对含磷高强IF钢中MnS夹杂物控制进行了分析。通过对含磷高强IF钢中添加稀土进行对比试验，借助扫描电镜等设备对铸坯1/8、1/2、7/8厚度方向的试样以及热轧、冷轧、连退工序的带钢试样进行了夹杂物统计及二维形貌的观测对比，并对铸坯试样中小样电解的夹杂物及轧制各工序试样中原貌提取的夹杂物进行三维形貌的观测对比。结果表明：铸坯中心MnS夹杂物数量分布明显大于铸坯近表面，稀土的加入，先与钢中S相结合，并在凝固过程中较MnS提前析出，生成了小尺寸的球状夹杂物，可明显降低铸坯各位置MnS夹杂物的尺寸及数量；未加稀土钢在带钢轧制各工序中MnS夹杂物尺寸为10 μm左右，且具有遗传性，在轧制过程中压延变长，但没有碎化弥散。加入稀土后形成了S–O–Ce类夹杂物，形态呈球形，尺寸为2～5 μm，且独立弥散分布，不会对带钢组织连续性造成影响，有利于产品各相关性能

医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状，提出了一种基于领域词典和条件随机场（CRF）的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典，再结合条件随机场，进行了两次不同粒度的标注，将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体，从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果，因受到领域数据集大小的限制，在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性

采用Gleeble-3800D热模拟试验机在应变量0.6、变形温度750~1050℃、应变速率0.01~1 s-1工艺条件范围内, 研究了Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的热变形与动态再结晶行为.采用线性回归方法, 建立了三种成分实验钢的流变应力本构方程.计算得到Fe-5.5% Si、Fe-6.0% Si和Fe-6.5% Si高硅电工钢的热变形激活能分别为310.425、363.831和422.162 kJ·mol-1, 说明Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的热变形激活能随Si质量分数的增加而增大, 这使得Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢相同条件下的变形抗力随Si含量的升高而增大.采用金相截线法对不同成分和变形条件下实验钢的动态再结晶百分数进行了统计, 结果表明: 同一热变形条件下, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢的动态再结晶百分数随Si质量分数的升高而减小.本文实验条件下, 当变形温度为750~850℃时, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢软化机制主要为动态回复; 而变形温度为950~1050℃时, Fe-(5.5%、6.0%、6.5%) Si高硅电工钢软化机制主要为动态再结晶

将传统涂料与改性石墨烯复合，在7A52铝合金基体上制备防腐性能优良的石墨烯复合涂层.采用电化学噪声技术监测石墨烯改性涂层在质量分数为3.5%的NaCl溶液中的初期腐蚀过程.通过电化学噪声的时域分析、时域统计分析、傅里叶变换、频域分析，对不同石墨烯含量复合涂层的腐蚀过程进行研究，确定石墨烯具有最佳防腐蚀性能含量，根据电化学噪声特征参数的变化对涂层腐蚀情况进行具体研究.结果表明：添加不同含量的改性石墨烯，涂层在一定时间内出现不同程度的电化学噪声；当石墨烯涂层发生腐蚀时，电流电位变化过程为：波动范围由小变大→两者同步波动→电位缓升急降→两者波动范围再次变小.涂层交流阻抗在高频区的阻抗值随改性石墨烯含量的增加而增加；涂层添加改性石墨烯后，涂层腐蚀电位明显正移，自腐蚀电流密度减小，涂层的耐腐蚀性能明显提高；不同石墨烯含量涂层在3.5% NaCl溶液浸泡后铝合金表面出现不同程度点蚀，质量分数1%的石墨烯涂层仅出现少量点蚀坑；结合交流阻抗、极化曲线结果以及铝合金表面腐蚀形貌，综合分析确定石墨烯质量分数为1%时涂层防腐蚀性能最佳

通过对不同厂家或产线生产的相近成分和显微组织的8种低合金工程结构钢样品进行中性盐雾加速腐蚀试验，结合成分测试、微观组织分析、腐蚀产物分析及数据统计与计算拟合等方法，提出了评价低合金结构钢耐蚀性的综合耐蚀指数及其包含钢材成分、夹杂物、组织及晶粒度等多因素的数学表达式。研究结果表明，低合金工程结构钢的耐蚀性除与传统的耐蚀指数I相关外，还受钢中夹杂物、显微组织、晶粒度等多种材料因素的耦合影响，其影响程度按从大到小排序依次为耐蚀合金元素所决定的耐蚀指数I、夹杂物总量、珠光体含量和晶粒度级别。综合耐蚀指数Y可作为比耐蚀指数I指数更有效的低合金钢耐蚀性判据，具有重要的工程应用价值

