利用Pro CAST软件对2400 mm×400 mm宽厚板坯结晶器建立三维动态模型,采用移动边界法实现结晶器内流场、温度场及应力场的耦合模拟.结果表明:考虑凝固坯壳的影响,下回流区位置向铸坯中心靠拢,真实反映了钢液在连铸结晶器内的流动情况.自由液面的钢液从窄面流向水口,速度先增大后减小,距水口约0.7 m处,出现最大表面流速,约为0.21 m·s-1.结晶器出口坯壳窄面中心厚度最小且由中心向两侧逐渐增大,最小厚度约为10.4 mm;受流股冲击影响较弱的宽面坯壳与窄面相比生长更均匀,宽面偏角部和中心的坯壳厚度分别为18.9 mm和27.6 mm.铸坯坯壳应力变化趋势与温度基本保持一致,表明初凝坯壳应力主要是热应力.结晶器内铸坯宽窄面上的等效应力均沿着结晶器高度下降方向呈增大趋势,铸坯角部、宽面中心及窄面中心位置的最大应力各约为200、100和25 MPa

采用高精度显微CT技术及三维图像分析方法研究氧化铜矿石颗粒在酸浸前后内部微观孔隙结构特征及其演变,考察孔隙率、孔隙尺寸分布、孔隙连通度、孔隙分维等参数的变化规律.结果表明：酸浸后矿石颗粒的孔隙率明显增加,孔隙尺寸分布范围更广,出现一定比例的大孔隙,平均孔隙直径增加2~3倍;孔隙连通度在酸浸前基本为零,酸浸后明显增加,并在各方向上呈现空间变异性;孔隙分维数在浸出结束后也有所增大,且在一定范围内与孔隙率及平均孔隙直径呈指数增长关系.借助三维图像分析可实现矿石浸出过程中内部微观孔隙结构的定量描述,从而揭示矿石颗粒孔隙结构的演化规律

针对经典K–means算法对不均衡数据进行聚类时产生的“均匀效应”问题，提出一种基于近邻的不均衡数据聚类算法（Clustering algorithm for imbalanced data based on nearest neighbor，CABON）。CABON算法首先对数据对象进行初始聚类，通过定义的类别待定集来确定初始聚类结果中类别归属有待进一步核定的数据对象集合；并给出一种类别待定集的动态调整机制，利用近邻思想实现此集合中数据对象所属类别的重新划分，按照从集合边缘到中心的顺序将类别待定集中的数据对象依次归入其最近邻居所在的类别中，得到最终的聚类结果，以避免“均匀效应”对聚类结果的影响。将该算法与K–means、多中心的非平衡K_均值聚类方法（Imbalanced K–means clustering method with multiple centers，MC_IK）和非均匀数据的变异系数聚类算法（Coefficient of variation clustering for non-uniform data，CVCN）在人工数据集和真实数据集上分别进行实验对比，结果表明CABON算法能够有效消减K–means算法对不均衡数据聚类时所产生的“均匀效应”，聚类效果明显优于K–means、MC_IK和CVCN算法

以滚轴支座基础隔震结构作为受控结构研究对象, 在该隔震结构的隔震层施加主动控制装置, 形成智能隔震体系, 以控制隔震层的位移, 提高结构的安全性. 在智能隔震结构中引入非光滑控制算法, 基于隔震层位移和速度反馈, 提出了智能隔震结构的非光滑控制算法, 进一步根据Lyapunov稳定理论, 推导了在非光滑控制下智能控制闭环系统的全局有限时间稳定性. 结合一栋六层滚轴支座基础隔震结构, 进行了非光滑主动控制算法下和LQG主动控制算法下的地震响应控制仿真分析. 结果表明, 智能隔震结构可有效控制结构的位移, 与被动隔震结构相比较上部结构的地震响应有一定程度的减小, 同时提出的非光滑控制算法与LQG控制算法相比较具有更好的控制效果, 相比LQG控制算法通过较少的反馈量即可实现反馈控制, 且非光滑控制算法具有良好的稳定性

