高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关，由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显，需要进行长期监测，因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测，且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography，PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法，通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律，对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究，利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号，在Alexnet的基础上，用一维卷积代替二维卷积，提出一种1D-CNN结构，由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成，并在1D-CNN中添加了批量归一化层（Batch normalization layer），保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况，采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明，该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵，可以看出，Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠，存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况，因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言，对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期，本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中，仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略，在更大数据量的基础上进行实验

为明确石粉掺合料对地聚物材料的作用机理，以赤泥基注浆材料为研究对象，系统研究了石粉掺量和粒径分布对赤泥基注浆材料浆体性能、力学性能和微观结构的作用规律，并结合X射线衍射仪（XRD）、压汞仪（MIP）和扫描电镜（SEM）等微观测试手段分析其作用机理。研究表明，结石体力学强度随石粉掺量的上升先增大后减小，当石粉的质量分数为5%时抗压强度最高，3 d时可达5.65 MPa，抗压强度提升幅度为18.94%，同时浆液泌水率上升幅度仅为9.85%，且28 d结石体孔隙率降低了18.35%，因此，5%为石粉在赤泥基注浆材料中的最佳质量分数。在石粉最佳质量分数条件下，随着石粉平均粒径减小，浆液凝结时间及泌水率均呈现下降的趋势；当石粉平均粒径达到8 μm时，石粉“填充效应”和“成核效应”作用尤为明显，浆液黏度突升，且3 d和28 d试样强度分别提升了11.86%和10%，故石粉平均粒径越小，其对赤泥基注浆材料的提升作用越显著，赤泥基注浆材料的最佳粉料质量配比为赤泥47.5%，矿粉47.5%，石粉5%；微观分析证实，石粉在浆液水化历程中以物理特性参与其中，为Na2O–SiO2–Al2O3–H2O凝胶（N–A–S–H）, 水化硅铝酸钙凝胶（C–A–S–H）和水化硅酸钙凝胶（C–S–H）等凝胶提供成核位点，供地聚物凝胶沉淀和生长，加速浆液水化

从非开挖水平定向钻进（Horizontal directional drilling，HDD）装备技术、地下生命线工程的探测与信息化、双向对穿HDD技术、大口径HDD技术、HDD回拖力计算模型、地表变形与冒浆6个方面开展了文献调研工作，分析了HDD装备与技术研究应用进展：世界上最大回拖力（20000 kN）的电驱动钻机被设计并研发；电磁感应法被广泛用于既有生命线的空间探测，复杂干扰下的数据解析与精度提高仍是研究重点；基于三维数据，融合建筑信息模型、人工智能、大数据等技术，借鉴美国“811”体系，局部完成了地下生命线的信息化；采用对穿技术完成了长距离的地下生命线敷设；基于过程化的HDD工艺参数、设备参数和控制监测技术被大量应用，有效提升了应用中的风险识别能力；针对不同地层条件下的回拖力计算为设备选型提供了依据，并为HDD多学科融合研究提供了途径；复杂地质条件下的冒浆、卡钻等热点和难点也得到初步探索研究，构建了理论、实验和数值分析模式，为提高HDD的应用效率和质量提供了依据。综合国内外研究进展，进一步分析了HDD的发展趋势

对比研究了两种AISI 420型钢球化组织的平均粒径和圆整度，并对两种钢材进行了不同淬火和回火处理工艺.然后通过硬度测试、扫描电子显微镜（SEM）和X射线衍射仪（XRD）来比较球化组织对淬回火特性的影响，同时借助动电位极化曲线测试和质量分数3.5% NaCl溶液浸泡腐蚀来分析耐蚀性能的差异.结果表明：细小弥散的球化组织在淬火时可以提高AISI 420型钢的C元素的固溶量，提高了其淬硬性，但是会提高残留奥氏体的含量；尺寸更小的退火态碳化物可以使AISI 420型钢的基体在奥氏体化过程中溶解更多的Cr元素，从而使得其在淬回火后基体Cr含量更高，减小贫Cr区产生几率，最终显示出更好的点蚀抗力；更少的大尺寸的未溶碳化物在腐蚀环境中降低了点蚀形核几率，提高了AISI 420型钢的耐蚀性能.所以在250℃回火时，AISI 420型钢耐蚀性好且硬度高，在480℃回火后，耐蚀性最差

