在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

为满足锆合金热挤压时的润滑与防护需求，试制了一种锆合金热挤压用防护润滑剂，主要成分包括有机硅树脂、低软化点玻璃粉、氧化铝粉、二硫化钼、石墨粉、滑石粉、云母粉等。实验温度为700～800 ℃时，采用圆环压缩法测得涂覆有润滑剂的Zr-4合金摩擦因子为0.19～0.25，润滑效果良好。将有润滑剂防护的锆合金分别加热至700、800和900 ℃并保温1 h，未发生明显氧化，热防护性能良好。测定了有、无润滑剂条件下Zr-4合金和H13模具钢的界面接触温度随接触时间的变化曲线。当Zr-4合金和H13钢的初始界面温度分别约为700 ℃和350 ℃时，无润滑剂时Zr-4合金表面温度达到稳定的时间为7.7 s，界面换热系数由250 W·m?2·℃?1增大至2700 W·m?2·℃?1；有润滑剂时Zr-4合金表面温度达到稳定的时间延长至12 s，界面换热系数由131 W·m?2·℃?1增大至1900 W·m?2·℃?1。这表明该润滑剂具有较好的高温热障性能

铁矿烧结工序作为钢铁行业NOx排放的主要来源，在当前高压环保态势下减少其NOx排放迫在眉睫。烧结过程NOx主要产生于固体燃料燃烧过程，而粗粒级燃料的赋存形态会影响其NOx排放。基于此，本研究采用可视化微型烧结燃烧装置研究裸露型和被覆型粗粒级焦粉的燃烧行为，以及优化其配加模式对NOx排放和烧结固结强度的影响规律，并烧结杯实验研究兼顾NOx减排和烧结产质量指标的适宜粗粒级燃料赋存形态。结果表明，相比裸露型粗粒级焦粉，表面被覆铁酸钙细粉时其NOx排放降低约56%；分加粗粒级焦粉以调控其为裸露型时，NOx排放增加约10%，且烧结矿强度降低，而控制粒度为0.5～3.15 mm以调控其为被覆型时，NOx最大体积分数和N元素转化率分别降低约8%和27%，且烧结各项产质量指标均得到改善

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点. 为解决上述问题, 提出一种改进的光流场模型算法, 以提高光流估计的准确度. 算法首先对原始变分光流模型进行了改进, 提出利用新的各向异性正则项来代替原来的同向扩散函数, 以避免图像模糊, 保留图像的边缘特征与细节特征; 此外, 通过引入包含邻域信息的非局部平滑项来去除光流噪点, 同时增加了一个结合图像结构与光流运动信息的权函数, 以减少过平滑所造成的细节丢失, 提高算法的鲁棒性. 最后, 利用交替最小化与金字塔分层迭代策略相结合的方法求解位移场, 实现非刚性图像的自动配准. 仿真实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法对不同类型的非刚性图像均具有较高的鲁棒性, 取得了理想的图像配准效果

采用不同的超声外场处理熔体工艺, 研究了其对铸锭质量的作用机理与改善效果. 针对保温(750℃)和空冷(从750℃空冷7 min 10 s至约650℃)两种不同温控状态下的ZL205A铝合金熔体, 分别进行相同参数的超声场处理, 研究超声场对凝固组织的影响规律, 并利用力学拉伸实验进行验证. 研究结果表明: 在保温状态下对熔体施加超声处理, 具有较好的除气与改善第二相组织分布的效果; 在空冷状态下施加超声处理则可以消除集中缩孔, 显著细化晶粒; 当在保温和空冷条件下全程采用超声处理, 铸锭内部质量的改善效果最佳. 力学性能的测试结果与铸锭凝固组织的变化规律具有一致性, 验证了上述结论. 综上, 对不同温控状态下的熔体施加超声处理, 对熔体凝固过程的影响不同, 对铸锭内部质量的改善效果也各有侧重

利用自制的密闭氮化系统研究不同制备条件的锰球的氮化反应.考察锰粉粒度、成球压力和黏结剂添加量对氮化反应的影响,并测量锰球氮化过程中实时增重和温度曲线.实验结果表明：锰粉粒度由16~40目变成60~80目时,球心温度到达峰值的时间由164 s缩短为101 s,球心最大温升由147℃增至233℃,氮化1 h的转化率由90.81%增至93.64%;成球压力由266 MPa增至443 MPa,球心峰值温度将提前89 s到达,球心最大温升将提高22℃,氮化1 h的转化率由91.59%增至94.92%;黏结剂添加量由1 g增至3 g,氮化1 h的转化率由92.90%降至89.80%;正态对数分布的概率密度函数可用来近似拟合转化速率与时间的关系

当激光照射到金属表面时,其反射光形成特有的衍射象,检出这种衍射象的形状和分布就可检测表面的粗糙度状态及其它各种缺陷。本文研制的装置是为了开展自动检测薄纲带表面质量的研究而设计制作的。为了提高扫描光点的分辨率,改善扫描的线性,扫描器采用了扩束装置和F-θ镜头。对扫描器的核心元件——旋转多面镜的设计进行了理论计算,推导了半径和面数的设计公式,并提出了扫描效果的合理取值问题。接收器采用了大面积的圆-直变断面光导纤维传光束。在实验室对廿辊轧制的薄钢带表面情况进行的检测试验表明,本文介绍的装置可以检测钢带表面上线度在10μ以上的缺陷

对金相图像进行快速精确分割是金相晶粒评级的关键步骤，利用传统Chan-Vese（CV）模型很难将晶粒精确地提取出来.为了更加精确地对金相图像进行分割，提出一种基于改进CV模型的金相图像分割方法.初始化水平集函数，对曲线内外两部分分别计算其倒数坎贝拉距离，并将该距离的大小作为拟合中心的权重系数，有效抑制了噪声点对区域拟合中心准确性的影响；引入指数熵自适应调节曲线内外能量权重，减少固定能量权重对曲线演化的影响；同时加入距离规范项以避免水平集函数的重新初始化，加速该模型的收敛.实验结果表明，与传统CV模型、测地线活动轮廓模型、距离规范项的水平集模型以及偏置场修正水平集模型相比，所提方法分割出的金相图像更加精确，分割效率较高且模型收敛性较好

利用Gleeble-3500热模拟试验机、扫描电镜、透射电镜、电子背散射衍射技术等手段研究V对700 MPa级高强度汽车大梁钢组织细化的影响.在冷却速度2~7℃·s-1时,显微组织为针状铁素体＋粒状贝氏体组织.V添加提高粒状贝氏体体积分数,细化粒状贝氏体组织,并明显降低粒状贝氏体中M/A岛的尺寸.与无V钢相比,含V钢中大角度晶界比例提高18.2%,对提高钢的韧性有利.由于C含量过低,在实验钢中未观察到单独的VC析出,由此推测V主要固溶在基体中,以合金化方式促进钢的贝氏体相变,使组织得到有效细化