剪切作用是膏体重力浓密制备的基础要素, 本文研究了浓密床层孔隙和喉道的变化对导水通道的影响, 揭示了水分排出的来源与比例. 开展半工业实验并结合计算机断层扫描(CT)与孔隙网络模型(PNM)提取床层微观孔隙结构, 利用最大球搜索算法识别并分析剪切前后孔隙与喉道的演化规律. 结果表明, 添加转速为2 r·min-1的剪切作用将尾砂底流浓度(即底流的固相质量分数)由55.8%提升到58.5%, 孔隙率由43.05%降低到36.59%, 孔隙率降低的比率为15%. 通过PNM技术将孔隙空间划分为\球体\储水孔隙与\棍体\喉道; 剪切后球体和棍体数量分别增加了16.5%和22%, 球体平均尺寸小幅下降, 球体半径多集中在40~60 μm之间. 棍体平均半径由9.83 μm降低至8.58 μm, 降低了12.7%, 棍体长度变化较小. 剪切作用下的球体配位数在5~10的部分从25.73%增加至44.58%, 配位明显增多, 颗粒接触紧密. 本文提出\球棍比\的概念用于孔隙结构的定量表征. 剪切后球体体积占比由14.14%降低至12.75%, 球体体积减少的比率达到9.83%;棍的体积由28.91%降低至23.84%, 棍体积减少的比率为17.54%. 球棍比由48.91%增加至53.48%, 球棍比提升的比率达到了9.34%, 与球体体积减小相比, 棍的体积减少的幅度更大, 导致球棍比上升. 本文从孔隙结构变化的角度揭示了全尾砂重力浓密剪切排水机理; 剪排水过程中主要排出的是喉道中的水分, 孔隙中的水分排出较少

非刚性图像配准一直是计算机视觉领域的研究重点. 为解决上述问题, 提出一种改进的光流场模型算法, 以提高光流估计的准确度. 算法首先对原始变分光流模型进行了改进, 提出利用新的各向异性正则项来代替原来的同向扩散函数, 以避免图像模糊, 保留图像的边缘特征与细节特征; 此外, 通过引入包含邻域信息的非局部平滑项来去除光流噪点, 同时增加了一个结合图像结构与光流运动信息的权函数, 以减少过平滑所造成的细节丢失, 提高算法的鲁棒性. 最后, 利用交替最小化与金字塔分层迭代策略相结合的方法求解位移场, 实现非刚性图像的自动配准. 仿真实验结果表明, 与传统方法相比, 本文算法对不同类型的非刚性图像均具有较高的鲁棒性, 取得了理想的图像配准效果

将螺旋埋管等效为三维螺旋线热源，考虑螺旋埋管能源桩的传热过程，运用格林函数和第一型曲线进行积分，推导给出了考虑时间、空间位置、埋管参数和岩土体热物理性质4参数的螺旋埋管能源桩的温度场解析解，建立高精度三维螺旋埋管能源桩的传热模型。并通过在数值模拟软件中建立螺旋埋管能源桩三维模型，依据边界条件，求解得出三维螺旋埋管能源桩温度场数值解。对比结果表明：所建立的能源桩三维螺旋线热源模型具有很高的解析精度。最后，基于解析模型讨论了螺旋埋管能源桩换热温度场的空间分布和时间效应

采用频率为100 Hz的电磁谐振疲劳试验机进行疲劳拉伸试验, 研究了两种应力比(R=0. 1和-1) 对TC4钛合金的超高周疲劳失效机理的影响.结果表明, 两种应力比下的S-N曲线都呈现\双线\型, 但各自表示的意义及失效机理不同.当R=0. 1时, TC4钛合金的疲劳失效形式有两种, 即由加工缺陷诱发的表面失效和内部鱼眼失效, 这两种失效形式都伴随着颗粒平面(Facet) 出现; 而当R=-1时, 仅存在表面失效, 且无Facet的出现.基于断裂力学的讨论可知, 在正应力比及真空环境下, 对应小裂纹扩展的门槛值更低, 更有利于裂纹扩展及Facet的形成. TC4钛合金的整个内部疲劳失效过程及机理可解释为: (1) 滑移线或滑移带在部分α晶粒上的出现; (2) 微裂纹的萌生和接合; (3) 颗粒亮区(GBF) 的形成; (4) 鱼眼的形成; (5) 鱼眼外的失稳裂纹扩展; (6) 最终的瞬时断裂

网络环境下的恶意软件严重威胁着工控系统的安全，随着目前恶意软件变种的逐渐增多，给工控系统恶意软件的检测和安全防护带来了巨大的挑战。现有的检测方法存在着自适应检测识别的智能化程度不高等局限性。针对此问题，围绕威胁工控系统网络安全的恶意软件对象，本文通过结合利用强化学习这一高级的机器学习算法，设计了一个检测应用方法框架。在实现过程中，根据恶意软件行为检测的实际需求，充分结合强化学习的序列决策和动态反馈学习等智能特征，详细讨论并设计了其中的特征提取网络、策略网络和分类网络等关键应用模块。基于恶意软件实际测试数据集进行的应用实验验证了本文方法的有效性，可为一般恶意软件行为检测提供一种智能化的决策辅助手段

