟待解决的热工系统问题，分别以系统分析、热模拟实验和数值模拟为手段，对转底炉分段热工参数进行了研究.建立了转底炉冶金模型和热模型（涉及变量83个、参数20个），模拟计算结果表明，每生产1t金属化球团，需铁精粉1213kg，消耗煤粉283kg、煤气615kg.基于转底炉分区域系统分析，分别进行了预热段、加热段、还原段条件下的热模拟实验研究，确定出不同工况下（nC：nO=0.8~1.2）含碳球团于各段的实时还原进度，并依据含碳球团自还原吸热与热工参数的匹配，确定出各段燃料供应参数.使用Fluent模拟软件对分段热工参数进行了验证，结果表明分段热工参数设计合理，能有效实现转底炉的分段职能，为转底炉的优化设计提供了基础

为了提高热成形钢的综合性能，设计了一种C-Si-Mn-Cr-B系热成形钢，采用热膨胀仪测定并研究了30SiMnCrB5热成形钢的连续冷却转变曲线和相变规律.分析了经轧制、退火及热成形模拟后钢板的微观组织形貌和力学性能，结合等密度线极图的方法，判定了热成形模拟后钢板中马氏体变体与母相的取向关系.30SiMnCrB5热成形钢具有较好的淬透性，临界冷速为5℃·s-1，有效抑制了珠光体和贝氏体的形成，完全马氏体组织的硬度可达600 HV以上.热成形模拟后的微观组织由板条马氏体和残余奥氏体构成，残余奥氏体主要以薄膜状分布在马氏体板条间，质量分数为6%~8%，抗拉强度为1800 Mpa左右，总伸长率可达10%以上，强度和塑性的匹配较好.热成形模拟后30SiMnCrB5热成形钢板中马氏体变体与母相的取向关系更接近N-W关系，12种变体没有都出现在原始奥氏体内

为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度

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

针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

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

综述了近年来钢包工作衬用耐火材料的研究现状及最新进展, 尤其对传统钢包工作衬用耐火材料的应用背景及存在问题进行了分析和汇总.在此基础上, 进一步提出了适用于超低氧钢(或洁净钢)冶炼用耐火材料的研发方向, 即通过耐火原料组分选择和结构匹配设计, 实现对耐火材料性能的精确控制.新型钢包工作衬用耐火材料需兼顾优异热机械性能的同时, 还应具备钢水净化的功能

提出一种以燃料消耗量最小为优化目标的加热炉生产调度新方法。首先基于热力学第一定律分析了流入及流出加热炉的各项能量，并对燃料消耗量的计算式进行了理论推导。进而根据加热炉区实际生产调度特点归纳各约束条件，以多台加热炉总燃料消耗量最小为优化目标，构建调度优化数学模型。采用自适应差分进化算法搭配禁忌搜索算法进行综合求解，并通过9组实际钢坯生产案例模拟验证了该算法的可行性和有效性。同时，为了探究加热炉燃料消耗量的影响因素，提出了分别衡量加热炉区缓冲等待、炉内加热两部分时间同理想生产时间匹配程度的评价参数μ1和μ2，并分析了燃料消耗量对二者的敏感性，结果表明：当连铸坯到达加热炉节奏与热轧工序出坯节奏之比由0.5增至2时，燃料消耗量对两评价参数的敏感性逐渐减弱

提出了一种可以制备冶金结合界面双金属复合板带的水平连铸复合成形新工艺，其具有短流程、高效的特点。采用该工艺制备了截面尺寸为70 mm×24 mm（宽度×厚度）的铜铝复合板，获得了可行的制备参数，研究了所制备板坯的组织形貌和性能。结果表明，铜铝复合板制备成形过程中，会形成由金属间化合物和共晶相组成的复合界面层。铝液和铜板表面接触，发生固液转变形成（II）层：θ相。随着铜原子不断的向铝液中扩散，当铜原子含量达到一定程度，θ相发生固相转变形成（I）层：γ相。达到共晶温度时，发生共晶转变形成（III）层：α+θ共晶组织。其中I层和II层均为铜铝金属间化合物，是裂纹产生和扩展的主要区域，因此界面层厚度是决定结合强度的重要因素。通过调整工艺参数可以优化凝固过程中铜铝复合板内的温度场分布，进而控制复合界面层的形成过程，因此工艺参数之间的合理匹配是改善复合层组织结构和增大板坯结合强度的关键

我们在掌握了单样本检验与估计的有关方法与原理之后，把视野投向双样本检验与估计是很自然的。双样本统计，除了有大样本、小样本之分外，根据抽样之不同，还可分为独立样本与配对样本。独立样本,指双样本是在两个总体中相互独立地抽取的。配对样本，指只有一个总体，双样本是由于样本中的个体两两匹配成对而产生的。配对样本相互之间不独立