为进一步揭示柔性隔离层下散体介质流动过程的内部作用机理，基于离散元软件PFC开展了柔性隔离层下散体介质流力链演化特征的数值试验研究。结合接触力学及统计力学相关知识，对多漏斗放矿过程中散体介质体系内力链长度、数量、强度、方向和准直系数等的演化特征进行了量化研究。研究发现：多漏斗放矿过程中，强接触及力链接触占比均比较稳定，其中强接触占比稳定在33%左右，力链接触占比稳定在16%左右，上下波动幅度均不超过2%；力链总数随着放矿次数的增加不断波动减少，并在放矿后期稳定在790条左右；不同放矿次数下力链长度的概率分布几乎一致，均随着力链长度的增加呈指数形式递减；力链强度的概率分布随着放矿次数的增加先呈指数形式上升再呈指数形式下降，并在0.7$\\bar F$

针对板坯连铸过程中间裂纹严重的问题,对中间裂纹的形貌、元素偏析等情况进行分析.通过建立有限元模型,对不同压下位置和不同压下量凝固前沿的受力情况进行计算并与临界应力值进行对比.结果表明:C、P、S等元素在晶界处富集只是促使中间裂纹开裂的内因,真正造成铸坯开裂的原因是凝固前沿所承受的拉应力.铸坯通过矫直段时,多处位置的凝固前沿所承受的拉应力超过钢的临界值,导致凝固前沿容易开裂延伸,形成中间裂纹;而弧形段和水平段处凝固前沿所承受的拉应力不超过钢的临界值,无裂纹产生.统计现场大量轻压下的实验结果显示:轻压下避开矫直区进行时,中间裂纹的发生率降低约41.3%

针对顺层岩质边坡岩层结构面倾角θ和边坡角α两个参数,采用离散单元法研究了不同工况下总计270个边坡模型的变形破坏特征,统计得到不同变形破坏模式对应的岩层结构面倾角θ与边坡角α的范围,并基于强度折减法研究了两个参数与边坡稳定性的关系,揭示了顺层岩质边坡变形破坏机制及稳定性特征.研究结果表明:依据边坡变形破坏特征,提出了四种顺层岩质边坡变形破坏模式,即坡脚沿岩层结构面的滑移-剪切破坏,坡顶沿岩层结构面的滑动-剪切破坏,岩层下缘弯曲-剪切破坏,以及岩层上缘翻折-拉裂破坏.在此基础上,分析并归纳了这四种模式的产状、变形特征以及可能的破坏模式等一般规律.边坡安全系数fs随结构面倾角θ的增大先减小后增大,在减小过程中达到最小值后迅速上升,然后变缓回落.边坡安全系数fs随结构面倾角θ变化过程中,当θ约等于α-7.3°时,fs取得最小值,此时对应的边坡稳定性最差

以赞比亚一露天铜矿南帮边坡(矿体下盘)为研究对象,将Rosenbluth点估计方法与节理有限元方法相结合应用于该节理发育的岩质边坡稳定性评价中.建立以边坡岩体材料强度参数(内摩擦角和黏聚力)为输入变量,安全系数为输出变量的概率模型,点估计状态函数的求解过程引入节理有限元方法.通过现场节理及结构面调查,建立边坡节理有限元模型求解边坡安全系数,得到基于安全系数的边坡变形破坏概率统计指标,对边坡稳定性进行了概率分析,分析结果与现场失稳情况一致.该方法既考虑了岩体材料参数在赋值过程中实际存在的不确定性,同时也考虑了节理岩质边坡的节理属性,充分体现了岩层接触作用的非线性关系,使得对节理岩质边坡的稳定性评价更加合理

采用扫描电镜、X射线能谱仪以及扫描电镜配置的夹杂物自动扫描统计软件(INCAFeature)表征了Fe-Mn-C(-Al)系TWIP钢中夹杂物的成分、形貌和数量,考察了Al质量分数在0.002%~1.590%的四种TWIP钢中夹杂物的特征和Al含量对AlN析出行为的影响.并在此基础上,采用了适合TWIP钢中高锰高铝特点的热力学参数对AlN夹杂物进行了系统的热力学分析.研究表明,在含有相似N质量分数(0.0078%~0.0100%)的TWIP钢中,当钢中Al质量分数升高至0.75%时,AlN夹杂物开始在钢中析出,并在MnS(Se)-Al2 O3上局部析出形成MnS(Se)-Al2 O3-AlN复合夹杂;当Al质量分数升高至1.07%时,热力学计算表明AlN已经可以在TWIP钢液相中形成,经不断长大后在MnS(Se)夹杂物表面局部析出形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物;在Al质量分数为1.59%的TWIP钢中,AlN的平衡析出温度比其液相线温度高出42℃,在液相中形成的AlN可以作为异质核心,MnS(Se)夹杂在其表面包裹形成MnS(Se)-AlN复合夹杂物.另外,在Fe-18.21% Mn-0.64% C-1.59% Al体系的TWIP钢中,AlN在液相中析出所需的最低氮的质量分数仅为0.0043%.因此,在TWIP钢的冶炼过程中,应尽可能的降低钢中的氮含量,避免生成过量的AlN夹杂