对高炉灰在直接还原焙烧-弱磁选工艺中用作印尼某海滨钛磁铁矿还原剂的可行性及其机理进行研究.结果表明,以萤石为添加剂的条件下,高炉灰可代替煤做还原剂,通过高炉灰与萤石的共同作用,可以在直接还原过程中提高还原铁粉中铁的回收率及品位并降低TiO2质量分数,同时回收高炉灰中铁.三种不同产地高炉灰还原效果的比较表明,高炉灰性质对还原效果有影响.在相同用量条件下,津鑫高炉灰(JX)还原效果最好;在JX高炉灰用量30%、萤石用量10%、焙烧温度1250℃以及焙烧时间为60 min时,焙烧产物通过两段磨矿和两段磁选,最终得到最佳的还原铁粉中铁品位为91.28%,TiO2质量分数降至0.93%,包括海滨砂矿和高炉灰中铁的铁总回收率达到89.19%

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

针对七自由度机械臂控制系统提出了一种七自由度机械臂隐蔽攻击模型。首先基于推导的机械臂逆运动学方程，对基于EtherCAT总线的七自由度机械臂进行运动规划与建模；其次，根据粒子群算法的研究与分析，提出了基于混沌理论的多种群粒子群优化的七自由度机械臂系统PID参数辨识算法；最后搭建了七自由度机械臂的攻击实验平台并使用辨识的参数结合隐蔽攻击原理开展了机械臂系统的攻击实验，并且将所提出的隐蔽攻击技术与其他传统攻击技术进行了比较。结果表明，所提出的七自由度机械臂隐蔽攻击方法可以破坏机械臂系统的数据完整性和准确性，并且具有很好的隐蔽性，验证了所建立的攻击模型的有效性和可行性

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

针对印度尼西亚某低品位锰矿，提出盐酸法富集与酸介质高值再生的工艺。借助X射线衍射分析，光学显微镜和电子显微镜等表征方法进行工艺矿物学分析。结果表明：该锰矿矿物组成简单，主要由方解石、软锰矿和少量菱锰矿、褐铁矿、高岭石等组成。筛析结果显示该锰矿粒度越小，锰含量相对越高。粗碎后以2 mm筛孔的筛子过筛可得到锰质量分数为33.32%的锰中矿。锰中矿盐酸直接浸出的最佳条件为：浸出pH 3.0、浸出时间1.5 h、搅拌转速200 r·min?1、液固比4∶1 mL·g?1，此条件下产出的锰精矿品位为54.50%，钙质量分数为0.57%。常温下盐酸再生可产出二水硫酸钙晶须，其长径比可达50以上。再生盐酸返回浸出锰中矿，产出的锰精矿品位为52.16%，钙质量分数为1.39%，验证了该工艺流程的可行性。X射线衍射分析、扫描电镜及能谱分析结果显示产出的锰精矿主要组成成分为软锰矿，杂质为少量褐铁矿、高岭石等。酸介质循环时杂质将逐渐积累，当镁离子质量浓度积累到96.74 g·L?1时，采用水解沉淀法进行除杂

通过挥发–冷凝实验装置进行小型烧结实验，运用X射线荧光光谱（XRF）、扫描电镜–能谱仪（SEM–EDS）及电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP–OES）等分析检测手段，结合Factsage热力学模拟，对比研究了以木炭和焦粉为燃料，配加含铁粉尘的铁矿石烧结过程中，床层碱金属随烟气挥发迁移的规律、烧结前后的碱金属脱除率以及工艺措施对碱金属脱除的影响。结果表明，K相对于Na更容易被脱除，挥发至烟气中的碱金属化合物主要是KCl，其次为NaCl。增加燃料配比促进了碱金属元素的脱除；在燃料配比相同的条件下，木炭烧结的碱金属脱除效果不及焦粉烧结。烧结过程中，排入废气中的碱金属化合物被下部混合料层大量捕获、吸附，下部床层内捕集的碱金属氯化物促进了碱金属的氯化脱除。添加CaCl2后，以木炭为燃料时K和Na的脱除率高于焦粉工况，且产物中K和Na的含量较低。配合氯化脱除工艺将生物质应用于铁矿石烧结是烧结生产发展的可行方向

铝电解槽炭渣是铝工业冶炼生产过程中产生的一种危险废物.炭渣的大量堆存，在浪费电解质资源的同时，也会造成大气、土壤以及水体的污染.本试验以炭渣为原料，Na2CO3为添加料，对炭渣的焙烧−水浸工艺回收炭粉和冰晶石的可行性与过程进行了研究

无人机可通过自主集群编队提高其在复杂环境下执行任务的能力.多飞行器并存导致系统协调管理难度提升等一系列问题，因此如何设计合理高效的无人机集群编队协调自主控制算法是一个亟待解决的难点问题.在鸟群群集飞行过程中，个体通过遵循简单行为规则进行相互合作而产生复杂有序的集体行为.由于鸟群群集飞行过程中所表现出的邻近交互性、群体稳定性和环境适应性等特点与无人机集群编队的自主、协调和智能等控制要求有着紧密的契合之处，因此，研究鸟群群集飞行机制，并将其映射到无人机集群系统，是解决无人机集群编队协调自主控制问题的一条切实可行的途径

针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

基于华蓥山隧道掘进爆破过程中的声发射监测结果，对比了上升时间/振幅比值(RA)与平均频率(AF)在不同传播距离下的分布规律，结果表明，随传感器与震源间距离增加，RA最大值增加，AF的分布范围基本不变。为验证基于RA与AF值描述岩体破裂情况的有效性，研究了RA/AF比值r在破裂过程中的变化规律以及r的变异系数的发展规律，并与常用的参数指标绝对能量、b值等参数进行对比验证。本文提出了3种变异系数（CV）计算方法，对比计算结果并探讨了各方法的适用条件。由计算结果可知，r值变异系数能够较好地描述岩体中的破裂发展过程，其中CV1计算方法适用于声发射信号较离散的情况，而CV3的计算方法更适用于存在连续声发射信号的围岩监测