深锥浓密机的面积或占地大小主要由其固体通量决定.通过量筒静态沉降实验，计算得到深锥浓密机固体通量，分析了絮凝剂单耗、料浆浓度对深锥浓密机固体通量的影响，得到了两种因素对深锥浓密机固体通量的影响规律.结果表明，尾矿在5～30 g·t−1的絮凝剂单耗下，基本呈现二次函数关系；料浆的固相质量分数为6%～26%时，固体通量呈现先增大后减小的趋势，与实验所得的规律相契合.通过对絮凝剂单耗和料浆浓度耦合效应下的固体通量方程回归分析，得到三者之间的数学关系，进而确定二者对固体通量的贡献为：料浆浓度>絮凝剂单耗.结合絮凝剂及料浆浓度对固体通量的影响分析，总结了絮凝剂单耗和料浆浓度贡献值不同的原因.最后，结合单因素和耦合条件下的数学方程，对深锥浓密机的设计和运行提出工程建议.在深锥浓密机运行过程中，需要优先保证料浆浓度，其次是絮凝剂单耗

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

采用高温摩擦磨损试验机研究了HTCS-130和DAC55两种热作模具钢在100~700℃范围内的耐磨性差异及磨损机制, 并结合X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、光学轮廓仪等手段对表面相组成、磨损表面、截面形貌等进行分析. 结果表明: 两种钢的磨损率均在100~700℃范围内呈现先增后减的趋势; 其磨损机制表现为在100℃和300℃分别发生黏着磨损和黏着-轻微氧化磨损; 500℃时磨损机制转变为单一氧化磨损, 磨损表面氧化层由FeO、Fe2O3和Fe3O4组成, 亚表面发生轻微软化并出现塑性变形层; 700℃时磨损进入严重氧化磨损阶段, 氧化物数量急剧增多, 同时由于马氏体基体回复导致材料出现严重软化, 磨损表面形成连续的氧化层. HTCS-130钢优异的热稳定性能使得基体具有较高硬度和更窄的摩擦软化区, 能够更好地支撑氧化层, 从而在700℃下比DAC55钢更耐磨

针对胶结充填体脆性强、易开裂等问题，以聚丙烯纤维为加筋材料，通过设置水泥与尾砂质量比为1∶10和1∶20，纤维掺量为0、0.05%、0.15%和0.25%的充填体进行无侧限抗压强度试验，探究纤维掺量对胶结充填体强度及变形特性的影响，借助扫描电镜（SEM），从微观角度探讨纤维对充填体力学性质的作用机制。研究结果表明：充填料浆的屈服应力随纤维掺量增加呈线性增大，其流态模型符合Bingham流体；随着纤维掺量的增加，充填体的无侧限抗压强度呈先增大后减小趋势，纤维最优掺量为0.15%；掺入纤维有效地减缓了裂纹的扩展，约束了充填体的变形，充填体的峰后应变软化延长，残余强度增大，破坏特征由脆性向延性转变；纤维的加固效果主要受纤维与尾砂?水泥基体界面之间的黏结与摩擦作用控制

膏体充填为矿产资源的深部开采及可持续发展提供了安全、绿色、高效的技术保障，已成为矿业领域的研究热点和发展趋势之一。全尾砂膏体流变学是膏体充填全套工艺流程的重要理论基础，深刻影响着膏体充填技术的发展。本文从膏体的内涵出发，系统性地论述了膏体流变学研究的必要性、特殊性及复杂性。并以膏体流变实验结果为基础，分析了全尾砂膏体的典型流变特性及最新研究成果。总结了常用的屈服型非牛顿流体流变模型，并探讨了常用流变本构方程对膏体料浆的适用性，对其实际应用提出合理建议。同时对膏体流变特性的关键影响因素进行了概述。根据膏体流变学的研究现状，归纳总结并提出了膏体流变学研究的重点与难点，指出现阶段膏体流变学须从测试标准、本构方程、微观机理及工程应用等方面深入研究

无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性，对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力，为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面，对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类，分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题，并展望了可能的发展方向

铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究

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

深锥浓密机的面积或占地大小主要由其固体通量决定。通过量筒静态沉降实验，计算得到深锥浓密机固体通量，分析了絮凝剂单耗、料浆浓度对深锥浓密机固体通量的影响，得到了两种因素对深锥浓密机固体通量的影响规律。结果表明，尾矿在5～30 g·t?1的絮凝剂单耗下，基本呈现二次函数关系；料浆的固相质量分数为6%～26%时，固体通量呈现先增大后减小的趋势，与实验所得的规律相契合。通过对絮凝剂单耗和料浆浓度耦合效应下的固体通量方程回归分析，得到三者之间的数学关系，进而确定二者对固体通量的贡献为：料浆浓度>絮凝剂单耗。结合絮凝剂及料浆浓度对固体通量的影响分析，总结了絮凝剂单耗和料浆浓度贡献值不同的原因。最后，结合单因素和耦合条件下的数学方程，对深锥浓密机的设计和运行提出工程建议。在深锥浓密机运行过程中，需要优先保证料浆浓度，其次是絮凝剂单耗