通过工业试验对202不锈钢进行系统取样，分析试样中夹杂物的变化特征，结合热力学计算，研究了202不锈钢中非金属夹杂物的形成机理。在进行硅锰脱氧后，LF精炼过程中钢液内以球型Ca?Si?Mn?O夹杂物为主。对于硅锰脱氧钢，钢液中残余铝质量分数为1×10?5时，可以扩大Mn?Si?O相图的液相区，但铝质量分数超过3×10?5会导致钢中容易形成氧化铝夹杂物并减小液相区。在连铸坯中以Mn?Al?O类夹杂物为主，相较于LF精炼过程试样，连铸坯试样中夹杂物的MnO和Al2O3含量明显增加，CaO和SiO2含量明显减小，夹杂物个数则由LF出钢试样的5.5 mm?2增加到11.3 mm?2。结合热力学计算发现，凝固过程中会有Mn?Al?O夹杂物形成，这也使其成为连铸坯中主要的夹杂物类型

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

首先介绍了高熵合金的理论基础。然后从不同的热喷涂工艺出发，综述了等离子喷涂、超音速火焰喷涂、高速电弧喷涂、冷喷涂四种技术在制备高熵合金涂层上的研究发展现状，重点从原料选用、制备工艺优化、性能研究、后处理工艺等方面对以上四种热喷涂技术制备高熵合金涂层的研究进行系统地归纳与总结。最后提出现有制备高熵合金涂层的热喷涂技术较少、热喷涂材料受限、高熵合金设计盲目这三个问题，针对性地提出了在优化已有技术的基础上开发新技术；开发高熵陶瓷、高熵非晶合金、高熵复合材料等新型热喷涂材料；沿用材料基因组理念建立高熵合金数据库这三点热喷涂制备高熵合金涂层在未来的发展趋势

以纯Al粉为主要原料,添加Cu单质粉末以及Al-Mg、Al-Si中间合金粉,利用粉末冶金压制烧结方法制备出相对密度98%以上的Al-Mg-Si-Cu系铝合金.研究表明,烧结致密化过程主要分为3个阶段:初始阶段(室温~460℃),坯体内首先形成Al-Mg合金液相,液相中的Mg原子分别扩散至Al或Al-Si粉末中,与Al2O3反应并破除氧化膜,形成Al-Mg-O等化合物;同时,Al-Cu发生互扩散,形成Al2Cu等金属间化合物.第二阶段(460~560℃),Al-Cu、Al-Si液相快速填充颗粒缝隙或孔洞,坯体相对密度显著提高;此阶段的致密化机制主要是毛细管力引起的颗粒重排,以及溶解析出导致的晶界平直化.第三阶段(560~600℃),随温度的升高,液相润湿性提高,晶粒快速长大,使得大尺寸孔洞填充,烧结体基本实现全致密,此阶段的致密化主要由填隙机制控制.在铝合金晶界处发现了MgAl2O4和MgAlCuO氧化物的存在,推测Al粉表面氧化膜的破除机制与合金成分有关.由于Al-Cu液相在Al表面的润湿速率远高于AlN的生长速率,因为在本体系中未发现AlN的存在

采用真空熔炼法, 经急冷和缓冷两种不同冷却条件制备了Te系化合物TeAsGeSi合金粉体.通过X射线衍射分析, 急冷工艺制备粉体呈非晶态, 缓冷工艺制备的粉体呈晶态, 结晶主相为R-3m空间群的As2GeTe4; 差热-热重分析显示, 升温至350℃时缓冷粉体As2GeTe4成分熔融, 400℃时两种粉体均开始快速失重, 为避免制备过程中发生材料熔融及挥发损失, 确定烧结温度不超过340℃.采用真空热压法制备TeAsGeSi合金靶材, 将两种粉体分别升温至340℃, 加压20 MPa, 保温2 h制备出两种靶材, 其中缓冷粉体制备的靶材致密度高, 为5. 46 g·cm-3, 达混合理论密度的99. 5%, 形貌表征显示此靶材表面平整, 孔洞少, 元素分布均匀

泥层高度和底流浓度是深锥浓密机最为重要的两个参数，因此有必要研究底流浓度随泥层高度的变化规律.采用自制小型深锥浓密机，对尾矿非连续/连续动态压密过程进行了物理实验；借助于有效孔隙比与泥层压强间遵循的Power函数关系，结合对尾矿颗粒的受力分析，推导出了底流浓度与泥层高度的数学模型，揭示了浓密机底流浓度与泥层高度的内在关系，并从尾矿颗粒空间结构的角度解释了该模型的变化规律；结合矿山生产对于底流浓度的要求，应用该数学模型，为其推荐了泥层高度的合理范围，验证了底流浓度数学模型的可靠性.该模型为深锥浓密机的设计和运行提供了理论依据

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

针对复杂集总干扰下六旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,给出了混合积分反步法控制与线性自抗扰控制的控制算法. 首先,通过牛顿-欧拉方程建立六旋翼飞行器的非线性动力学模型,并剖析系统输入输出的数学关系. 其次,根据六旋翼飞行器动力学模型的特点,将其分为位置与姿态两个控制环. 位置环采用积分反步法控制理论设计控制器,通过引入积分项来提高系统的抗干扰能力,消除轨迹跟踪的静态误差;姿态环采用线性自抗扰控制技术设计控制器,通过线性扩张观测器估计和补偿集总干扰影响,提高系统的鲁棒性. 最后,通过2组仿真算例和1组飞行试验验证了本文所提飞行控制算法的有效性. 研究结果表明:该控制算法对集总干扰有较好的抑制作用,能够使六旋翼飞行器既快又稳地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值

人体在进入疲劳状态时生理参数会发生相应的变化.为了探讨砌砖工人在持续体力劳动作业时心率和心率变异(HRV)对人体生理疲劳的影响,针对疲劳与心率的关系提出评价生理疲劳的数学模型.选取15名健康受试者(男性)在搭建的86 cm平台模拟砌砖工人作业.持续作业30 min进行一次心率变异数据的收集.同时,使用心率传感器对心率进行实时监测.本文采用方差分析、t检验和非线性拟合的方法对疲劳对心率和心率变异的影响进行分析.结果表明,生理疲劳使心率波动程度有显著变化(检验水准α=0.05水平,概率P0.05).非线性拟合结果(R2=0.8892)显示,生理疲劳的发展趋势呈现出\S型\的趋势.据此提出,生理疲劳分为3个阶段:疲劳调整期、疲劳稳定期和疲劳失稳期.在疲劳失稳期前(试验中约为90min)受试者休息,可以减缓或延迟生理疲劳的发生

研究了全状态约束与输入饱和情况下的全向移动机器人轨迹跟踪控制问题.首先，针对一类三轮驱动的全向移动机器人，考虑系统存在模型参数不确定与外部扰动，建立了运动学与动力学模型；其次，利用障碍Lyapunov函数，结合反步设计方法，有效处理全向移动机器人跟踪过程中存在的状态约束，保证所有状态变量不会超出状态约束的限制区域；然后，针对系统参数不确定和未知有界扰动，设计相应的自适应律进行处理；同时，提出一种抗饱和补偿器保证机器人输入力矩满足饱和约束；并且利用Lyapunov理论分析证明了当选取合适的控制参数时闭环系统中的所有信号均能保证一致有界；最后，通过与未考虑状态约束和输入饱和的控制器以及经典比例-微分控制器进行仿真对比，验证了该方法的有效性和鲁棒性