研究了Co掺杂对还原氧化石墨烯(RGO)/Fe3O4复合材料结构、形貌和吸波性能的影响规律.采用一步水热法分别制备RGO/Fe3O4和Co掺杂的RGO/Fe3O4复合材料,通过扫描电子显微镜、X射线衍射仪和X射线光电子能谱分析Co掺杂对复合材料的微观形貌、相组成及表面元素价态的影响;利用矢量网络分析仪测定两种复合材料在2~18 GHz频率范围内的相对复介电常数和复磁导率,模拟计算了Co掺杂对RGO/Fe3O4复合吸波性能的影响规律.结果表明:部分Co参与了水热反应生成了CoCO3、Co3O4和Co2O3,还有部分Co以单质形式存在,其通过正负电荷吸引机制,影响Fe3+在氧化石墨烯(GO)表面的配位,使得负载在还原氧化石墨烯(RGO)表面的Fe3O4纳米颗粒部分迁移至RGO片层间;Co掺杂改善了复合材料的导电能力和磁损耗能力,使复合材料的吸波能力显著增强.反射率模拟结果表明:掺杂后与掺杂前相比,当匹配厚度d=2.00 mm时,最大反射损耗提高3.44 dB,有效吸收频带拓宽2.88 GHz;当匹配厚度d=2.50 mm时,最大反射损耗提高8.45 dB,有效吸收频带拓宽2.73 GHz.Co掺杂对RGO/Fe3O4复合材料的结构和形貌有显著影响,并有效改善复合材料的吸波性能

岩爆破坏以其突发性与瞬间破坏性等特点,在工程中很难予以预防.本研究基于动力学与能量作用原理,通过固有振动频率等振动特征指标实现对边界剪切弹性系数的计算.在物理模型试验中,应用多普勒激光测振仪对岩爆体破坏全过程进行远程振动特征监测.试验得出,结构面强度的非协调弱化效应是岩爆发生的必要条件,结构面弱化的时空差异是发生瞬时性岩爆还是迟滞型岩爆的主要因素.当结构面弱化较慢时,则为迟滞型岩爆,反之,则为瞬时性岩爆.基于固有振动频率可识别岩体结构面的弱化速率,岩爆发生全过程中,结构面的总耗散能仅为赋存弹性能的0.06%,使得几乎所有的弹性动能都将转化为冲击动能,表现为岩爆体以高速的形式弹射出来.基于频率下降速率等监测数据分析,可识别岩爆结构面强度的非协调弱化特征.因此,增加固有振动频率等动力特征监测指标,无疑会进一步提高对岩爆孕育演化特征规律的认识,并在地下空间工程岩爆预警监测方面发挥重大作用

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

采用阻抗谱技术,对2.8 A·h 18650电芯进行拆解解析,单独分析正负极电极在不同温度下(25、10和-5℃),不同荷电状态下的阻抗变化.结果表明:在不同温度下,在20%~100%荷电状态下,负极作为控制电极,其反应电化学阻抗是正极的数倍,尤其是在-5℃,达到了4倍,负极是电芯一致性问题中动力学因素的控制主因;在0~20%荷电状态下,在10和25℃下,正极的反应电化学阻抗要远远大于负极,正极成为控制端.结合目前电动车上动力电池的实用荷电状态一般在20%~95%,针对该2.8 A·h 18650电芯,提高负极电极的一致性是核心所在.同理,对其他类型电芯而言,在电芯设计过程中,在综合考虑成本的前提下,需要更有针对性地提高正负极的一致性标准,从而更为有效地改善整个电芯产品的一致性

深度神经网络近年在计算机视觉以及自然语言处理等任务上不断刷新已有最好性能，已经成为最受关注的研究方向.深度网络模型虽然性能显著，但由于参数量巨大、存储成本与计算成本过高，仍然难以部署到硬件受限的嵌入式或移动设备上.相关研究发现，基于卷积神经网络的深度模型本身存在参数冗余，模型中存在对最终结果无用的参数，这为深度网络模型压缩提供了理论支持.因此，如何在保证模型精度条件下降低模型大小已经成为热点问题.本文对国内外学者近几年在模型压缩方面所取得的成果与进展进行了分类归纳并对其优缺点进行评价，并探讨了模型压缩目前存在的问题以及未来的发展方向

