设计了一种0.7C的低合金超细贝氏体钢，并通过膨胀仪、二体磨损实验、光学显微镜、扫描电镜、X射线衍射、激光扫描共聚焦显微镜及能谱仪，研究了不同等温淬火温度对超细贝氏体钢的贝氏体相变动力学、微观组织以及干滑动摩擦耐磨性的影响，揭示超细贝氏体钢在二体磨损条件下的耐磨性能和磨损机理.研究结果表明，不同等温温度下的超细贝氏体钢都由片层状贝氏体铁素体和薄膜状以及块状的残留奥氏体组成；随着等温温度的升高，超细贝氏体的相变速率提高，相变孕育期及相变完成时间缩短，但贝氏体铁素体板条厚度增加，残留奥氏体含量增加，硬度值有所降低；超细贝氏体钢磨损面形貌以平直的犁沟为主，主要的磨损机理为显微切削；不同等温温度下所获得的超细贝氏体的耐磨性能都优于回火马氏体，且随着等温温度的降低，耐磨性能提高.其中在250℃等温所获得的超细贝氏体钢具有最优的耐磨性能，其相对耐磨性为回火马氏体的1.28倍.这主要与超细贝氏体钢中贝氏体铁素体板条的细化及磨损过程中残留奥氏体的形变诱导马氏体相变（TRIP）效应有关

通过有限空间100 min极限载人实验,提出了基于光电容积脉搏波(PPG)的客观疲劳测量方法并开发了光电容积脉搏波信号特征参数提取算法用来掌握生理疲劳的血液动力学与循环系统变化特征.研究结果表明,人体出现生理疲劳时,光电容积脉搏波信号平均周期显著大于未疲劳状态(p<0.001),血管阻力增大,每搏射血量明显下降;计算了未疲劳与疲劳状态下光电容积脉搏波信号的两种复杂度(KC复杂度和高阶KC复杂度)发现,两种复杂度计算结果一致,均为未疲劳时波形比疲劳时波形更平稳.因此表明光电容积脉搏波信号能够捕捉到疲劳状态的生理变化,解决了生理疲劳的客观测量与快速判断问题

利用扫描电子显微镜(SEM)与电子背散射衍射技术(EBSD)研究了高Ti高成型性铁素体-珠光体型热轧酸洗带钢不同终轧温度下的组织与织构特征.研究结果表明, 终轧温度对显微组织的演变影响较小, 但却引起了大角晶界密度的升高.不同终轧温度时形成的组织均以铁素体为主, 少量的珠光体弥散分布在铁素体基体之间.终轧温度的提高引起了织构类型的显著改变, 随着终轧温度的升高, 织构强度整体增强, 并形成了明显的对冲压成型性有利的近γ织构.当终轧温度为850℃时, 近α织构与γ织构强度均较弱, 此时的织构类型主要为{001}[110]、{113}[47

综述了土壤中铬的来源,土壤中铬的赋存形式及其提取方法,国内外铬污染土壤修复技术研究动态,探讨了铬污染土壤修复的发展方向,并对现阶段主要的修复技术,诸如客土法、稀释法、固定化和稳定化、化学还原、土壤淋洗、电动修复、生物修复等进行了详细介绍,进而对各种修复方法的优缺点进行了对比、归纳和评价,针对不同特点、性质的铬污染土壤给出修复方法的建议,为清洁高效修复铬污染土壤提供参考

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性

针对传统医疗手段无法有效量化评估手术中不同硅油加注量对于视网膜裂孔贴附效果的问题，本文提出一种面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟方法，基于物理建模与计算机数值离散化技术对眼内受力、硅油填充状态进行分析，并对填充模拟过程进行三维模型构建与可视化，实现医疗过程决策辅助目的。首先对人类眼球与手术器具进行基础建模与模型采样，模拟手术流程中眼球状态；然后，根据水与硅油的密度、黏滞系数、表面张力等不同物理性质，对水?硅油两相流动及交互进行模拟；最后，构建固液交互模型，实现多相液体在眼球中的运动与填充。实验结果表明，本文方法能够较好地呈现眼球内多相流体运动交互效果，实现了诸如表面张力、固液耦合、液体分层、连通器效应等效果，实现了对眼内腔中通过导管注入硅油与排出水分流程的模拟，为预测硅油填充后的眼内状态提供了一种有效的方式，辅助医生进行手术流程规划与效果预测

通过合理的假设对H型钢变形区进行分区.基于流函数方法确定了各个变形区的速度场,建立了H型钢万能轧制力学模型.在此基础上,使用Powell多参数优化算法优化变形区参数以使变形区的总功率达到最小并最终求得H型钢轧制力能参数.计算中采用高斯积分的方法,使得计算结果更加准确.计算结果表明,腹板和翼缘的延伸率相同时,本文模型计算结果与经过实验数据验证的有限元结果的误差不超过1.53%,当偏离标准工况较大时,通过适当修正,亦可保证本文方法的计算精度.在腿腰延伸比λ=1附近时,模型计算的轧制力与有限元结果变化趋势相同.在合理的力臂系数情况下,两者结果吻合较好

采用西澳大学室内鼓轮式离心机，在预先固结的高岭黏土中开展不同离心力场( 50g，125g 及 250g，g 为重力加速度) 条件下的模型压桩试验、T--bar 试验和静力触探试验，分析了模型桩在贯入过程、静置稳定过程中桩身径向应力( σr ) 的变化规 律，并对后期桩体拉伸载荷阶段的径向应力变化值( Δσr ) 及桩侧摩阻力变化情况行了探讨，揭示了在不同超固结比( OCＲs) 黏 土中静压桩侧摩阻力的演变特性．

油气资源大数据智能平台的总体框架应以数据资源为基础、大数据平台算力为支撑、人工智能算法为核心，面向油气行业生产需求，构建集勘探、开发、生产数据于一体的油气数据资源池，通过数据清洗与融合提升数据质量，整合物理模拟与数据挖掘等手段，实现服务功能模块化，并在PC端、管控大屏、手机移动APP等多维平台实现智能监测、预警与展示。通过对深度学习等人工智能方法在油气工业领域的应用案例分析，表明其具有较好的应用前景。未来石油公司应与科研院所通力合作，挖掘石油工业数据的巨大潜能，实现降本增效，建设全新的智能油气工业生态圈，完成产业升级

铁酸铋-钛酸钡(BiFeO3-BaTiO3, BF-BT) 基陶瓷由于具有高的居里温度TC和大的自发极化强度Ps, 以及较高的压电系数d33, 近年来受到了广泛关注, 且被认为是一种有潜力替代铅基压电陶瓷的无铅压电陶瓷体系. 本文主要综述近几年来国内外有关BF-BT基陶瓷的相结构和压电性能, 以及磁性能等方面的研究进展和动向, 并尝试分析了该陶瓷体系在实用化的道路上存在的迫切需要解决的问题