针对镍黄铁矿和蛇纹石浮选难分离,提出采用磁罩盖法进行磁分离.结果表明,控制一定的矿浆物化条件,随着磁种磁铁矿的添加,镍黄铁矿的磁选回收率随之升高,而蛇纹石的回收率基本保持很低,可实现两者的良好分离.人工混合矿分离结果表明,磁种质量分数为5%时,获得的精矿Ni品位为19.89%,回收率为92.46%,MgO质量分数为4.72%;X射线衍射和扫描电镜分析结果显示磁铁矿在镍黄铁矿表面产生了罩盖,在蛇纹石表面未产生明显的罩盖;Zeta电位测试和DLVO理论计算结果表明,添加六偏磷酸钠后,蛇纹石表面电性由正变负,而对镍黄铁矿和磁铁矿表面电性未产生显著影响,从而使磁铁矿与蛇纹石间的相互作用变为排斥,而与镍黄铁矿之间仍为吸引,因而磁铁矿选择性罩盖在镍黄铁矿表面,增强其磁性,实现与蛇纹石的磁分离

为消除陡脉冲带来的干扰，分析了陡脉冲干扰的特点，建立了陡脉冲噪声数学模型，提出了基于变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）的心电信号滤波算法，提取叠加在心电信号中陡脉冲干扰分量、识别陡脉冲干扰分量并剔除陡脉冲干扰分量；为减少VMD分解层数、提高实时性并减少内存消耗，提出了心电信号预处理算法；针对医疗环境中的随机噪声伴随陡脉冲出现的情况，分析了VMD后子信号中随机噪声的特点，提出了基于VMD子信号能量估计的阈值去噪算法；利用变分模态分解的带通滤波器组特性，提出了基于变分模态分解子信号重组的QRS波群检测算法，配合滤波算法以提高心电信号特征检测精度。以添加了高斯白噪声和模拟陡脉冲干扰的MIT?BIH数据库心电信号和医疗环境中采集的心电信号为实验对象，分别实现对滤波算法和QRS波群检测算法的定量对比分析

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

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

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

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

首先从绿色通信入手, 对网络能量效率的国内外研究现状进行了分析. 在此基础上, 对超密集网络的关键性能指标, 即能量效率的各种定义进行了梳理, 为建模奠定了基础. 其次, 讨论了网络能量效率建模和优化过程中经常使用的4种理论模型: 随机几何、博弈论、最优化理论和分数阶规划. 并综述了能效提升的技术, 包括高能效部署与规划、高能效基站休眠、高能效用户关联、高能效资源管理、高能效传输方式. 最后, 指出未来的可能的技术挑战: 网络能效理论与超密集网络体系架构、超密集小基站高能效覆盖机理、超密集网络的柔性资源匹配机理、移动用户群体行为建模与高能效服务方法. 通过研究超密集网络高能效覆盖机理和柔性资源匹配机理, 为未来无线通信网络建模和分析提供设计依据与技术支撑

提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论，检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中，首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件，然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法，同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后，微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比，结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比，并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少，用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性，尤其是在工程实际中，故障监测所需的数据量大，计算时间长，如能较早的预警，可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此，这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值

浅层黄土滑坡是黄土高原广泛分布和频繁发生的地质灾害,造成了巨大的人员伤亡和财产损失.尽管二维确定性模型已被广泛用于浅层滑坡稳定性预测,但不能充分考虑岩土性质、地层结构、地下水等条件的三维空间变化,这可能与实际的斜坡稳定性不相符.因此,利用能考虑复杂斜坡环境的三维确定性模型评价滑坡稳定性,对获取更真实的评价结果以及指导滑坡防治工作具有重要意义.本文利用Scoops3D三维确定性模型评价了在浅层黄土滑坡稳定性预测中的适应性和可靠性.首先,模型计算参数敏感性的分析发现黏聚力、滑动视倾角和栅格单元重量对安全系数准确度影响较大,并用于指导获取详细的关键参数.然后,选取不同分辨率的数字高程模型(DEM)数据,利用Scoops3D模型对典型黄土沟壑中的浅层黄土滑坡稳定性进行预测,并通过详细的点状和面状滑坡分布图与预测结果的对比发现,该模型对黄土沟壑区的浅层滑坡稳定性预测准确度较高,且点状滑坡分布图可能更适合模型适应性的检验.最后,混淆矩阵法和成功率曲线法对不同分辨率数字高程模型预测结果可靠性的检验显示,该模型能够有效地预测黄土浅层滑坡的稳定性,且在高分辨率数字高程模型数据下可以获得可靠的预测精度

通过Thermo-Calc热力学计算、OM和FE-SEM观察、力学性能和腐蚀性能试验对不同固溶温度下的特超级双相不锈钢进行分析和研究。结果表明：σ相和非平衡氮化物是固溶水冷组织中的主要析出相，当固溶温度低于1050 ℃时，σ相优先沿双相界面析出，显著降低双相不锈钢的冲击韧性；当固溶温度高于1100 ℃，非平衡氮化物开始在铁素体晶粒内部析出，且随着固溶温度的升高，非平衡氮化物析出数量增加。这是由于固溶水冷过程中氮在铁素体中的溶解度快速降低，过饱和的氮来不及扩散到相邻奥氏体中，只能以氮化物的形式析出。随固溶温度升高，铁素体含量增加，奥氏体含量降低，实验钢的强度增加，冲击韧性降低。在1080～1120 ℃之间固溶时，双相比例接近1∶1，S32707特超级双相不锈钢具有优良的综合力学性能和耐晶间腐蚀性能