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

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

利用钢渣制备陶瓷材料是钢渣资源化大宗利用的一条新途径.开展不同烧结气氛对钢渣陶瓷影响规律的研究,对推动钢渣陶瓷技术的应用具有重要意义.以20%钢渣和80%黏土为原料,分别在空气和氮气气氛下,制备了钢渣陶瓷样品,分析了其晶相转变和性能变化规律,并定量研究了氧分压对钢渣陶瓷中铁元素价态转变的影响机理.研究表明,在空气条件下烧结时,原料中的Fe2+发生氧化形成赤铁矿相,烧结样品物理性能要优于在氮气条件下烧结的样品,其抗压强度和吸水率为310 MPa和3.7%;而在氮气条件下烧结时,Fe2+形成铁铝尖晶石和铁辉石,烧结样品中形成的气孔大小和数量要大于和多于空气条件下的样品,这是导致其力学性能较差的一个主要原因.铁元素赋存晶相转变的氧分压临界范围为0.5%~0.75%:当分压低于0.5%时,可以获得以铁铝尖晶石和铁辉石为主的黑色或褐色陶瓷样品;当氧分压超过0.75%时,Fe2+开始发生氧化并形成Fe3+,逐渐形成赤铁矿并带来样品颜色为褐黄色或褐红色.增加烧结环境中氧气分压量是减少钢渣陶瓷产品黑心的一个重要手段

以有效解决钾盐矿尾盐和尾液导致的环境污染、资源浪费、安全隐患等问题为出发点,以改善钾盐矿充填料流动度和强度为目的,利用钢渣水化反应缓慢持久的特点,制备了以钢渣为胶结剂的钾盐矿充填料,初步证明钢渣细度和养护温度对充填料的性能有较大影响.所制备的充填料8 h内流动度保持在200 mm以上,28 d抗压强度可达2 MPa,满足充填料的性能要求.本文着重从微观角度分析了其固化机理,X射线衍射技术、扫描电子显微镜、热重分析、红外分析等分析结果表明:钢渣粉与钾盐矿尾液水化反应的产物主要为C-S-H凝胶、水铝钙石(或称费里德尔盐)、类水滑石等,在水化反应过程中水化产物之间相互穿插包裹使体系结构的致密度和强度不断增长.在微观结构呈层状的水铝钙石和类水滑石中出现类质同象代替现象,Ca2+、Mg2+、Fe2+,Fe3+、Al3+和Si4+都可相互取代而使得OH-和Cl-参与其中,这对体系中的杂质离子起到固定作用,对充填料的稳定性有利.该研究结果初步表明钢渣具有充当钾盐矿充填料胶结剂的潜力

管道内气液两相流广泛存在于核工业、化工业以及石油运输等多个领域中，其诱发的流激力会引起管道振动，导致管系的疲劳破坏。本文分别从流激力发生机理、影响因素及计算模型出发，对流激力研究进展进行综述。研究表明：动量通量的改变被认为是引起流激力的最主要原因，管道内压力波动、液塞的脉动冲击、起伏不定的液波等因素同样会对流激力的产生做出贡献，针对不同流型建立完整的流激力发生机理的理论体系，是流激力机理研究方面的重点发展方向。在不同流型下，流激力展现出不同的波动特征，目前研究所针对的管道大多是单独的水平管或立管管道，开展多种集输–立管管道系统中流激力的研究将具有重要的工程意义。关于流激力经验模型和理论模型的建立逐渐完善，计算流体力学（Computational fluid dynamics，简称CFD）软件能够同时对流场和流激力大小进行模拟计算，优势明显，是一种重要的计算手段，对CFD软件计算结果的准确性进行研究，对比优选有效的CFD计算模拟方法，将具有重要科研价值

多环芳烃（PAHs）是近年来在大气污染问题中逐渐受到关注的一类污染物，不仅其自身严重威胁着人体健康，还可作为低挥发性物质促进二次颗粒物的生长.世界多国开始不断通过各种技术手段对废气中PAHs的排放进行控制，PHAs已成为大气环境领域共同关注的热点问题.吸附法是最具潜力且已被工业应用认可的一类PAHs控制净化关键技术，吸附剂对PAHs的吸、脱附性能是其中的关键.目前国内外学者无论是基于传统碳类吸附剂，还是新型的介孔吸附剂，都针对此类特殊低挥发性气体的吸附相平衡、动力学以及脱附特性做了相关研究，探悉了获取PAHs吸脱附最优平衡的关键因素以及最适吸附剂.本文针对这些结果及相关应用进行了综述，对比分析了介孔吸附剂较传统吸附剂在PAHs吸脱附特性上呈现的优势，旨在为PAHs及其他低挥发性气体吸附净化的相关工作提供有效参考

采用数值模拟及热态燃烧实验方法，分析了3种不同集束氧枪末端几何结构在常温及高温条件下的射流速度场及温度场分布特性，并重点研究了常用枪位条件下射流动压对熔池的冲击形貌特点的影响. 研究结果表明，采用收束式约束集束氧枪可有效抑制射流能量向径向的扩散，从而延长伴随流高温区长度，达到提高超音速射流核心段长度及熔池搅拌效果的目的

为揭示各种行波磁场铸流搅拌的电磁冶金效果，基于计算域分段法建立了断面1280 mm×200 mm板坯连铸电磁、流动、传热和凝固的耦合模型，利用电气参数和磁感应强度的实测值和预测值的对比验证了模型的可靠性。研究表明：行波磁场搅拌器因电磁推力的方向性特点在板坯二冷区搅拌过程中均表现有不同程度与特征的端部效应，辊后箱式搅拌器(Box-typed electromagnetic stirrer, B-EMS)的单侧安装形式导致板坯内弧侧磁感应强度远大于外弧侧，辊式搅拌器(Roller-typed electromagnetic stirrer, R-EMS)的对辊安装形式则使磁感应强度呈现对称分布。在400 kW和7 Hz的相同电气参数下，R-EMS的电流强度比B-EMS高75 A；尽管箱式电磁搅拌的有效作用区域较辊式电磁搅拌大，铸坯中心钢液过热耗散区域大，但辊式搅拌推动钢液冲刷凝固前沿形核作用则明显大于箱式搅拌。两者均具有较好的抑制柱状晶生长、促进凝固前沿等轴晶形核与发展的能力，将不锈钢板坯等轴晶率提高至45%的门槛值以上，其中间隔型反向辊式搅拌器下的等轴晶率比箱式搅拌高约17%。综合表明，基于行波磁场铸流搅拌的间隔型反向辊式搅拌器有望更好地消除铁素体不锈钢板材表面皱折缺陷

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