LF精炼工序在炼钢过程起着调节温度的关键作用,准确预报LF精炼终点钢水温度对实际生产有重要意义.传统的LF精炼预报模型包括机理模型与黑箱模型.机理预报模型能够体现各工艺因素对终点钢水温度的影响,但由于LF精炼传热机理研究尚不完善,依靠机理模型预报终点钢水温度,难以达到预期效果;黑箱预报模型能够准确预报终点钢水温度,但不能反映精炼过程各工艺因素对钢水温度的影响,尤其当生产工艺条件发生改变时,黑箱模型在应用上会受到限制.本文以方大特钢LF精炼炉为研究对象,建立一种机理预报模型与黑箱预报模型(BP神经网络预报模型)相结合的LF精炼终点钢水温度灰箱预报模型.该模型既能反映各工艺因素对终点钢水温度的影响,又能准确预测终点钢水温度,其终点钢水温度预测误差在±5℃以内的命中率可以达到95%以上

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好

为了克服猪脱细胞真皮基质作为组织工程支架材料渗透性差、降解速度过慢、免疫原性较强等缺点,采用多种化学、生物与物理综合方法处理猪皮制备了一种新型天然胶原支架材料,通过光学显微镜、扫描电镜观察以及体外降解时间、透水汽性、拉伸强度、孔隙率、收缩温度等的测定,对其性能进行了研究.实验结果显示:支架中的成纤维细胞、脂肪细胞及组织纤维间质完全去除,胶原纤维得到了松散,并维持其原有的天然三维网络多孔结构;该材料透水汽性处于3000g·m-2·d-1左右,适合创面恢复;体外降解时间处于25~50h之间,并可根据需要调整工艺条件控制降解时间;拉伸强度介于10.20~11.50MPa之间,具有良好的拉伸强度;收缩温度介于70~85℃之间.上述结果表明该材料已解决了猪脱细胞真皮基质渗透性差、降解速度过慢的缺点,并且其透气性和拉伸强度高、降解性优良且可控,符合组织工程支架材料的要求

通过凝胶注模工艺,采用非水基凝胶体系,成功地制备铝铜坯体.通过扫描电镜观察脱脂前聚合物完全包裹粉末颗粒,脱脂后金属坯体中聚合物完全脱除.通过反应机理得出聚合物三维网络结构的化学式.采用热分析手段、热重和红外连用系统分析金属坯体的脱脂过程,根据Coats-Redfern方法对非等温热失重率曲线的数据进行动力学研究,建立动力学方程.在不同的升温速率下聚合物脱脂反应级数为1,活化能在79.86-108.63 k J·mol-1范围内,指前因子反应指数在106-107min-1,活化能的结果表明反应对温度和动力学比较敏感.脱脂主要分为两个阶段,在240-350℃主要是聚合物链段的分解,在350-470℃主要是聚合物网状结构的解聚和解交联反应,同时脱脂阶段主要产生CO2、CO、NO2和H2O挥发性气体

随着NaCl加入量的增大,利用矿渣、粉煤灰、脱硫石膏、石灰和硫酸铝作为土壤固化剂的固结土试块的抗压强度先增加后减小.当NaCl的质量分数为2%左右时,固结土试块的抗压强度在不同的养护龄期都是最大的;而Na+和Cl-的固结率在养护时间为3~7 d增长速度很快,在养护时间为7~28 d增长速率减缓,但还是保持增长的趋势,在养护28 d以后基本趋于稳定,基本都保持在60%~80%.通过29Si和27Al的核磁共振谱测试,发现在C—S—H网络状结构中大量存在四配位和六配位的铝,而Al对Si位的取代是Na+被固化的关键;同时发现NaCl能够促使Al从四配位向六配位转化,使硅氧体系的聚合度增加

采用矢量网络参数法在1~18 GHz频段内分别对电阻炉、空气和水浴中冷却的高碳铬铁粉的电磁性能进行研究.随着冷却速率的提高,高碳铬铁粉的相对复介电常数实部和虚部在大多数频率下均增大.空冷和水冷粉料的相对复介电常数虚部在12~18 GHz频率范围内因极化弛豫而产生较大的峰值.同一频率下相对复磁导率实部随冷却速率变化的趋势与相对复介电常数相反.水冷粉料的相对复磁导率虚部在3~5 GHz以外的频段内均大于另两组冷却粉料,且三组粉料的虚部在低频及高频条件下均具有峰值.在2.45 GHz的微波加热频率下,炉冷、空冷及水冷粉料的反射损耗分别为-2.30、-2.15和-2.07 d B.水冷粉料的介电损耗因子及磁损耗因子最大,微波场下具有最佳的升温速率与反应效果

通过试验研究含初始损伤混凝土在硫酸盐腐蚀和干湿循环共同作用下的性能,分析了不同初始损伤程度混凝土随腐蚀时间的增加,其质量、超声波传播速度、强度、单轴压缩应力应变曲线以及声发射活动的变化,运用损伤力学对腐蚀损伤进行定量评价和参数拟合,基于声发射特性建立含初始损伤混凝土的腐蚀受荷损伤模型并进一步分析其损伤演化过程,借助环境扫描电镜与电子能谱技术观测分析受硫酸盐腐蚀作用初始损伤混凝土微结构的变化,揭示其损伤机理.试验结果表明,随着腐蚀时间的增加,不同初始损伤程度混凝土的质量、超声波传播速度和强度均呈先增大后减小,初始损伤程度增加会加速混凝土在腐蚀作用下物理力学性能的劣化,其影响存在阈值,分别以抗压强度、超声波速为损伤变量可以建立混凝土的腐蚀损伤劣化方程,并进一步得出不同损伤表达式间的函数关系;相同腐蚀时间下,初始损伤的增加使声发射活动减弱且产生明显的声发射的时间滞后;初始损伤下,基于声发射特性的混凝土损伤演化过程可分为初期压密阶段、损伤稳定演化阶段和损伤加速发展阶段3个阶段;初始损伤的增加使混凝土内部腐蚀反应更为活跃,微裂纹网络体系比无初始损伤状态下更加发达,呈现龟裂状延伸和扩展,进而改变了混凝土的宏观物理力学性质

利用三元乙丙橡胶(EPDM)在我国11个典型大气站点暴晒3年的老化数据及气候环境数据,基于对EPDM老化行为分析以及气候环境对EPDM作用机制,探究EPDM老化与气候因子之间的关联性.通过因子分析与逼近理想解排序法,将多个老化指标转化为综合老化值;由灰色关联度分析,得到影响EPDM老化的关键气候因子为辐照度、湿度、温度和降雨;通过BP人工神经网络,建立EPDM综合老化值与气候因子间关联模型.利用我国97个地市级城市气象数据,预测EPDM在未试验地区综合老化值,可视化得到EPDM在我国的老化分布图.图形表明,EPDM在我国西部地区,新疆南部、云南南端、广东南部、海南、台湾等地区老化程度较严重

随着物联网技术的发展，前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实，从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题，提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先，通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优；然后，建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据，能够更多地保留原始数据信息；最后，给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR)，并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明：相比于均值方法处理双率腐蚀数据，所提方法将建模样本数量由196提升到了1834；相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法，所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963，在各项指标上均优于对比算法，说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度，对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义

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