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

多轴联动下的串联多关节工业机器人在空间轨迹运动时，在时间上保证各关节轴单独具有良好的跟踪性能，而由于机械电气的迟滞效应，并不能完全保证理想的轮廓轨迹，这说明各个伺服轴的运动在几何空间中的同步非常重要。针对运动指令与实际位置之间的迟滞所带来的机器人末端轮廓精度不高的问题，本文结合工业机器人现有的运动学和动力学以及传统的PID控制理论，研究了六关节机器人位置域控制算法。将机器人空间轮廓轨迹的控制，通过采用主?从运动关系实时建立的方法，将时域中的各个伺服关节的同步控制方法，变换到位置域的各个伺服关节的主?从跟随的控制方法，在实现位置域的同步控制的同时，引入基于位置域的PD控制，减少了主?从跟随控制的跟随误差，从而整体提高机器人末端的轮廓运动精度。该方法在Linux CNC(Computerized Numerical Control)数控系统上，以某公司HSR-JR605机器人为对象进行了实验，证明采用位置域控制方法对六关节机器人空间运动轨迹精度的提高有积极作用

对国内一钢厂EAF→LF→VD→CC工艺生产的高品质GCr15轴承钢进行系统取样,针对DS类非金属夹杂物随机性强的特点,利用能够进行大面积试样检测的ASPEX自动扫描电镜分析统计钢中非金属夹杂物的成分、尺寸、数量等信息.研究发现:GCr15轴承钢冶炼过程中非金属夹杂物主要为MgO-Al2O3-CaO复合夹杂物和MnS,同时有少量的SiO2-Al2O3和MgO-Al2O3复合夹杂物;夹杂物尺寸主要集中在38μm,并有少量DS类夹杂物出现且尺寸范围波动很大,最大可以达70μm以上,形貌为圆形或近似圆形;VD有较强的去除夹杂物功能,经过VD真空精炼,夹杂物中CaO含量有增加趋势;吊包至铸坯过程,夹杂物成分向Al2O3含量增多的区域移动,最终轴承钢铸坯中夹杂物成分位于高Al2O3含量（≥80%）,少量MgO（<20%）和低CaO（<5%）的区域;DS夹杂物的生成和去除具有较强的随机性

在Gleeble3500热模拟试验机上,针对添加质量分数0.01%的锆与未添加锆的两种成分的F40级船板钢,分别进行了不同相变冷却时间T8/5下的焊接热模拟试验.结果表明,微量锆的加入,使含钛F40钢耐大热输入焊接性能大幅提高,T8/5提高至100s时,-60℃冲击功可达238J.利用热力学计算并结合扫描电镜观察含锆的F40钢板粗晶热影响区组织发现,随着T8/5的增大,伴随着原有含锆复合夹杂物尺寸形态的变化,有利于诱导针状铁素体形核的尺寸为1~3μm的锆-钛复合夹杂物数量呈非单调减少趋势,导致粗晶热影响区冲击韧性随T8/5增大呈现一定的规律性

本文总结了珠光体和珠光体—铁素体球铁齿轮的齿面接触疲劳极限应力的测定结果。根据齿轮寿命试验的结果数据,采用ISO齿轮承载能力计算方法,求得可靠度为0.99的接触疲劳曲线方程,和循环基数N0=5×107时的接触疲劳极限应力σHlim:当HB=253时,σHlim=673牛/毫米2;当HB=226时,σHlim=633牛/毫米2。上述数值均高于国外同硬度的球铁齿轮或相当碳钢齿轮的数值。试验中,还测定了齿面的磨损曲线,进行了齿轮润滑状态的计算。同时采用齿面复膜和扫瞄电镜分析技术,揭示了珠光体球铁齿轮齿面破坏的两种不同方式

采用透析的方法将铜电解液中相对分子质量大于3500的明胶进行分离,以二喹啉甲酸（BCA）法测定所得明胶质量浓度,研究了硫酸质量浓度和温度对铜电解液中明胶分解规律的影响.铜电解液中Cu2＋基本不影响明胶的稳定性;电解液温度升高和硫酸质量浓度增大,都加剧了明胶的分解.在相同温度下,硫酸质量浓度在150~180 g·L-1范围内每增加15 g·L-1,明胶分解反应速率常数增大约1.2倍;而在相同的硫酸质量浓度下,温度在55~70℃范围内每增加5℃,明胶分解反应速率常数增大约1.5倍.对于铜电解生产,电解液中硫酸质量浓度150~180 g·L-1以及温度60~65℃,可推算出电解液在电解槽中停留3~4 h,明胶的分解率达50%~80%;电解液经过完整的一周循环约需6 h,明胶的分解率可达到70%~90%