以迄今为止查阅到的中国大陆金属矿区实测地应力数据为基础，经优化处理后最终采用165组数据，基本覆盖了我国大陆主要金属矿山分布地区.采用回归分析法给出了中国大陆金属矿区测量埋深范围内的地应力场特征，并尝试从地应力的角度对中国大陆金属矿区断层的稳定性进行了讨论.结果显示，中国大陆金属矿区垂直主应力、最大与最小水平主应力总体上随埋深呈线性增加；最大与最小水平主应力之差Δσ随埋深的增加有增大的趋势，但规律性不显著；最大水平主应力与垂直主应力之比Kh，max主要集中在1.00~2.50之间，最小水平主应力与垂直主应力之比Kh，min主要集中在0.50~1.50之间，平均水平主应力与垂直主应力之比Kh，av主要集中在1.00~2.00之间，随着埋深的增加，3个侧压系数的变化幅度逐渐减小，Kh，max趋向于1.83，Kh，min趋向于0.80，Kh，av趋向于1.31；最大与最小水平主应力之比与埋深没有显著的关系，主要集中在1.5~2.0之间，近似服从正态分布；断层在埋深小于500 m范围内有滑动的可能，埋深超过500 m时，逆断层有滑动的可能，走滑断层处于相对稳定状态

深锥浓密机的面积或占地大小主要由其固体通量决定。通过量筒静态沉降实验，计算得到深锥浓密机固体通量，分析了絮凝剂单耗、料浆浓度对深锥浓密机固体通量的影响，得到了两种因素对深锥浓密机固体通量的影响规律。结果表明，尾矿在5～30 g·t?1的絮凝剂单耗下，基本呈现二次函数关系；料浆的固相质量分数为6%～26%时，固体通量呈现先增大后减小的趋势，与实验所得的规律相契合。通过对絮凝剂单耗和料浆浓度耦合效应下的固体通量方程回归分析，得到三者之间的数学关系，进而确定二者对固体通量的贡献为：料浆浓度>絮凝剂单耗。结合絮凝剂及料浆浓度对固体通量的影响分析，总结了絮凝剂单耗和料浆浓度贡献值不同的原因。最后，结合单因素和耦合条件下的数学方程，对深锥浓密机的设计和运行提出工程建议。在深锥浓密机运行过程中，需要优先保证料浆浓度，其次是絮凝剂单耗

作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性

对顶吹、中心底吹及复合吹三种工艺,在不同的气体流量条件下,用铝粉示踪法研究了熔池内的流谱,用频闪光照象法测定了涡环中的速度分布。流谱试验指出:熔池内形成一个封闭的涡环,三者都可当作轴对称二维流场。由测定结果计算出涡环中心的位置为（Z0）/H=0.57,（2R0）/D=0.83。还计算出不同的顶吹沈量和不同的底吹流量条件下的循环流量,回归出它们之间的定量关系武为:Qc=0.659Qr+5.175QB-0.051QT2-4.975QB2-0.22QTQB。依此对熔池内的搅拌规律进行了分析。在试验的参数值范围内,循环流量与顶吹气体流量之间的关系为具有一极大值的曲线,循环流量和底吹气体流量之间的关系为一条逐渐变缓的上升曲线。复合吹炼的循环流量小于单纯顶吹和单纯底吹时间两者循环流量的代数和。附加底吹所增加的循环流量随顶吹量的增加而减小

采用有限元软件ABAQUS建立热轧金属弹塑性变形模型研究金属横向流动，为了降低模型计算成本，在模型中引入平稳轧制过程中轧件几何模型端面纵向位移沿横向均布的假设.利用此模型仿真研究轧制过程中多个因素对于金属横向流动的影响规律以及相应金属横向流动对轧件板形造成的影响.研究结果表明，接触界面摩擦状态的改变对金属横向流动的影响可以忽略；宽带钢热连轧生产中，在比例凸度不变的情况下，宽度的变化和平均前、后张应力介于实际生产范围内的波动不会引起金属横向流动的变化以及进一步的轧件板形变化；金属横向流动随压下率变化，且使得压下率增加时轧件对称板形向中浪趋势发展；金属横向流动随对称及非对称板廓相似度变化，且金属横向流动的变化显著削弱板廓相似度的改变对轧件板形的影响.为了满足生产现场的在线控制，根据多组有限元模型计算结果建立快速金属横向流动非线性回归模型，为轧件板形的准确调控奠定基础

膏体充填料到达采场初始温度不同是矿山存在的普遍现象，不同初始温度条件下膏体力学特性及应力-应变关系直接影响到矿山采充周期及相邻采场开采时贫化指标.通过对初始温度为2、20、35和50℃的硬化膏体进行单轴抗压强度试验，获得不同初始温度下充填体应力-应变演化曲线.根据理论推导和试验结果，建立了不同初始温度下膏体损伤本构模型，通过本构模型参数回归，提出膏体温度-时间耦合损伤本构模型.最后，采用Comsol数值模拟软件，将温度-时间耦合损伤本构模型嵌入solid mechanics模块，对单轴抗压试验进行数值模拟，模拟应力-应变曲线与试验结果较为吻合，验证了所提出本构模型的可靠性

为了解决某钢厂IF钢冶炼RH精炼过程铝耗偏高问题,通过数理统计和BP神经网络相结合的方法建立了铝耗预测模型,并与多元线性回归模型进行比较,该模型具有更高准确度.该模型分析了不同冶炼工艺参数对铝耗的具体影响,并对相应工艺参数进行了优化.结果表明:脱碳结束氧活度或RH进站氧活度降低0.005%左右,每吨钢铝耗可降低0.07~0.08 kg,铝脱氧有效利用系数为70.31%~80.35%;RH进站钢液温度增加35~40℃,铝耗降低1 kg左右,铝热反应升温利用系数在97.4%左右;吹氧量小于100 m3和大于100 m3时,氧气与铝反应的比例分别为37.3%和74.6%左右,吹氧量每增加50 m3,铝耗分别增加0.1 kg和0.2 kg左右.工艺参数优化后平均铝耗由1.359 kg降低到1.113 kg,降幅达18.1%

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

在群智感知（mobile crowd sensing，MCS）数据收集过程中，任务参与者的恶意行为能够显著降低感知结果的真实性.为解决此问题，提出了一种参与者信誉度感知的数据收集机制，通过意愿程度和数据质量分析信任状态、量化历史信誉度，进而，根据逻辑回归模型动态更新参与者当前信誉度.同时，为准确衡量感知数据可信程度，利用剩余可发送时间和移动设备剩余能量将参与者分为直接发送和间接转发两类，从而在多任务并发场景下，服务器根据结果合理地选择任务参与者，达到准确可靠收集感知数据的目的.结果表明所提出数据收集机制能大幅度提升感知任务实时性，显著提高感知数据质量，有效降低服务器总奖励开销

利用连轧机耦合振动在线监测系统获得传动轴上扭矩和轧制力信号,经回归分析发现连轧机振动时变形区中性角也存在振动现象.利用轧制理论公式推导了振动时轧制变形区中性角变化规律,建立了由连轧机振动引起的变形区中性角变化增量方程,获得振动时各参数变化对中性角振动的影响规律.研究结果表明,通过有效控制某些参数,可以提高变形区中性角的稳定性,进而抑制连轧机振动现象