通过二维冷态物理模型对氧气高炉炉身喷吹煤气在炉内分布进行了实验研究，分别研究了炉身煤气总量、辅助风口直径以及炉身喷吹煤气量与炉身煤气总量之比对炉身喷吹煤气在炉内分布的影响.结果表明，炉身喷吹煤气量与炉身煤气总量之比对炉身喷吹煤气在炉身分布起决定性作用，而炉身煤气总量和辅助风口直径的影响较小.同时，在炉身煤气上升过程中涡流扩散效应的影响也较小.通过对根据实验数据绘制的炉身等浓度分布图进行研究发现，炉身煤气分布主要分为两个不同的区域，一个是炉身喷吹煤气主流区，另一个是从高炉下部产生的上升煤气主流区.在炉身等浓度分布图的基础上通过回归分析的方法推导出炉身喷吹水平喷吹煤气的渗透公式.此外，辅助风口被安装在炉身下部有利于铁矿石在炉身的间接还原

为探明全尾砂高浓度充填料浆的灰砂比、浓度和流速对管道阻力的影响规律，预测工业充填管道阻力，开展中试规模环管试验。根据管壁切应力与剪切速率关系建立管道阻力预测模型，利用灰关联法分析各因素对管道阻力的影响强弱，通过线性回归获取料浆流变参数。结果表明，管道阻力对料浆浓度的变化最为敏感，随浓度增加成二次函数增长。料浆流速对管道阻力的影响仅次于浓度，层流输送时管道阻力随流速增加成线性增长。灰砂比对管道阻力的影响有双重性，灰砂质量比小于1∶8时胶凝材料的黏结作用占主导并增加管道阻力，反之胶凝材料的润滑作用占主导并降低管道阻力。环管试验得到的料浆流变参数明显小于流变仪测试结果且更接近工程实际，管道阻力预测模型的误差小于10%

利用Gleeble-3500热模拟试验机对38MnB5热成形钢的高温变形行为进行研究, 分别在650~950℃温度区间内, 以0.01、0.1、1和10 s-1的应变速率对其进行等温单向拉伸测试, 并得到相应条件下的真应力-应变曲线.结果表明: 38MnB5热成形钢流变应力随着变形温度的升高而减小, 随着应变速率的增大而增大.当应变速率逐渐增加时, 热变形时发生的动态回复和动态再结晶效果并不显著, 而当温度逐渐升高时, 二者作用逐渐加强.考虑了温度、应变速率和应变的综合复杂影响, 建立38MnB5热成形钢高温下的本构方程.此本构方程通过对流变应力、应变、应变速率等实验数据的回归分析, 得到与变形温度、应变速率和应变相关的材料参数多项式.计算结果与实验结果对比发现, 通过本构方程所获得的计算值与试验值吻合良好

为提高热轧换规格首块钢头部卷取温度命中率，采用数据挖掘技术，从历史带钢冷却数据中推断出与实际带钢相匹配的卷取温度模型水冷换热学习系数，并将其应用于模型预设定计算。首先，对冷却特征参数进行识别，按照相对型、绝对型、相等型和策略型四种方式进行定义，并对实际带钢与历史带钢的各项冷却特征参数进行相似距离计算。当历史带钢的总相似距离满足要求时，将其聚类为实际带钢的相似卷，并考虑各相似卷的时间影响，计算相似权重值；随后，基于相似带钢的头部和尾部信息，建立由卷取温度预报误差、偏离学习系数回归值惩罚项和偏离默认值惩罚项等构成的目标函数以及相应的约束条件，采用梯度下降法求解该二次规划问题，通过三次优化逐步计算出学习系数参考值和表征学习系数与带钢速度及目标卷取温度呈双线性关系的两个参数；最后，根据实际带钢的穿带速度、目标卷取温度等冷却条件计算冷却设定所需的学习系数。现场应用表明：基于十万块历史带钢冷却数据驱动的模型参数即时自适应设定算法可增强卷取温度模型对带钢头部冷却的预设定能力，学习系数即时自适应设定能力随着内存中保存的历史带钢冷却数据的多样性和检索出的相似卷数量的增加而提升

采用Gleeble-3800D热模拟试验机在应变量0.6、变形温度750~1050℃、应变速率0.01~1 s-1工艺条件范围内, 研究了Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的热变形与动态再结晶行为.采用线性回归方法, 建立了三种成分实验钢的流变应力本构方程.计算得到Fe-5.5% Si、Fe-6.0% Si和Fe-6.5% Si高硅电工钢的热变形激活能分别为310.425、363.831和422.162 kJ·mol-1, 说明Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的热变形激活能随Si质量分数的增加而增大, 这使得Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢相同条件下的变形抗力随Si含量的升高而增大.采用金相截线法对不同成分和变形条件下实验钢的动态再结晶百分数进行了统计, 结果表明: 同一热变形条件下, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的动态再结晶百分数随Si质量分数的升高而减小.本文实验条件下, 当变形温度为750~850℃时, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢软化机制主要为动态回复; 而变形温度为950~1050℃时, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢软化机制主要为动态再结晶

采用旋转柱体法对不同类型的含氟连铸保护渣黏度进行检测，并基于Arrhenius方程通过非线性回归分析建立了新的黏度预测模型，分析了组分变化对黏度的影响。结合模型计算和实验检测，建立了CaF2?Na2O?Al2O3?CaO?SiO2?MgO渣系的等黏度图。结果表明，与传统的含氟连铸保护渣黏度预测模型相比，该模型计算的偏差在10%以内，当渣中w（CaF2）超过20%时，偏差逐渐增大，主要由于氟化物挥发造成炉渣成分变化，最终黏度实测值与炉渣初始成分不符，造成模型无法对黏度有效预测。此外，研究发现，CaF2的增加能显著降低炉渣黏度，而Al2O3和Na2O对黏度的影响受CaF2含量的限制。当w(CaF2)>17%，炉渣黏度随Al2O3含量增加而减小，当w(CaF2)<17%，Al2O3的增加使炉渣黏度显著增大；当w(CaF2)>11.5%，炉渣黏度随Na2O含量增加显著下降，当w(CaF2)<11.5%，Na2O含量变化对黏度的影响并不明显。此外，该等黏度图表明低黏度区w(CaF2)接近14%。通过调整等黏度图中各组分比例，可以改善保护渣的黏度和流动性，供钢铁工业应用

在前期研究的基础上, 对LiBr-[BMIM]Cl/H2O三元工质对的其他重要热力学数据进行了系统地测定, 包括密度、黏度、比热容和比焓.采用最小二乘法对测定的热力学数据进行回归, 得到了物性方程; 实验值与物性方程计算值的平均绝对相对偏差(average absolute relative deviation, AARD)分别为0.03%、1.10%、0.29%和0.01%.除了结晶温度和腐蚀性, 黏度是影响工质对实际应用的另外一个重要因素, LiBr-[BMIM]Cl/H2O三元工质对的运动黏度小于25 mm2·s-1, 满足实际应用要求, 且很好地改善了离子液体的高黏度问题

油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

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