基于电子背散射衍射（EBSD）技术，利用极射赤面投影图，提出了一种不依赖于残余奥氏体，对协变相变产物的原奥取向进行重构的简易方法.计算结果表明，利用铁素体的{110}α极图中三个贝恩组的交点可以成功重构出原始奥氏体取向，并且精度可达2°；同时，该方法还可以对局部微区或者变体选择很严重的原奥取向进行重构，误差仍可控制在2°之内，具有其他重构方法无可比拟的优点.位向关系具体种类并不影响对原奥取向的重构，采用该方法进行原奥取向重构时不需要预先知道具体的位向关系，并且适用于位向关系处在K-S与N-W关系之间的所有协变相变过程.通过运用该方法重构原奥取向，本文研究了高温奥氏体化过程中的奥氏体行为.研究发现当采用较高的温度奥氏体化时会出现奥氏体孪晶，奥氏体孪晶的出现与奥氏体化温度有关

先进的相变储能材料是推动储能技术发展的核心和关键，在促进新能源开发和提高能源利用率中起着至关重要的作用。因在相变过程中具有高储能密度和小体积变化等优势，相变材料中应用最多的是固?液相变材料。然而在其相变过程中会发生固态向液态的转变，为了避免其在液相状态下的泄露，需要加以定形才能使用。多孔基复合相变材料在有效防止固液相变发生泄露的同时，还需兼顾定形复合相变材料传热性能的提升。本文针对这个问题进行了大量的调研，对近年来国内外在提高多孔基定形复合相变材料传热性能方面的研究进行了综合分析，介绍了三种强化传热的方法，分别是使用高导热多孔材料做载体材料、掺杂高导热纳米材料做添加剂以及构筑高导热多级结构多孔材料，并对提升复合相变材料传热性能研究方法的前景作了展望

随着汽车行业的快速发展，轻量化汽车用钢的研发和应用越来越广泛。抗拉强度超过1000 MPa的第二、三代汽车用钢往往是复相组织，通过固溶、析出、变形、细晶强化等各种强化方式，在基体中形成大量缺陷，导致钢材服役过程中对氢更加敏感，容易在很小的氢溶解条件下发生氢脆。Fe?Mn?C系、Fe?Mn?Al?C系等含Mn量高的汽车结构用钢因层错能较高，不仅直接决定了其强韧性机制，还对其服役性能有重要影响。在Fe?Mn?C系TWIP钢的成分基础上，添加少量Al元素，形成Fe?Mn?(Al)?C钢，不仅能降低钢材密度，提高钢材的强韧性，也因Al元素改变了钢材的微观组织构成，一定程度上令氢脆得到缓解。但当Al含量较高时，形成低密度钢，其组织构成更加复杂，析出物更多，导致氢脆敏感性更显著。本文从Fe?Mn?(Al)?C高强韧性钢的组织构成、第二相、晶体缺陷等特征出发，综述了H在Fe?Mn?(Al)?C钢中的渗透、溶解和扩散行为，H与基体组织、析出相、晶格缺陷的交互作用，H在钢中的作用模型、氢脆机制、氢脆评价手段和方法等。并评述了Fe?Mn?(Al)?C高强韧性钢氢脆问题开展的相关研究工作和最新发展动态，指出通过第一性原理计算、分子动力学模拟和借助氢原子微印技术、三维原子探针等物理实验相结合的方法是从微观层面揭示高强韧性钢氢脆机制的未来发展方向

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益

颗粒与基体之间难以均匀稳定的混合以及二者的界面结合强度较差是限制颗粒增强金属基复合材料制备以及推广应用的共性关键问题，而目前的主要解决措施\预制体法\以及\润湿化预处理技术\又存在生产效率较低、制备成本较高等问题.基于此，在液态模锻的基础上，提出了不做预制体、也不进行润湿化预处理的制备颗粒增强金属基复合材料的新技术——\随流混合＋高压复合\技术，并采用此方法成功制备了复合效果良好的ZTA/KmTBCr26抗磨复合材料.研究了ZTA/KmTBCr26复合材料的微观组织、硬度以及冲击性能，发现复合材料内部颗粒分布比较均匀，颗粒与KmTBCr26基体的结合紧密，属于微机械啮合.冲击试验结果表明，复合材料的冲击韧性与单一金属基体相比显著降低，冲击断口形貌显示材料的断裂是沿颗粒内部扩展的，没有出现颗粒的整体脱落，说明陶瓷颗粒与金属基体具有比较高的结合强度.考察了ZTA/KmTBCr26复合材料与单一KmTBCr26的干摩擦磨损性能，结果表明，低载荷条件下ZTA/KmTBCr26复合材料的磨损性能是KmTBCr26的1.82倍，而高载荷条件下复合材料的磨损性能则是KmTBCr26的3.3倍

锌是现代工业所必需的有色金属，属于很重要的战略资源，其在世界所有金属产量中排名第四，仅次于铁、铝和铜。随着低品位难处理锌资源的种类和产量的不断增加，以及湿法冶金技术的不断发展，锌的生物浸出技术得到了研究人员的广泛关注，并展示出了良好的潜在应用前景。本文首先较为详细的介绍了含锌资源的矿物特征，并对其生物可浸性进行了分析。其次，对目前锌的生物浸出体系，所用浸矿菌种，浸出过程所涉及的电化学、热力学、动力学以及浸出机理进行了归纳总结；接着，对锌的生物浸出技术现状和工艺新进展进行了阐述。最后，展望了锌的生物浸出工艺的发展趋势及后续的研究热点。研究表明高效浸锌菌种的选育驯化、与之相匹配的工艺及装备研发，是锌的生物浸出当今研究热点及未来发展方向

在介绍了铅元素污染背景、现状与危害的基础上，对土壤中铅的来源、赋存形式及其提取方法进行了详细介绍。结合土壤修复技术研究现状，对三大修复方法如物理、化学及生物修复法进行了系统综述，并从效率、适用性、经济性等方面评估了3种修复方法的优势与劣势，发现化学修复最适合重毒性铅污染治理。随之对化学淋洗法和固定化/稳定法作了详细介绍，探讨并评价了不同种类淋洗剂和固化剂的修复机制、修复效果、适用性和应用前景等。最后对未来重毒性铅污染土壤清洁高效修复提出了展望，修复方法应尽量减少对土壤的破坏；对高铅污染土壤来说联合修复技术的发展是土壤修复富有潜力的发展方向；应当尽可能地确定铅污染土壤修复机制，实现定向修复；同时应加强多功能复合材料的研发

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

膏体充填是推动金属矿绿色开采发展的关键技术，并可为资源的深部开采提供安全、绿色、高效的技术支撑。全尾砂膏体流变学是膏体充填技术的基础理论，本文在综述膏体流变概念、特性与模型的基础上，进一步对流变测量技术现状进行了系统梳理，概述了现阶段常用的浆式旋转流变仪、坍落筒、L管、倾斜管及环管法进行流变测量的原理及应用，针对膏体这一屈服型非牛顿流体，重点分析了屈服应力的测量，并对以上方法的适用性进行了综合论述。流变测量深刻地影响着膏体流变理论及膏体充填工艺的发展，为此，对测量技术的关键问题进行了探讨，指出构建膏体流变测量标准及加强流变测量技术与充填工艺的结合是重点，并对膏体流变学研究的发展趋势进行了展望

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