为保持国家能源安全，我国油气开发领域在常规油气藏维持产量进行剩余油挖潜的基础上，积极推进非常规油气资源的勘探与开发.致密油藏地质勘探资源储量高，但储层条件差，油水关系复杂制约着其大规模高效开发.虽然我国已经在低渗-超低渗油藏的开发中积累了大量的经验并取得了丰硕的成果，但致密油藏无论从开发规模还是理论研究都处于起步阶段，急需借鉴和开展适用于致密油藏的开发方法与渗流机理研究.本文首先概述了致密油藏的资源分布、地质特点与开发现状.在此基础上介绍了致密油藏开发方法并抽提了4类基本科学问题，围绕基本科学问题系统论述了相应的流动规律以及数学模型理论研究进展，并针对各问题提出了未来发展趋势，为促进我国致密油开发提供一定的指导意义

铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究

提出了基于双偏心误差齿轮副的驱动齿面与齿背面（双齿面）无负载传动误差计算模型，建立与时变侧隙计算公式的等价关系，从理论上证明了基于双齿面传动误差的侧隙测量方法。通过实验方法测量不同负载力矩、不同初始啮合面的双面传动误差并获得相应载荷下的初始回差。基于双齿面传动误差实验曲线，实现了对齿轮副整个大周期侧隙的连续测量与预测。结果表明，连续侧隙曲线与机械滞后回差法测量结果吻合良好，而侧隙预测较好地反应了侧隙值变化范围和变化趋势。同时，侧隙连续测量方法及侧隙预测均证明了理论模型的正确性，提高了侧隙测量效率并获得了更全面的侧隙数据，对齿轮传动的非线性研究、消隙控制以及齿轮精度研究等均具有指导意义和参考价值

近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛，研究者们发表了大量的研究成果。考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路，从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾。在关于低速路径跟踪控制的研究工作中，研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响。目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑，采用预瞄控制使控制器提前响应，以及采用线性模型预测控制（LMPC）或非线性模型预测控制（NMPC）等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等。考虑到NMPC既能减少系统约束的影响，又无需人为设置预瞄距离，且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性，加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低，因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求。高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外，还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战，因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法。不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题，目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块。此外，在高速路径跟踪控制中，地面附着系数等环境参数的影响也较大，因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向

为考察无网格方法求解铸坯凝固过程的可行性，本文依据移动最小二乘和变分原理，推导并建立了基于无网格伽辽金法的结晶器内铸坯凝固过程二维非稳态传热/凝固数学模型。以小方坯凝固过程为对象，分别采用节点均匀布置、加密布置、随机布置方式，模拟分析了小方坯凝固过程的温度场变化，并将计算结果与参考解、有限元法数值解进行了对比，结果证实无网格伽辽金法在计算精度、自适应性、网格依赖性等方面均优于有限元法。研究结果为无网格方法应用于连铸过程的传热、凝固以及应力/应变行为的数值计算提供参考

钢中夹杂物的去除一直是洁净钢研究的热点，对于提高钢材质量、保障产品性能具有重要意义.钢液中夹杂物主要通过上浮至顶渣被吸收而去除，这个过程可细分为夹杂物在钢液中长大上浮、在钢−渣界面穿越分离、在熔渣中被吸附溶解3个步骤.钢−渣两相的物性差异及界面特性导致不符合条件的夹杂物无法穿过界面与钢液分离，这使得该步骤成为夹杂物去除的决定性环节，且由于钢−渣两相周围快速的物性过渡、并行的物理化学现象以及高温、不透明等特性影响，使该步骤研究难度增大

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

针对卫星通信网频谱资源利用率低下的问题,以信道有效容量最大化为优化目标,提出了一种支持时延约束的卫星Underlay认知无线网络功率控制与优化算法.首先根据网络拓扑结构建立了功率干扰模型,通过引入时域信道相关系数,推导了完全与非完全信道环境下基于时延约束的认知用户有效容量优化目标函数,并利用Lagrange方法求解得到不同场景下认知用户的最佳功率调整策略,简化了功率控制优化过程,最后通过实验仿真分析了影响认知用户信道有效容量的因素.结果表明,该算法能够根据业务时延约束条件和信道衰落特性变化动态调整认知用户的最佳发送功率,与等功率分配算法相比认知用户的信道有效容量得到了明显提高

利用热重分析天平,采用非等温燃烧的方法对生物质热解产物——生物质焦与两种无烟煤混合试样的燃烧特性及其反应动力学参数进行了实验研究,考察了不同配比的混合试样的着火温度、燃烧速率最大时温度、燃尽温度和最大燃烧速率等燃烧特征参数,求出了反应的动力学参数活化能Ea和指前因子A.结果表明:活化能和指前因子均随混煤中生物质焦比例的增加而降低,存在动力学补偿效应;煤中掺入生物质焦后,试样燃烧的第一阶段和第二阶段的活化能分别呈现出\U形\曲线和\阶梯形\曲线的规律,且对混合燃料热解过程的作用要优于对固定碳燃烧过程的作用;活化能的计算表明生物质焦的存在有助于改善煤的着火性能,对煤的燃烧有催化促进作用

碱金属对高炉内焦炭的破坏大多通过研究碱金属碳酸盐对焦炭气化反应的影响,从而得出钾、钠破坏性相近,在控制碱金属入炉时也基本不对二者进行区分;但高炉调研表明在碱金属富集明显加剧的区域碱金属碳酸盐已分解且焦炭中钾含量均大于钠.本文通过热力学计算得知在碱富集区域碱金属主要以单质蒸气而非碳酸盐或氧化物形式存在,据此设计了模拟此区域有无CO2时钾、钠单质蒸气在焦炭上的自主吸附和破坏实验,结合原子吸收光谱法、X射线衍射法和扫描电镜-能谱分析发现钾蒸气和焦炭中灰分大量结合形成钾霞石后体积膨胀、裂纹扩展导致碱金属富集区域钾在焦炭上的吸附和破坏能力均远大于钠,因此建议尽量采用低灰分焦炭并严格控制入炉钾负荷.进一步研究体系中不同钾蒸气含量对气化反应的影响规律,得出当钾蒸气与焦炭的气固质量比率超过3%后焦炭反应性陡升.依据碱金属富集区域钾、钠在焦炭上的不同吸附和破坏性,建立了钾、钠各自入炉上限及总量上限的量化控制模型