为实现结晶器过程可视化和辅助漏钢预报技术，提出一种等值线区域填充法快速高效绘制直观的结晶器在线热像图的方法.该方法通过离散数据网格化、等值线生成和等值多边形填充绘制云图.其中，等值线生成采用网格序列法和单元剖分法结合，避免了已往的等值线追踪和二义性问题，高效准确，实现简单.将该方法与扫描母元法相比，前者绘制云图速度快，保证了精度和质量，优于后者，且算法复杂度的分析也证明了前者时间效率较高.实际应用结果表明，该方法绘制的结晶器在线热像图能很好地反映正常和非正常情况下结晶器内部温度场的特征，可满足实际生产要求

无间隙原子钢（IF钢）主要用于汽车、家电等行业，除需要极低的C、N含量外，对最终产品的表面质量也有严格要求。钢中O含量和夹杂物对产品的表面质量影响很大。快速降低钢中C含量、同时保证钢的高洁净度是非常重要的。为此，通过在Ruhrstahl Hereaeus（RH）精炼?连铸过程密集取样，采用ASPEX扫描电镜详细研究了RH吹氧强制脱碳工艺下吹氧量对IF钢洁净度的影响。结果表明，本实验条件下，吹氧量对精炼?连铸过程中夹杂物的类型和形貌没有影响。吹氧量对RH精炼前期（加Al后4 min内）钢液洁净度影响较大，而对后期生产过程中钢液的洁净度影响不大；精炼前期，吹氧量高，钢液中总氧（T.O）含量和夹杂物的量增加。簇群状夹杂物主要出现在RH破空之前，真空精炼结束后钢液中很难发现簇群状夹杂物。中间包钢液洁净度与RH吹氧量相关性不大，而与加Al脱氧前钢液中O含量相关性很大，加Al脱氧前钢液中O含量高，中间包钢液洁净度差；为提高中间包钢液的洁净度，应尽量减少加Al脱氧前钢液中的O含量。随着生产的进行，钢液中T.O含量、夹杂物的量呈下降趋势，洁净度逐渐提高

在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

为了降低无人机集群控制的复杂度，高效解决大规模无人机集群控制和长距离飞行时集群变拓扑问题，设计了一种仿鸿雁群编队的无人机集群自主协同控制方法，借鉴自然界中的鸿雁编队行为机制，开发了面向无人机平台的分布式仿生集群控制系统。鸿雁是一种常见的集群鸟类，其在迁徙途中表现的自组网和编队变拓扑行为与无人机集群飞行有极高的相似性。仿鸿雁编队行为机制的无人机集群飞行验证系统采用了低成本四旋翼无人机，利用无线局域网进行组网通信。外场飞行试验结果表明，自然界中的鸿雁编队行为机制有助于无人机集群的快速精准编队控制，实现了无人机的位置实时变拓扑，提高了无人机集群飞行的鲁棒性

无人机遥感技术是融合无人机、遥感传感器、差分定位、通信等技术以实现地理环境信息快速采集处理与应用分析的新兴技术。本文介绍了无人机遥感平台构成、技术现状及工作流程，并通过大量国内外文献调研系统梳理其在矿业领域应用场景与实际案例，结合当前技术供给短板分析发展态势。研究表明：（1）无人机遥感技术具备成本低廉、机动性强、数据采集灵活、时效性强、可重复、高分辨率等无可比拟的优势；（2）当前矿业领域主要应用于露天矿生产管理、尾矿库安全监测、灾害应急救援、矿区环境监测、边坡灾害防治；（3）规范监管、简化操控方式、提升续航时间、改善成果精度、拓展应用场景是技术应用发展趋势。无人机遥感技术在矿业领域具备广阔应用前景，势必成为智慧矿山建设中不可缺少的重要组成部分