由于岩石材料的不透明性和多孔隙特性, 通过传统的物理试验或数值模拟很难真实体现其内部三维细观结构. 本文基于CT扫描技术、边缘检测算法、滤波算法、三维点阵映射与重构算法, 构建了可以表征玄武岩试样内部孔隙结构的三维细观非均匀数值模型. 结合并行计算进行直接拉伸数值试验, 研究了内部孔隙结构特征对试样破坏机制及抗拉强度的影响. 研究结果表明: 加载初期在试样孔隙处产生初始裂纹, 随着荷载的增加初始裂纹逐渐沿横向扩展最终形成宏观拉伸破坏裂纹, 并且孔隙含量和分布位置对试样拉伸断裂的位置具有重要影响. 随着孔隙率增高, 试样破坏过程中的声发射数目和能量逐渐减小. 拉伸破坏模式呈现脆性破坏特征, 同时孔隙的存在削弱了试样的抗拉强度

基于泥床料浆的非牛顿体特征,以及料浆初始剪切应力与浓度的变化规律,本文提出了耙架扭矩计算模型.模型预测结果显示,耙架扭矩随底流浓度升高而增大,底流浓度对浓密机运行时的扭矩百分比的影响幅度可达4.67%,两者呈现为多项式函数关系.与此同时,泥床高度对耙架扭矩影响较小,影响幅度仅为0.27%.通过某铅锌矿膏体浓密机64 h运行过程实时监测数据对比,验证了模型关于底流浓度和泥床高度对扭矩的影响规律

针对机器人谐波减速器关节在转动过程中存在的波动摩擦力矩, 提出一种基于傅里叶级数函数和BP神经网络的建模方法, 并完善机器人的动力学模型, 修正了因波动摩擦力矩带来的关节力矩计算误差. 通过研究谐波减速器关节的波动摩擦力矩在不同影响因素下的变化特性, 采用傅里叶级数与BP神经网络结合的方法对波动摩擦力矩进行建模. 通过添加傅里叶级数函数作为BP神经网络的辅助输入, 克服了力矩误差曲线因存在高频周期性波动而难以拟合的困难. 在离线环境下训练神经网络, 完成对关节波动摩擦力矩的建模, 进而完善机器人的动力学模型和修正关节中存在的波动摩擦力矩. 验证实验表明, 使用完善后的动力学模型可以有效计算谐波减速器关节的波动摩擦力矩, 并使修正后的力矩误差维持在[-0.5, 0.5] N·m的范围之内, 方差为0.1659 N2·m2, 是修正前的24.23%

为实现推力矢量飞机的大迎角机动控制，提出一种基于自抗扰控制的三通道解耦控制策略.以第三代战机F16公开数据为基础，添加推力矢量模型，利用双发推力矢量喷管组合偏转产生大迎角机动的期望三轴力矩.在纵向、横向和航向通道分别独立设计自抗扰控制器，将系统中未建模动态、不确定性以及通道间的强耦合视作总扰动进行估计并补偿，并在纵向和航向通道引入角速度阻尼反馈项，使原始飞行器开环动力学闭环近似为一个广义对象，降低了自抗扰控制器的设计阶次.选取眼镜蛇机动和赫伯斯特机动两种典型的过失速机动动作进行控制策略验证，数值仿真结果表明，所设计的三通道独立自抗扰控制器能够消除通道间的强耦合，完成推力矢量飞机的大迎角机动控制.蒙特卡罗仿真测试表明，所提控制策略具有较强的鲁棒性

Bouc–Wen模型在非识别激励工况下模拟的阻尼力与实际阻尼力误差较大，对非识别激励振幅过于敏感，针对这一问题，提出了一种描述减振器滞回特性的改进模型。首先用Mechanical testing and simulation(MTS)疲劳试验机对磁流变减振器进行力学性能试验，获得在多种激励幅值、频率和电流作用下的阻尼力。采用阻尼力对位移的斜率与阻尼力关系来模拟滞回环特性曲线。根据滞回曲线特点利用二次多项式函数来表征滞回环斜率与阻尼力的关系，同时，引入关于速度的指数函数修正项，进而对改进后的Bouc–Wen模型进行参数识别，并对其进行仿真及验证。与试验得到的阻尼力进行对比，发现在非识别激励工况下，曲线吻合效果较好。对改进前后Bouc–Wen模型模拟的阻尼力特性曲线进行对比，结果表明：改进后模型得到的阻尼力仿真值能够较好地模拟试验得到的各种工况下阻尼力的值，且优于Bouc–Wen模型，同时Bouc–Wen模型在非识别激励工况下模拟阻尼力精度较差这一问题得到了改善。新模型为保证车辆悬架系统在多变工况下仿真响应的准确性打下了基础