铝镁合金在制造业中应用广泛, 但其在特定应变率下的塑性失稳不利于加工应用. 溶质原子与位错的交互作用是塑性失稳的微观机理. 本文采用势能曲面过渡态搜索技术计算了铝镁合金中替代型溶质镁原子向位错芯迁移的过渡态, 确认了溶质原子与位错芯的交互作用范围, 并采用过渡态理论估算了迁移扩散所需的时间, 且区分了无空位及有空位参与迁移两种情况. 结果表明, 位错压应力区内的溶质原子迁移无明显规律, 而在位错拉应力区内, 随着溶质原子与位错间距的缩短, 迁移势能垒和系统总能量均逐渐降低. 说明目前广泛采用的经验原子势可以很好地反映溶质原子易朝位错拉应力区偏聚这一现象. 溶质原子迁移的过渡态证实迁移过程中的微观结构变化因溶质原子所处位置不同而各异, 而交互作用范围不超过约2 nm. 空位参与对迁移的辅助作用被量化为迁移热激活时间的缩短, 并得出其可在微秒量级. 当溶质原子完成迁移稳定至位错芯附近, 并不倾向于沿位错线密集分布

为了研究工艺参数对连续流化床内铁矿粉还原效果的影响规律,建立了两级连续流化床内氧化铁还原及煤气氧化耦合动力学模型.R1级流化床主要为FeO的还原,采用优质煤气作为还原剂,FeO来自R2级反应器;R2级流化床主要将Fe2O3还原到FeO,Fe2O3来自预热的R3流化床反应器,还原气来自R1还原尾气.模型主要计算结果与文献吻合.并以此为模型研究了矿粉粒度、流化床内压力等参数对流化床还原效果的影响.为了取得矿粉平均金属化率不小于85%、煤气利用率不低于38%和气矿比950~1050 m3·t-1的还原效果,流化床应满足如下工艺条件:矿粉平均粒度1.5 mm以下,流化床温度780~800℃,煤气还原势不低于93%,惰性气体体积分数小于5%,R1流化床内煤气平均压力3.5×105~4.0×105 Pa,停留时间的倒数ug/H=1.0~1.1 s-1,R1流化床矿粉平均停留时间30 min,R2流化床矿粉平均停留时间20 min

提出用嵌套饱和函数描述的控制律形式，可以同时解决速率和幅值约束的控制问题.建立浮空器的三自由度模型，将除螺旋桨推力外的其他作用力作为扰动项，进而把该系统化为类积分链式系统；基于嵌套饱和控制理论，研究了类积分链式系统的控制输入幅值及速率约束与控制器饱和函数参数的关系；以浮空器为研究对象，进行纵向和横向通道解耦控制器设计，实现控制系统输入的幅值和速率有界.利用Lyapunov稳定性原理证明了系统的全局稳定性，分析了可调控制器参数对改善系统的动态性能的影响，在考虑风扰动的情况下，仿真验证了控制器的有效性和鲁棒性

为揭示各种行波磁场铸流搅拌的电磁冶金效果，基于计算域分段法建立了断面1280 mm×200 mm板坯连铸电磁、流动、传热和凝固的耦合模型，利用电气参数和磁感应强度的实测值和预测值的对比验证了模型的可靠性。研究表明：行波磁场搅拌器因电磁推力的方向性特点在板坯二冷区搅拌过程中均表现有不同程度与特征的端部效应，辊后箱式搅拌器(Box-typed electromagnetic stirrer, B-EMS)的单侧安装形式导致板坯内弧侧磁感应强度远大于外弧侧，辊式搅拌器(Roller-typed electromagnetic stirrer, R-EMS)的对辊安装形式则使磁感应强度呈现对称分布。在400 kW和7 Hz的相同电气参数下，R-EMS的电流强度比B-EMS高75 A；尽管箱式电磁搅拌的有效作用区域较辊式电磁搅拌大，铸坯中心钢液过热耗散区域大，但辊式搅拌推动钢液冲刷凝固前沿形核作用则明显大于箱式搅拌。两者均具有较好的抑制柱状晶生长、促进凝固前沿等轴晶形核与发展的能力，将不锈钢板坯等轴晶率提高至45%的门槛值以上，其中间隔型反向辊式搅拌器下的等轴晶率比箱式搅拌高约17%。综合表明，基于行波磁场铸流搅拌的间隔型反向辊式搅拌器有望更好地消除铁素体不锈钢板材表面皱折缺陷

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义