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

在初始泥层高75 cm和耙架转速为0、0.1、1和10 r·min?1条件，以及耙架转速为0.1 r·min?1和初始泥层高度为75、45和25 cm条件下，采用FBRM和PVM实时在线监测技术，对动态浓密系统泥层脱水过程絮团结构演化进行原位连续观测，获得了泥层脱水过程中，絮团直径、数量分布特征和实时图像。研究结果表明，尾矿浓密过程中絮团直径和数量随剪切时间延长呈现先增长后降低，再保持稳定的状态。根据絮团直径变化程度，将絮团密实化过程分为絮团生长期、絮团重构期和絮团破碎期3个阶段。在剪切速率0.1 r·min?1和初始泥层高度75 cm实验条件下，有利于絮团生长和絮团快速破裂重构，并提高絮团密实化程度，但过高的剪切速率作用对絮团结构影响程度下降。剪切速率的增加造成絮团平均直径减小，同时絮团平均直径减小的速率上升。随着初始泥层高度增大，絮团生长阶段时间更长，絮团直径峰值更大，重构期较长，絮团平均直径随初始泥层高度增加而增大。尾矿絮团分形维数可以反映絮团结构变化特征，结合PVM图像的分形维数和孔隙率计算，分析了剪切破坏力与絮团凝聚力存在的相互平衡关系，基于这种动态平衡对絮团破裂程度的影响，研究了尾矿浓密过程中的絮团密实化规律

螺纹插装式溢流阀阀套精加工采用碳氮共渗后磨削的制造工艺，内锥面的形位误差会影响溢流阀的使用寿命和静动态特性，制造过程需要精准控制内锥面的误差。通过对工艺分析建立制造误差模型并应用研究，由此获得内锥面自身角度的合理误差范围，以及内锥角误差与磨削量之间的变化关系。根据阀套结构特点设计专用的检测装置，并对检测原理和测量误差进行分析，通过误差校对提高检测精度。对热处理后的阀套进行轴向尺寸分组，并采用基准统一原则，保证磨削制造精度的稳定性。根据检测原理和误差模型对试磨件进行误差计算，并据此调整磨削参数，使制造误差合格；后续制造时采用检测装置快速测量阀套的密封圆轴向尺寸，使制造误差均落在控制范围内，保证批量生产的可控性。研究表明，基于某型溢流阀的设计及工艺参数，内锥面自身角度的实际制造误差控制以±0.8°为宜，对应的密封圆轴向最大磨削公差为0.186 mm、修正后的最小磨削公差为0.075 mm；实验验证了误差模型的准确性，所述检测方法的角度测量误差为0.06°、密封圆轴向尺寸测量误差为2 μm，因角度测量误差带来的最大、最小磨削量范围偏差可通过内锥角实际制造误差的收缩进行补偿；所研究的理论与方法也为其他内锥面的制造控制及逆向工程提供了系统的方法

触觉作为人的一种独特的感官通道具有独特的优势，它不仅能最大限度的贴合人体的生理构造，传递硬度、大小、纹理、形状、温度等视听觉无法传递的信息，而且拥有快速准确的特性，触觉不仅可以实现全方位的感知，而且能够有效感知一些很难被视觉或听觉形式表达的更真实复杂的信息，和外界环境进行一系列的交互。振动触觉编码的设计是开发触觉的一个重要途径，也是未来人机交互的一种重要手段。本文从振动触觉感知机理入手，讨论了不同振动参数的振动触觉分辨率和振动信息编码理论，并按照方向导航和文字交互的应用对振动信息编码进行归纳总结，介绍了振动信息编码的实验手段和结论，最后展望了振动信息编码领域未来的发展前景

通过Thermo-Calc热力学计算、OM和FE-SEM观察、力学性能和腐蚀性能试验对不同固溶温度下的特超级双相不锈钢进行分析和研究。结果表明：σ相和非平衡氮化物是固溶水冷组织中的主要析出相，当固溶温度低于1050 ℃时，σ相优先沿双相界面析出，显著降低双相不锈钢的冲击韧性；当固溶温度高于1100 ℃，非平衡氮化物开始在铁素体晶粒内部析出，且随着固溶温度的升高，非平衡氮化物析出数量增加。这是由于固溶水冷过程中氮在铁素体中的溶解度快速降低，过饱和的氮来不及扩散到相邻奥氏体中，只能以氮化物的形式析出。随固溶温度升高，铁素体含量增加，奥氏体含量降低，实验钢的强度增加，冲击韧性降低。在1080～1120 ℃之间固溶时，双相比例接近1∶1，S32707特超级双相不锈钢具有优良的综合力学性能和耐晶间腐蚀性能