由于镁对钢的脱氧、脱硫、净化钢水及转变夹杂物形态的良好作用,近年来许多冶金工作者致力于加镁精炼钢水的研究工作,但因在冶金温度下镁的蒸汽压很高,而其在钢水的溶解度又极小,加入困难,这方面的研究多归于失败。本文利用阿亨大学热力学数据库计算了以氩作为载气喷镁的脱氧、脱硫作用,以及压力和氩量对其影响,通过实验制定了行之有效的喷吹工艺,选择了合适的控制参数。在1-3大压下,氩量为0.1-0.3N.L/m:n,可以向钢水成功地喷入镁。经过镁精炼的钢水,氧含量可降至4ppm,硫含量降至10ppm,氧化物及硫化物的评级均为0级,其尺寸均在5μm之下。随着喷镁量的增加(钢水重量的0.062至%0.56%),夹杂物中镁的氧化物及硫化物量增加,夹杂物总量减少且呈球形,此种夹杂物在热形变中不变形。因此在通常材料中所存在的各向异性完全消失,特别是缺口冲击韧性横向性能值提高了2~3倍。文章对材料在不同温度下的冲击韧性、过渡温度及断口夹杂物的形态进行了研究和论述

热力学第二定律指出,自然界的一切实际过程都是不可逆的。从能量上来说,一 个不可逆过程虽然不“消灭”能量,但总要或多或少地使一部分能量变成不能再 做有用功了。这种现象叫做能量的退降或能量的耗散。从微观上说,过程的不可 逆性表现为:在孤立系中的各种自发过程总是要使系统的分子(或其它的单元) 的运动从某种有序的状态向无序的状态转化最后达到最无序的平衡态而保持稳 定。这就是说,在孤立系中,由于不可逆过程的进行,这种有序将被破坏,任何 的差别将逐渐消失,有序状态将转变为最无序的状态(平衡态);而热力学第二 定律又保证了这最无序的状态的稳定性,它再也不能转变为有序的状态了

在人体内,水不仅是构成机体的主要成分,而且是维持生命活动、调节代谢 过程不可缺少的重要物质。例如,水使人体体温保持稳定,因为水的热容量大, 一旦人体内热量增多或减少也不致引起体温出现大的波动。水的蒸发潜热大,蒸 发少量汗水即可散发大量热能,通过血液流动使全身体温平衡。水是一种溶剂, 能够作为体内营养素运输、吸收和废弃物排泄的载体,可作为化学和生物化学反 应物或反应介质,也可作为一种天然的润滑剂和增塑剂,同时又是生物大分子化 合物构象的稳定剂,以及包括酶催化在内的大分子动力学行为的促进剂。此外, 水也是植物进行光合作用过程中合成碳水化合物所必需的物质。可以清楚地看 到,生物体的生存是如此显著的依赖于水这个无机小分子

5G标准下的蜂窝网络正在向异构化、超密集化的方向发展，传统的基于六边形网格模型的研究方法较为理想化且并不精确，越来越不适用于如今的异构网络.针对这个问题，目前常用的方法是使用基于随机几何的泊松点过程来研究异构网络的基站部署，这种方法假设基站的空域分布完全随机，因此得到了覆盖概率的理论下界.但是由于宏蜂窝边缘（盲区）以及热点地区（忙区）等特殊区域中，站点的分布可能形成簇，此时，基于泊松点过程的空域分布将不再准确.针对这个问题，本文使用泊松簇过程研究三层异构蜂窝网络的基站部署与规划.首先，提出基于泊松簇过程的基站部署系统模型，讨论了基于簇分布的基站形成过程；其次，在充分分析用户受到的聚集干扰基础上，采用基于瞬时信干噪比的小区选择机制，推导出了中断概率模型，并讨论了三种特殊条件下的中断概率；最后，通过仿真对比分析了基于泊松簇过程与泊松点过程的中断概率的差异以及信干噪比阈值变化时的中断概率的变化曲线，证明了基于簇的空域基站部署具有更低的中断概率

对于在高温环境服役的金属材料，晶界作为组织结构上的薄弱环节常常引发晶界裂纹而造成合金失效，严重影响了材料的高温力学性能表现。因而，如何改善晶界状态、提高晶界强度，是提高合金高温性能的关键。在铁/镍基奥氏体多晶合金中，采用晶界弯曲的方法强化晶界、改善合金性能一直受到国内外研究人员的广泛关注。从弯曲晶界的获得方法、形成机制及其对材料性能的影响3个方面概述了目前国内外的研究现状。较为全面地总结了特殊热处理与材料合金化等获得弯曲晶界的方法；讨论了不同合金中晶界第二相诱发晶界弯曲的驱动力和内在机理；介绍了弯曲晶界对材料力学性能、耐蚀性能及焊接性能的影响。最后，结合当前的研究现状，围绕弯曲晶界的形成条件和机制，以及弯曲晶界对性能的影响，提出了弯曲晶界未来的研究发展方向

为了适应深海富钴结壳和热液硫化调查区复杂地形多变底质,提出了深海采矿行星轮式行走机构.利用虚功原理建立了行星轮式行走机构越障动力学模型,分析了越障高度的影响因素,按1:2.25传动比确定行星轮系结构尺寸,利用ADAMS进行双边越障性能分析(垂直障碍高度900mm).行星轮系的结构尺寸、车体质心位置及附着系数对越障高度影响较大;各轮系越障时出现驱动力矩、速度和正压力急增的现象,前轮系的前轮越上障碍后,各参数值趋于平稳,后轮越障时又出现瞬时脉动,但脉动较小,后轮系也有相同的变化趋势,各轮的阻力矩和输出功率与正压力变化趋势相同.行星轮式行走机构可根据地变化在定轴轮系和行星轮系间演变,具有较好的自主越障性能

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同步定位与地图构建技术（SLAM）是当前机器人领域的重要研究热点，传统的SLAM技术虽然在实时性方面已经达到较高的水平，但在定位精度和鲁棒性等方面还存在较大缺陷，所构建的环境地图虽然一定程度上满足了机器人的定位需要，但不足以支撑机器人自主完成导航、避障等任务，交互性能不足。随着深度学习技术的发展，利用深度学习方法提取环境语义信息，并与SLAM技术结合，越来越受到学者的关注。本文综述了环境语义信息应用到同步定位与地图构建领域的最新研究进展，重点介绍和总结了语义信息与传统视觉SLAM在系统定位和地图构建方面结合的突出研究成果，并对传统视觉SLAM算法与语义SLAM算法做了深入的对比研究。最后，展望了语义SLAM研究的发展方向

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

实际生产中油气悬架内部油液可能存在温度梯度,而目前油气悬架温升研究中多将其内部的油液整体作为一个研究对象,这会导致对油气悬架系统温度变化的预测不准确.针对该问题,将油气悬架内部油液划分为多个区域,在油液多区域的油气悬架的热力学模型中引入油液流动传质.通过仿真计算确定油液流动状态获取油液传质的量,分析油气悬架中各个区域油液温度的变化趋势,并将模型计算与试验结果进行对比.结果表明,油气悬架内部油液存在温度梯度,将油液作为整体对象进行研究会存在一定误差,将油液划分为多个区域后进行研究能较为精确地描述油气悬架内部油液温度变化规律