针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性

针对弱光照条件下交通标志易发生漏检和定位不准的问题，本文提出了增强YOLOv3（You only look once）检测算法，一种实时自适应图像增强与优化YOLOv3网络结合的交通标志检测与识别方法。首先构建了大型复杂光照中国交通标志数据集；然后针对复杂的弱光照图像提出自适应增强算法，通过调整图像亮度和对比度强化交通标志与背景之间的差异；最后采用YOLOv3网络框架检测交通标志。为了降低先验锚点框设置精度以及图像中背景与前景比例严重失衡对检测精度造成的影响，优化了先验锚点框聚类算法和网络的损失函数。对比实验结果表明，在实时性大致相当的情况下，本文提出的增强YOLOv3检测算法较标准YOLOv3算法对交通标志有更高的回归精度和置信度，召回率和准确率分别提高0.96%和0.48%

为了实现地下金属矿山采掘作业计划编制的实时准确与科学有效性，针对矿山作业地点分散、生产组织复杂、矿石质量难以控制等特征，构建了基于0-1整数规划的作业计划优化模型.通过分析开采技术经济指标及空间逻辑关系，以最小品位偏差为目标，将产量均衡、出矿能力以及品位高低结合开采等转化为约束条件，考虑各采场作业工序、回采顺序、生产能力以及其他生产要素等，运用计算机技术和整数规划方法，得出地下矿山采掘作业计划最优方案.以国内某大型金矿为案例进行了模型的有效性验证，解算出矿山最优的采掘作业计划，并得出作业计划甘特图.结果表明，模型能够指导完成生产作业任务，且满足作业计划连续性和均衡性要求

以迄今为止查阅到的中国大陆金属矿区实测地应力数据为基础，经优化处理后最终采用165组数据，基本覆盖了我国大陆主要金属矿山分布地区.采用回归分析法给出了中国大陆金属矿区测量埋深范围内的地应力场特征，并尝试从地应力的角度对中国大陆金属矿区断层的稳定性进行了讨论.结果显示，中国大陆金属矿区垂直主应力、最大与最小水平主应力总体上随埋深呈线性增加；最大与最小水平主应力之差Δσ随埋深的增加有增大的趋势，但规律性不显著；最大水平主应力与垂直主应力之比Kh，max主要集中在1.00~2.50之间，最小水平主应力与垂直主应力之比Kh，min主要集中在0.50~1.50之间，平均水平主应力与垂直主应力之比Kh，av主要集中在1.00~2.00之间，随着埋深的增加，3个侧压系数的变化幅度逐渐减小，Kh，max趋向于1.83，Kh，min趋向于0.80，Kh，av趋向于1.31；最大与最小水平主应力之比与埋深没有显著的关系，主要集中在1.5~2.0之间，近似服从正态分布；断层在埋深小于500 m范围内有滑动的可能，埋深超过500 m时，逆断层有滑动的可能，走滑断层处于相对稳定状态

碱性浸矿细菌是处理碱性脉石矿物的新型高效菌株.为提高碱性浸矿细菌(Providencia sp.)的浸矿适应性和浸出率,首次对其进行铜矿浆驯化和紫外诱变改良.使用Design Expert-8软件对改良菌株进行三因素三水平Box-Behnken试验设计与结果分析,考察矿浆中固相质量浓度、接种量和温度三个因素与浸出率之间的关系,利用Design Expert-8软件对试验条件进行优化,确定改良菌株最佳浸出条件,并得到浸出率预测模型.在最佳浸出条件下对改良菌株与原始菌株别进行浸出试验,比较二者在改良前后生长及浸出率的变化情况.结果显示:改良菌株能更好适应矿浆环境,细菌浓度最高时可达6.5×108mL-1左右,浸出率达到了50.57%;而改良前细菌浓度最高只有3×108mL-1,浸出率也只有29.03%

采用溶胶-凝胶法制备纳米粉末TiO2,运用XRD技术对样品进行了表征.以中压汞灯为光源,在圆柱型石英光催化反应器上进行了酸性黑染料光催化反应性能考察.讨论了煅烧温度、空气流量、试液的pH值、光照时间与酸性黑染料光催化降解率的关系.实验结果表明,煅烧温度使TiO2光催化性能得到显著改善.TiO2在400℃煅烧3h,XRD曲线上出现宽化锐钛矿型衍射峰;到500℃,所有晶粒均为锐钛矿型结构,随着煅烧温度升高,晶粒中金红石型含量相应增加;到750℃,粉末中的所有晶粒均为金红石型结构.但是对于同一煅烧温度,煅烧时间不同,晶型不发生变化.煅烧温度为600℃时,TiO2光催化活性最高.在优化实验条件下,光照140min,酸性黑染料光催化降解率达到100%

