以Cr35Ni45Nb合金为研究对象,进行不同气氛条件下高温时效及高温持久试验,并结合扫描电镜及定量电子探针对样品表面及横截面的观察分析,系统研究不同氧化条件下Cr35Ni45Nb合金组织演变与持久寿命的关系.结果表明:随着处理时间的延长,管材边缘及内部组织均逐渐发生变化.氧化序列体现为先是在样品边界不同地点形成不连续的氧化膜,随后氧化膜连成一体形成连续氧化膜,同时贫化区也逐渐形成;由于温度波动,氧化膜破裂脱落,而在氧分压较高的时效环境中,氧化膜得不到及时修复,使得贫化区晶界中出现内氧化.此外,在空气中氧化与在真空充氩气石英管中持久试验结果表明,较薄的连续氧化膜有助于提高合金的蠕变性能,而随着高温时效时间的延长,边界贫化区逐渐形成,氧化膜破裂及内氧化的发生,使得合金的蠕变性能逐渐弱化

以河砂、水泥和盐为原料制作类砂岩型矿石试件,采用水浸的方式对不同品位矿石进行浸矿试验,对浸出液质量浓度进行监测.考察了浸出液质量浓度和浸出率随浸矿时间演变规律;将浸出液质量浓度时间序列进行相空间重构,用混沌理论揭示了不同品位矿石浸出液质量浓度在相空间中相点距演化规律;利用灰色理论,建立了浸出液质量浓度相点距演化预测模型,确定合理的浸矿周期.研究发现:浸出液质量浓度表现出混沌特性,对其进行相空间重构处理后,细微变化特征得以放大,内部规律得以充分展现;不同品位矿石表现出不同的非线性动力学行为;利用基于相空间重构的残差修正灰色模型预测了浸矿周期,为溶浸采矿理论与技术提供了一种新的研究和探讨方法

以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn-Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度模值较大的光流向量;之后,采用图像信息熵统计光流变化角度,进而得到视频序列的方向信息熵向量,通过对熵向量的分析,实现微表情关键帧捕捉;最后,本实验采用芬兰奥卢大学的SMIC微表情数据库和中国科学院心理研究所傅小兰的CASME微表情数据库作为实验样本,通过与传统的帧差法比较,证明了本文提出的算法优于帧差法,能够较好地表现出微表情变化趋势,为微表情识别提供基础

为实现结晶器过程可视化和辅助漏钢预报技术，提出一种等值线区域填充法快速高效绘制直观的结晶器在线热像图的方法.该方法通过离散数据网格化、等值线生成和等值多边形填充绘制云图.其中，等值线生成采用网格序列法和单元剖分法结合，避免了已往的等值线追踪和二义性问题，高效准确，实现简单.将该方法与扫描母元法相比，前者绘制云图速度快，保证了精度和质量，优于后者，且算法复杂度的分析也证明了前者时间效率较高.实际应用结果表明，该方法绘制的结晶器在线热像图能很好地反映正常和非正常情况下结晶器内部温度场的特征，可满足实际生产要求

利用插入突变的方式获得了一株衣藻不运动突变体ift81,该突变体表现出鞭毛缺失或者短鞭毛的性状.基因序列分析表明,外源基因aphⅧ插入了突变体中IFT81(intraflagellar transport,IFT)基因的第五个外显子内,并导致该外显子原有的52个碱基对被替换.把含有完整IFT81基因的重组质粒导入突变体ift81后,其鞭毛恢复为野生型且可以检测到IFT81-HA融合蛋白的表达,这证明突变体的鞭毛缺陷确实是由于IFT81基因突变所导致.电镜观察显示突变体中鞭毛的显微结构发生改变,免疫荧光实验证实IFT81蛋白主要定位于基体和鞭毛部位.上述结果表明:IFT81蛋白缺失会导致衣藻鞭毛组装缺陷,在鞭毛组装所需蛋白的运输过程中,IFT81蛋白是必不可少的

为较好地表征当前北京整个区域大气颗粒物质量浓度随时间尺度的变化及区域分布污染特征，根据北京市35个监测站点获得的2013年3—5月颗粒物质量浓度1 h均值，分析和研究PM2.5和PM10质量浓度的季节性变化并提高其空间分辨率，在此基础上探讨颗粒物可能的影响因素及污染来源.结果表明，3—5月颗粒物质量浓度具有周期性变化规律和显著相关性，应用MATLAB空间插值算法实现的颗粒物质量浓度区域分布图具有一定精度，可外推并揭示颗粒物区域污染特征.分析表明当前北京颗粒物污染的影响因素有冬末的冷锋和降雪、春季的沙尘和大风、夏初的降雨和湿热等；污染区域则呈现南高北低的特征，污染来源除了本地人为源以外，周边区域传输也有较大影响.通过颗粒物污染的时间序列和空间插值的结合分析，可为进一步研究颗粒物时空关系及掌握区域污染特征提供方法

本文提出了一个利用复合码与和码来辨识H模型和前馈非线性系统的方法,而这些伪随机码是由相位相差1/2半周期的逆重复m序列所组成。采用此方法进行辨识时,即使非线性元件的奇次系数全为零,仍然能够辨识出线性系统的脉冲响应和非线性元件的偶次系数。文中附有辨识H模型的数字仿真结果,验证了所提方法的正确性

为了实现多金属地下矿山生产计划编制的动态性和科学有效性,以开采过程中技术经济要求和空间序列关系为约束条件,以利润最大化为目标构建多金属地下矿山生产计划动态优化模型.模型将采准、切割、爆破、回采和充填过程抽象为基本作业单元并加以模型化处理,将地下开采的均衡性要求和接续性问题转化为空间约束条件,以开采状态作为决策变量,构建生产计划优化的0-1整数规划模型,并给出基于人工蜂群模型的求解算法.以西藏某铜钼矿的生产计划动态编制为应用案例,优化解算出矿山未来3年的生产计划,并给出矿床开采时序的三维可视化展示.优化结果表明,通过开采区域的动态调整,在有效保证生产连续性的同时,提升了矿山开采的经济效益

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

《数字信号处理》是电子信息工程、电子信息科学与技术专业的一门重要的必修课。本课程的目的是通过学习使学生掌握应用数字计算机分析、处理用数字或符号的序列表示的信号的基础理论和基本方法，提取其中有用的信号，如变换、滤波等，了解数字信号处理的现状、应用领域及发展方向，为今后解决具体技术问题和进一步深造打下良好的基础。要求学生先期修过积分变换，信号与系统、线性代数等