首先介绍了高熵合金的理论基础。然后从不同的热喷涂工艺出发，综述了等离子喷涂、超音速火焰喷涂、高速电弧喷涂、冷喷涂四种技术在制备高熵合金涂层上的研究发展现状，重点从原料选用、制备工艺优化、性能研究、后处理工艺等方面对以上四种热喷涂技术制备高熵合金涂层的研究进行系统地归纳与总结。最后提出现有制备高熵合金涂层的热喷涂技术较少、热喷涂材料受限、高熵合金设计盲目这三个问题，针对性地提出了在优化已有技术的基础上开发新技术；开发高熵陶瓷、高熵非晶合金、高熵复合材料等新型热喷涂材料；沿用材料基因组理念建立高熵合金数据库这三点热喷涂制备高熵合金涂层在未来的发展趋势

为消除陡脉冲带来的干扰，分析了陡脉冲干扰的特点，建立了陡脉冲噪声数学模型，提出了基于变分模态分解（Variational mode decomposition, VMD）的心电信号滤波算法，提取叠加在心电信号中陡脉冲干扰分量、识别陡脉冲干扰分量并剔除陡脉冲干扰分量；为减少VMD分解层数、提高实时性并减少内存消耗，提出了心电信号预处理算法；针对医疗环境中的随机噪声伴随陡脉冲出现的情况，分析了VMD后子信号中随机噪声的特点，提出了基于VMD子信号能量估计的阈值去噪算法；利用变分模态分解的带通滤波器组特性，提出了基于变分模态分解子信号重组的QRS波群检测算法，配合滤波算法以提高心电信号特征检测精度。以添加了高斯白噪声和模拟陡脉冲干扰的MIT?BIH数据库心电信号和医疗环境中采集的心电信号为实验对象，分别实现对滤波算法和QRS波群检测算法的定量对比分析

研究对象是带有限缓冲区混合流水车间中的多目标调度问题。以各机器前置后置缓冲区容积有限、工件以批量形式运输、运载设备的运载能力有限等作为资源限制因素，以最小化完工时间、最小化物料运输时间、最小化并行机前置缓冲区空间占用率均衡指数为目标，建立调度模型。分别采用NSGA-II、NSGA-III算法求解该模型，并对比两者之间的差别；设置不同的缓冲区容积，探究不同缓冲区容积对生产目标的影响，寻找最优缓冲区容积；建立不同模型，探究以最小化并行机前置缓冲区空间占用率均衡指数为目标的意义，最后以某船用管类生产企业的实际生产案例作为对象，通过对比优化结果与实际生产数据，验证了算法有效性

提出了基于双偏心误差齿轮副的驱动齿面与齿背面（双齿面）无负载传动误差计算模型，建立与时变侧隙计算公式的等价关系，从理论上证明了基于双齿面传动误差的侧隙测量方法。通过实验方法测量不同负载力矩、不同初始啮合面的双面传动误差并获得相应载荷下的初始回差。基于双齿面传动误差实验曲线，实现了对齿轮副整个大周期侧隙的连续测量与预测。结果表明，连续侧隙曲线与机械滞后回差法测量结果吻合良好，而侧隙预测较好地反应了侧隙值变化范围和变化趋势。同时，侧隙连续测量方法及侧隙预测均证明了理论模型的正确性，提高了侧隙测量效率并获得了更全面的侧隙数据，对齿轮传动的非线性研究、消隙控制以及齿轮精度研究等均具有指导意义和参考价值

介绍了几种主要的转炉烟气分析碳含量预报模型，并分析了其中的指数衰减模型及其三种改进算法的基本原理和优缺点。在综合三种模型优点的基础上，提出了基于“极限碳含量拟合+曲线同步更新”算法的改进指数模型。首先，利用历史炉次吹炼后期的脱碳氧效率和碳含量数据，通过指数拟合得到“历史脱碳曲线”和极限碳含量参数；其次，使用当前炉次吹炼中期的最大脱碳氧效率值对“历史脱碳曲线”的特征参数进行替换，得到当前炉次吹炼后期的“参考脱碳曲线”，再对其进行归一化处理，得到归一化的“参考脱碳曲线”；然后，采用多点校正的方法，计算当前炉次吹炼至各等距离校正点时“参考脱碳曲线”的脱碳量，并根据计算脱碳量与转炉实际脱碳量的偏差，对熔池碳含量及脱碳曲线参数进行计算与校正，得到“计算脱碳曲线”；最后，通过逐次迭代计算对“参考脱碳曲线”和“计算脱碳曲线”进行同步更新，进而实现对转炉吹炼后期熔池碳含量的精准预报。研究表明，改进的指数模型具有较高的准确率，终点碳含量预报误差在±0.02%范围内的命中率达到90%