采用有限压缩层地基上中厚板等参元共同作用分析程序，对CFG桩复合地基分区不均匀布桩模型进行数值计算，并与均匀天然地基模型和CFG桩复合地基均匀布桩模型进行对比分析.研究发现，采用强化核心筒区布桩、相对弱化外框架柱区布桩的不均匀布桩优化模型，核心筒最大沉降和筏板相对挠曲均明显小于均匀布桩模型，对控制核心筒部位的绝对沉降量和筏板相对挠曲效果明显.不均匀布桩模型的基底反力分布与均匀布桩模型具有明显区别，和复合土层模量分布相关性明显：核心筒周边外扩1倍板厚范围内基底反力最高，分布较为均匀，基本呈线性分布；核心筒荷载有效传递范围为核心筒周边外扩2.5倍板厚区域，核心筒周边外扩1倍板厚至2.5倍板厚区域基底反力逐步衰减；核心筒周边外扩2.5倍板厚范围以外的外框柱区域基底反力最低，分布较为均匀，基本呈线性分布；基底反力总体呈盆形分布

针对焊缝缺陷磁记忆检测中存在定量化反演难题,建立了基于改进的支持向量回归机定量反演模型.以预制不同尺寸未焊透和夹渣缺陷的Q235焊接试样为试验材料,进行磁记忆扫描检测发现:缺陷位置的磁记忆信号特征参数随尺寸变化而呈现一定的变化规律,但同时存在分散性和不确定性.鉴于磁记忆信号样本的有限性、分散性和非线性,首先将提取到的磁记忆特征参数进行归一化处理,引入支持向量回归机建立焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,并进一步利用模拟退火算法对支持向量回归机参数进行优化,使目标函数达到全局最优而非局部最优.最后,考虑到由磁记忆信号逆向反推缺陷的三维尺寸,存在解的不确定性,为此在缺陷单维尺寸反演模型的基础上,通过构建多层结构的支持向量回归机进行多尺寸反演输出,建立了基于模拟退火支持向量回归机的焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,结果表明:未焊透缺陷尺寸反演最大相对误差为7.96%,夹渣缺陷为4.97%,为焊缝缺陷的磁记忆反演与定量化评价提供一种新的思路

以红土镍矿为原料,利用深还原工艺将镍和铁由其矿物还原成金属镍和铁,再通过磁选分离富集得到高品位的镍铁精矿.对深还原焙烧工艺参数进行了优化,得到最佳的工艺条件如下:内配碳量(C/O原子比)为1.3,还原时间为80 min,CaO质量分数为10%,还原温度为1300℃.在此条件下得到的镍铁精矿中镍品位为5.17%,全铁品位为65.38%,镍和铁的回收率分别为89.29%和91.06%.利用X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)及能谱分析(EDS)对深还原矿及磁选后的镍铁精矿进行了分析,发现深还原矿中出现金属粒,为Ni-Fe合金,镍全部溶于镍铁合金中,铁还有少部分以FeO的形式存在;磁选过程除去大量的脉石,精矿中主要物相为Fe、Ni-Fe、FeO及少量的CaO·MgO·2SiO2

提出了一种以Na2CO3为添加剂、以煤为还原剂的还原分离方法,将原矿中铁的氧化物还原为铁单质粉末通过磁选分离回收,将水铝石矿物转化为铝酸钠溶出分离回收.通过单因素实验考察了还原温度、还原时间、Na2CO3用量和还原剂用量对粉末铁品位、铁回收率和氧化铝溶出率的影响,并用X射线衍射分析、扫描电镜观察和能谱分析等方法研究了反应的过程和机理.通过正交试验优化了实验参数,获得的最优条件为还原温度1150℃,还原时间45 min,Na2CO3用量40.47%,还原剂用量11.9%;在最优条件下,粉末铁品位为95.88%,铁回收率为89.92%,氧化铝溶出率为75.92%