页岩气储层中存在大量的纳微米孔隙，且孔隙裂缝结构复杂，气体渗流阻力大，存在多尺度渗流的问题；页岩气储层压力扰动随时间向外传播并非瞬时到达无穷远，其渗流规律就是一个压力扰动边缘动边界的问题。基于对以上问题的研究，本文建立了渗透率分形分布和高斯分布的渗透率表征模型，对不同形态缝网压裂特征就渗流规律进行了描述，并利用稳态依次替换法，考虑页岩储层中扩散、滑移及解吸作用，进一步研究了多级压裂水平井不稳定渗流压力扰动的传播模型，得到不同压裂条件下压力扰动边界随时间变化的关系，并结合我国南方海相龙马溪组页岩气藏储层参数，应用MATLAB编程。研究表明：压力传播动边界随时间增加逐渐向外扩展，渗透率越小，压力传播越慢；未压裂储层压力传播速度<渗透率分形分布压裂储层传播速度<渗透率高斯分布压裂储层传播速度。对于渗透率极低的页岩气储层，压力传播慢，气井自然产能低，必须对页岩气储层进行大规模的储层压裂改造，并控制压裂程度，以提高页岩气开发效果；基于压力传播动边界的扩展优化页岩储层压裂井段间距90 m，优化渗透率分形分布压裂井井间距318 m，渗透率高斯分布压裂井井间距252 m。因此应合理控制页岩储层压裂改造规模，实现优产高产。模型模拟结果与实际生产数据拟合较好，验证了本研究理论模型的适用性

为了掌握皮带运输巷道粉尘质量浓度的分布规律,获取通风除尘设计的合理参数,以西石门铁矿提升车间系统40#皮带运输平巷为研究背景,依据气固两相流理论,运用计算流体力学的离散相模型对皮带运输巷道粉尘质量浓度进行数值模拟,并与现场实测的粉尘质量浓度分布情况进行对比分析,模拟结果与实测数据基本吻合.研究表明,运用欧拉-拉格朗日法对皮带运输巷道粉尘质量浓度分布规律进行模拟是可行的.在通风除尘设计中,当巷道风速为3 m·s-1时,排尘效果最好,粉尘质量浓度整体保持在3 mg·m-3以下;皮带运输速度为2.5 m·s-1时粉尘质量浓度较低;定期进行壁面洒水也能在一定程度上实现降尘目标

通过实验验证和理论分析,证明了混煤哈氏可磨性指数与配比是非线性相关的,并利用微磨球效应理论进行了解释.通过实验测定了五组混煤的可磨性指数,由于各组数据变化区间不完全一致,无法直接比较,利用相对可磨率的定义对实验数据进行归一化处理,实现了在统一区间内比较各组实验数据.结果表明:可磨性指数不同的任意煤种混合,混煤的相对可磨率随配比的变化是一致的.利用分段式最小二乘多项式拟合得到混煤相对可磨率的计算公式,结合其定义式,提出了基于非线性假设的混煤可磨性指数计算方法.实际应用表明,该方法比线性假设公式精确性明显提高

为了提高物流服务优化组合的动态性、可靠性与用户满意度,本文提出了一种基于全局服务质量(quality of service,QoS)约束分解的能够感知领域质量与资源需求的物流服务优化组合方法.该研究工作首先把学习机制引入人工蜂群算法(artificial bee colony algorithm,ABC),形成了具有自主学习能力的改进型人工蜂群算法(LABC);之后,应用学习人工蜂群算法(LABC)将全局QoS约束分解成每个物流子任务需要满足的局部QoS约束,从而将QoS感知的物流服务优化组合这一全局优化问题转化成以领域质量为依据的局部最优服务选择问题;其次,在物流服务流程执行的过程中,在感知物流任务节点对资源需求的前提下,为每一个物流任务节点选择一个具有最优领域QoS的物流服务;与已有的研究工作相比,该方法能够实现物流服务动态可靠的优化组合.最后,通过模拟实验验证了本文所提出的方法是可行有效的

为了有效富集含磷转炉渣中磷，通过TiO2熔融改质研究了磷富集行为，对TiO2改质过程进行了热力学探讨，同时对实验炉渣进行磁选分离提取了富磷相.在1623 K条件下，随着渣中TiO2含量的增加，渣中先期析出的n2CaO·SiO2-3CaO·P2O5（以下简记nC2S-C3P）固溶体与TiO2不断反应析出CaSiTiO5、CaTiO3和高磷固溶体（n'C2S-C3P，n'