月球矿物资源的原位利用技术是月球基地建立和后续深空探索的基础。由于月球特殊环境及地月运输成本的限制，现有矿冶技术难以直接应用于月球矿物的原位开发。各国的科研人员围绕月球矿物资源原位利用方向开展了卓有成效的研究工作，发展了几种极具应用潜力的技术。这些方法可分为材料化成型和提取冶金两类，其中材料化成型工艺如烧结法、3D增材制造法等，主要用于将月壤直接材料化成型以制备月球基地建材。提取冶金工艺包括碳/氢化学介质还原法、电解还原法以及真空热解法等，可生产月壤矿物对应的金属单质或其低价氧化物，并获得氧气。本文概述了已有月壤原位利用技术的一般原理、基本过程、热力学动力学基础及近期研究进展。探讨了这些方法的一些优缺点，并展望了其在月球矿物原位利用上的应用前景

分析提出了连铸流动与凝固耦合数值模拟中, 钢液在两相区流动时的糊状区系数(Amush)与渗透率的关系; 通过建立大方坯连铸结晶器三维耦合数值模型, 揭示了不同糊状区系数对钢液流动、传热与凝固进程的影响, 以及早期相关研究结果差异的源头.结果表明: 糊状区系数越大, 钢液在糊状区内的流动阻力越强, 凝固时钢液流动速度降低越快.采用较大的糊状区系数时, 糊状区呈较窄的\带状\分布在固液相之间; 当糊状区系数较小时, 糊状区范围变大, 钢液在结晶器内温降过快, 自由液面处出现过冷现象, 凝固坯壳局部发生重熔.结合实验数据验证与模型分析, 认为糊状区系数取值1×108~5×108 kg·m-3·s-1可以较可靠地揭示连铸结晶器内的实际凝固现象

以磁性Fe3O4微球为模板，通过St?ber法和水热法合成了一种杨梅状的新型Fe3O4@SnO2复合材料，主要应用于电磁波吸收领域。借助X射线衍射、X光电子能谱、扫描电子显微镜、透射电子显微镜、振动样品磁强计和矢量网络分析仪对其物相结构、表面元素、微观形貌、磁性及吸波特性进行了分析表征。分析结果表明，杨梅状的Fe3O4@SnO2的球径约为500 nm，无明显团聚，具有良好的形貌均匀性。其SnO2层由纳米SnO2颗粒松散堆叠而成，具有大量的空隙结构，层厚约为40 nm。杨梅状的Fe3O4@SnO2具有较强的介电损耗能力，且有利于提升阻抗匹配性能，呈现出良好的电磁波吸收能力，当厚度为1.4～2.8 mm时，其最小反射损耗RL（min）均低于?20 dB。其最优厚度为1.7 mm，此时RL（min）为?29 dB，有效带宽为4.9 GHz（13.1～18 GHz），是一种具有发展潜力的吸波材料

近年来，无人机入侵的事件经常发生，无人机跌落碰撞的事件也屡见不鲜，在人群密集的地方容易引发安全事故，所以无人机监测是目前安防领域的研究热点。虽然目前有很多种无人机监测方案，但大多成本高昂，实施困难。在5G背景下，针对此问题提出了一种利用城市已有的监控网络去获取数据的方法，基于深度学习的算法进行无人机目标检测，进而识别无人机，并追踪定位无人机。该方法采用改进的YOLOv3模型检测视频帧中是否存在无人机，YOLOv3算法是YOLO（You only look once，一次到位）系列的第三代版本，属于one-stage目标检测算法这一类，在速度上相对于two-stage类型的算法有着明显的优势。YOLOv3输出视频帧中存在的无人机的位置信息。根据位置信息用PID（Proportion integration differentiation，比例积分微分）算法调节摄像头的中心朝向追踪无人机，再由多个摄像头的参数解算出无人机的实际坐标，从而实现定位。本文通过拍摄无人机飞行的照片、从互联网上搜索下载等方式构建了数据集，并且使用labelImg工具对图片中的无人机进行了标注，数据集按照无人机的旋翼数量进行了分类。实验中采用按旋翼数量分类后的数据集对检测模型进行训练，训练后的模型在测试集上能达到83.24%的准确率和88.15%的召回率，在配备NVIDIA GTX 1060的计算机上能达到每秒20帧的速度，可实现实时追踪

基于高性能的YOLOv3目标检测算法，提出一种分阶段高效火车号识别算法。整个识别过程分为两个阶段：第一阶段在低分辨率全局图像中检测出火车号区域位置；第二阶段在局部高分辨率图像中检测出组成火车号的字符，根据字符的空间位置关系搜索得到12位火车号，并利用每个字符的识别置信度及火车号编码规则进行校验得到最终火车号。另外，本文提出一种结合批一化因子和滤波器相关度的剪枝算法，通过对两个阶段检测模型的剪枝，在保证识别准确率不降（实验中略有提升）的条件下降低了存储空间占用率和计算复杂度。在现场采集的1072幅火车号图像上的实验结果表明，本文提出的火车号识别算法达到了96.92%的整车号识别正确率，平均识别时间仅为191 ms

