研究了多智能体网络中受集合约束的一致性最优化问题，提出了基于原始–对偶梯度的定步长分布式算法。算法中包括步长在内的参数会影响收敛性，需要先进行收敛分析，再根据收敛条件设置合适的参数。本文首先针对一般的定步长迭代格式，提出一种基于李雅普诺夫函数的收敛分析范式，它类似于一般微分方程关于李雅普诺夫稳定的分析方法。然后，针对所考虑的分布式梯度算法，构造了合适的李雅普诺夫函数，并根据收敛条件得到了算法参数设定范围，避免了繁冗复杂的分析论证。本文提出的理论与方法也为其他类型的分布式算法提供了一个框架性、系统性的论证方法

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

以齐大山铁矿选矿分厂铁尾矿为例，对重选尾矿、磁选尾矿、浮选尾矿和综合尾矿4种不同种类尾矿的工艺矿物学性质进行对比分析，并对尾矿中铁的可回收性进行评价。研究结果表明，尾矿中铁矿物主要为赤铁矿，脉石矿物主要是石英，有害元素S、P的含量低；尾矿中铁的金属分布率随着粒级的变化，呈两端高、中间低的规律。重选尾矿中铁矿物主要包裹在粗颗粒脉石中，浮选尾矿中铁矿物主要赋存在细颗粒连生体中，磁选尾矿中的铁矿物粒度极细，综合尾矿粒度范围宽、粒度分布极不均匀。采用单一重选和磁选方法对不同种类尾矿进行再选，浮选尾矿指标最佳，重选尾矿次之，综合尾矿最差，磁选尾矿属于不可选。鞍山式贫赤铁矿分选尾矿中铁的赋存状态决定了铁的再回收潜力，可为此类分选尾矿的处理提供理论借鉴

利用旋转圆柱电极，结合电化学方法（电化学交流阻抗、极化曲线）、激光扫描共聚焦显微镜、扫描电子显微镜和紫外-可见分光光度法研究了流动工况下油水分层介质中缓蚀剂在油水两相界面处的作用效果及机理。结果表明，该工况下，100 mg·L?1十七烯基胺乙基咪唑啉季铵盐缓蚀剂对碳钢在油水两相分层介质中的水区具有良好的缓蚀效果，缓蚀效率高达99%，但在油水两相界面区域，由于油相的大量存在，导致缓蚀剂的有效质量分数降为混合前的31%，缓蚀效率仅为83%，缓蚀效果较差，碳钢腐蚀未得到有效抑制，甚至出现了沟槽腐蚀。因此，在油区试样腐蚀轻微，并且缓蚀剂的加入有效抑制了水区X65钢的腐蚀

通过对不同厂家或产线生产的相近成分和显微组织的8种低合金工程结构钢样品进行中性盐雾加速腐蚀试验，结合成分测试、微观组织分析、腐蚀产物分析及数据统计与计算拟合等方法，提出了评价低合金结构钢耐蚀性的综合耐蚀指数及其包含钢材成分、夹杂物、组织及晶粒度等多因素的数学表达式。研究结果表明，低合金工程结构钢的耐蚀性除与传统的耐蚀指数I相关外，还受钢中夹杂物、显微组织、晶粒度等多种材料因素的耦合影响，其影响程度按从大到小排序依次为耐蚀合金元素所决定的耐蚀指数I、夹杂物总量、珠光体含量和晶粒度级别。综合耐蚀指数Y可作为比耐蚀指数I指数更有效的低合金钢耐蚀性判据，具有重要的工程应用价值

针对机器人谐波减速器关节在转动过程中存在的波动摩擦力矩, 提出一种基于傅里叶级数函数和BP神经网络的建模方法, 并完善机器人的动力学模型, 修正了因波动摩擦力矩带来的关节力矩计算误差. 通过研究谐波减速器关节的波动摩擦力矩在不同影响因素下的变化特性, 采用傅里叶级数与BP神经网络结合的方法对波动摩擦力矩进行建模. 通过添加傅里叶级数函数作为BP神经网络的辅助输入, 克服了力矩误差曲线因存在高频周期性波动而难以拟合的困难. 在离线环境下训练神经网络, 完成对关节波动摩擦力矩的建模, 进而完善机器人的动力学模型和修正关节中存在的波动摩擦力矩. 验证实验表明, 使用完善后的动力学模型可以有效计算谐波减速器关节的波动摩擦力矩, 并使修正后的力矩误差维持在[-0.5, 0.5] N·m的范围之内, 方差为0.1659 N2·m2, 是修正前的24.23%

采用圆环压缩法和挤压–模拟法测定Zr-4合金有润滑条件下的摩擦因子，讨论了2种方法所测定摩擦因子存在差异的原因。研究结果表明，在模具（砧面）粗糙度Ra = 0.6 μm、实验温度700～800 ℃的条件下，采用圆环压缩法获得的Zr-4合金与模具的摩擦因子为0.18～0.27，摩擦因子随实验温度的升高而增大。挤压温度为750 ℃时，采用挤压–模拟法获得的热挤压平均摩擦因子为0.35。测试结果存在较大差异的原因，是由于挤压过程润滑剂的剪切速率较圆环压缩实验大得多，且挤压过程中润滑剂所受压应力约为圆环压缩实验中的两倍，从而导致润滑剂黏度的增大，表现为摩擦因子较高。圆环压缩法获得的摩擦因子更适合于Zr-4合金的锻造等热加工工况

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

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

为解决堆浸过程中由于大量矿粉存在而导致矿堆渗透性差、浸出率低等问题，以次生硫化铜矿为原料，开展了制粒试验研究.考察了不同制粒黏结剂对矿粉的黏结效果，确定了最佳的制粒黏结剂、制粒工艺以及制粒方法.通过正交制粒试验，明确了影响制粒试验的主要因素.试验结果表明：不同制粒黏结剂的黏结效果排序依次为：SFS-2 > SFS-3 >水泥>半水石膏> SFS-1 > SFS-0 >硅酸钠>阳离子型聚丙烯酰胺.当选用黏结剂SFS-2，黏结剂占矿粉质量分数为8%、加酸量为25 kg·t-1以及制粒过程喷水质量分数为30%时，所制矿团效果最佳.其湿强度达到94.62%，抗压强度达到417.44 N，矿团酸浸维持完好时间超过25 d，矿团形态基本维持不变，无明显破裂现象.正交制粒试验得到多因素对次生硫化铜矿制粒的影响由大到小依次为：黏结剂占矿石质量分数、加酸量和制粒喷水量.对选定的黏结剂进行细菌接种试验显示，黏结剂对细菌群落无明显影响.添加黏结剂试验组细菌数量为8.79×107 mL-1，未添加黏结剂试验组细菌数量为8.86×107 mL-1.对制粒后矿团进行浸矿试验结果显示，矿粉制粒后铜浸出率提高了12.74%，制粒通过增大矿物之间的孔隙，增加浸出液与矿石的接触，进而提高铜浸出率