通过合理的假设对H型钢变形区进行分区.基于流函数方法确定了各个变形区的速度场,建立了H型钢万能轧制力学模型.在此基础上,使用Powell多参数优化算法优化变形区参数以使变形区的总功率达到最小并最终求得H型钢轧制力能参数.计算中采用高斯积分的方法,使得计算结果更加准确.计算结果表明,腹板和翼缘的延伸率相同时,本文模型计算结果与经过实验数据验证的有限元结果的误差不超过1.53%,当偏离标准工况较大时,通过适当修正,亦可保证本文方法的计算精度.在腿腰延伸比λ=1附近时,模型计算的轧制力与有限元结果变化趋势相同.在合理的力臂系数情况下,两者结果吻合较好

崩塌灾害的早期预警一直是岩土工程领域研究的热点问题之一.传统的监测预警方法监测指标相对单一, 更多关注于加速破坏前兆的识别, 使得崩塌的早期预警存在诸多困难.本文首先引入动力学监测指标, 对岩土体破坏过程中的动力响应进行综述, 得出基于固有振动频率等动力学监测指标可以为危岩体的损伤提供数据支持.随后基于最新的实验研究发现动力学监测指标可以有效反应边坡的物理力学特征的变化, 进而可以实现岩体损伤与稳定性的动态识别和定量判断.在对国内外现状进行综述发现, 基于分离阶段破坏前兆识别的岩块体崩塌灾害预警思路, 具有更好的时效性, 是未来崩塌早期预警的发展方向, 同时对崩塌的早期预警指标体系进行展望, 得出基于动力学指标、静力学指标和环境量指标三位一体的早期监测预警指标体系, 必将在工程监测与灾害预警方面发挥更大潜力, 为从事应对崩塌等脆性破坏灾害预警预防的研究工作者提供有效参考

订单接受与不相关并行机调度是订单接受与订单调度的联合决策, 广泛存在于面向定制的多品种混合生产环境中. 针对这一问题, 考虑了顺序与机器依赖的安装时间以及可加工机器限制, 并以最小化总成本为优化目标. 其中, 总成本由被接受订单的总拖期成本和被拒绝订单的总拒绝成本构成. 通过分析订单拒绝对目标的影响, 提出了列表拒绝方法和订单拒绝规则, 进而设计了协同进化遗传算法. 算法将染色体编码分解为订单列表和订单指派两个个体, 提出了基于列表拒绝方法的解码方案来进行订单拒绝决策. 由于两个个体相互独立, 且二者的进化约束不同, 因而引入协同进化策略, 并根据个体的编码特征, 分别采用单亲遗传算子和传统遗传算子进行遗传操作. 数据实验验证了算法的有效性和求解效率, 并对问题规模和订单拒绝成本对算法性能的影响进行了分析

油箱壳外形复杂,拉深成形过程中容易出现侧壁起皱和圆角处破裂的缺陷,成形工艺参数的确定非常重要.结合分类与回归决策树(classification and regression tree,CART)的人工智能技术和模型交叉验证方法,通过调用Python平台开源库Scikit-Learn对油箱壳拉深成形数值模拟结果进行知识挖掘,筛选出对油箱壳拉深成形影响大的工艺参数;以基尼指数(Gini index)最小化作为最优特征值及最优切分点选择的依据,构建了工艺参数与性能指标关系的CART决策树,提取出了可靠的工艺设计规则.油箱壳拉深实例表明,CART决策树理论的知识发现技术是实现板料成形过程数值模拟结果潜在知识挖掘的可行途径

将0. 46%含碳量(质量分数) 的石墨化碳素钢在万能材料试验机上进行室温压缩变形, 试验钢表现出良好的压缩变形性能.根据载荷-位移曲线的变化特点, 试验钢的压缩变形过程以位移7. 0 mm (对应相对压下量为58. 3%) 为节点分为两个阶段: 在位移≤7. 0 mm的压缩阶段, 载荷呈线性增加, 压缩试样的鼓度值逐渐增加而达到一个极大值(14. 6%), 压缩试样中心位置的维氏硬度增幅最大, 为38. 1 HV, 至位移7. 0 mm时试样端面径向伸长率的增幅为34%;而在位移 > 7. 0 mm的压缩阶段, 载荷呈指数增加, 压缩试样的鼓度值从极大值开始逐渐减小, 至位移为10. 72 mm时(相对压下量为89. 3%), 试样端面的径向伸长率相比于位移7. 0 mm时增加了83. 1%, 压缩试样的中心位置的维氏硬度增幅最小, 为32. 7 HV.上述试验数据表明, 在位移≤7. 0 mm的压缩过程中, 压缩试样内的三个不均匀变形区的位置与传统压缩模型一致, 但是当压缩变形进入位移 > 7. 0 mm的压缩过程中, 试样中心位置已不再是传统压缩模中变形程度最大的变形区了, 即在这个阶段试样中的3个不均匀变形区的变形程度发生了改变.正因这种不均匀变形区变形程度的改变导致了变形过程中载荷的急剧增加和鼓度值的减低.另外, 在压缩变形过程中, 三个不均匀变形区中石墨粒子的微观变形量总是高于铁素体基体, 其原因之一可以归结为石墨粒子中层与层之间容易于滑动的结果