低阶煤的高值化利用对拓宽能源途径,提高能源效率和解决环境问题具有重要意义.以N-甲基吡咯烷酮为有机溶剂,对4种低阶煤进行热萃取,获得低灰分、高挥发分的热溶煤产物.通过热重分析研究了热溶煤的燃烧特性,并利用拉曼光谱分析,对比了原煤与热溶煤碳结构的变化规律.结果表明:与原煤相比,热溶煤的灰分含量明显降低,挥发分含量增高,固定碳含量减少,热值增大.其中KL、GD和ZS 3种热溶煤的H/C原子比大于原煤,XB的热溶煤小于原煤.KL、GD和ZS 3种热溶煤的峰强度(ID/IG)和峰面积(AD/AG)的比值大于相应的原煤,其有序化程度减小,结构缺陷增多,相应的其热溶煤的燃烧反应性增大.而XB热溶煤的ID/IG和AD/AG的值小于相应的原煤,有序化程度增大,燃烧反应性降低

黄土高原地区黄土在灌溉作用下,逐渐达到饱和状态,饱和中,陡坡类黄土坡体自重增加引起下滑力增加. 该过程持续进行后,坡体内部同时发生渗流和剪切过程,导致坡体的变形不断增大,直至破坏后形成滑坡. 本文选取黑方台4.29滑坡为研究对象,在现场调查的基础上,利用滑坡后壁原状黄土试样,基于三轴试验设置10组共60个原状样对饱和黄土的渗透剪切行为进行模拟. 试验中设置了0.5、0.1和0.05 mm·min-1三个不同的加载速率对黄土试样进行剪切,为比较分析,对0.1 mm·min-1剪切速率试样设置了0、1、2和5 m几个不同水头进行了试验. 试验结果表明:饱和黄土在渗流与剪切耦合作用下,表现出应变硬化特征,渗透作用明显降低了黄土的强度,尤其是黄土黏聚力降低,其降幅达5.24%~63.35%. 对已有强度指标拟合后获得黄土在渗透剪切工况下的强度修正公式

基于图像处理的方法，采用了由粗及精的瞳孔定位思想，提出了一种高精度的瞳孔定位算法。该算法首先利用瞳孔区域的直方图，采用改进的最大类间方差法自适应地分割瞳孔区域，实现粗略定位，然后利用瞳孔灰度的梯度特性来精确定位瞳孔边缘点，最后在像素级瞳孔边缘点的基础上，采用亚像素定位方法，更精确地求得亚像素级瞳孔边缘点，并通过椭圆拟合的方法来精确确定瞳孔的中心位置。另外，针对瞳孔被遮挡的情况，本文提出了一种等距离补偿瞳孔的方法。多次实验结果证明了该算法对遮挡瞳孔的定位有较强的鲁棒性，可以准确地定位瞳孔的位置

Al-Si系合金在现代工业、交通等领域广泛应用，合金元素钪可进一步改善其加工和使用性能.采用超声协同熔盐电解法制备Al-7S-Sc三元合金，研究探索超声作用对合金组织及强化相分布的影响.发现超声协同熔盐电解制得合金中Sc含量提高，团簇共晶硅组织和AlSi2Sc2相显著细化，共晶硅团簇尺寸由约500降低至200 μm，减小约60%，细化后AlSi2Sc2相分布均匀.超声协同电解法可显著优化Al-7Si-Sc合金组织，有助于控制改善现行工艺中合金元素偏聚、组织不均匀现象

以电炉镍铁渣和普通高炉渣为主要原料，采用Petrurgic一步法制备了微晶玻璃，并结合力学性能测试，对样品进行了X射线衍射(XRD)、扫描电镜(SEM)等分析，讨论了电炉镍铁渣和普通高炉渣配比、Mg2+含量以及晶核剂TiO2对成品微观结构及性能的影响规律.结果表明：将熔渣冷却至900℃结晶和650℃退火，能够制备出性能优良的微晶玻璃.当Mg2+含量增加且析出晶体为单一辉石族矿物时，微晶玻璃具有较高的力学性能.电炉镍铁渣或Mg2+含量增加，会导致其辉石族矿物含量增加，当两种渣混合掺量达到90%(镍铁渣质量分数50%，高炉渣质量分数为40%)且外掺2% MgO时，所制备微晶玻璃结构致密，仅含有单一辉石族矿物，包括透辉石、普通辉石和斜顽辉石，从而具有最优的力学性能，其抗折强度达210 MPa，抗压强度达1162 MPa.电炉镍铁渣或者MgO含量进一步增加，会导致镁橄榄石析出，此时微晶玻璃的力学性能显著下降.TiO2含量的增加不改变微晶玻璃晶体种类，合适掺入TiO2(本实验为质量分数2%)能够增强透辉石含量，提升性能；但过量掺入会抑制晶体生长，导致其性能下降