采用激光熔覆与微弧氧化技术相结合在海洋钢表面制备了复合膜层.运用扫描电子显微镜（SEM）、能谱仪（EDS）和X射线衍射仪（XRD）表征复合膜层的微观结构，采用极化曲线、电化学阻抗谱、腐蚀磨损实验和浸泡腐蚀实验等测试方法研究膜层在质量分数3.5%的NaCl水溶液中腐蚀行为，并与熔覆涂层和基体进行对比.结果表明：复合膜层主要分为内致密层和外疏松层，疏松层主要由γ-Al2O3组成，致密层主要由α-Al2O3组成，与基底层结合较好，复合膜层表面硬度最大能达到HV0.2 1423.3，比熔覆涂层高47.6%，其硬度较S355海洋钢有显著提升.基体在腐蚀和磨损交互作用中主要以腐蚀加速磨损为主，涂层在交互作用中主要以磨损加速腐蚀为主，在经过微弧氧化处理后，膜层的自腐蚀电位负移，钝态电流密度上升，抗磨蚀性能明显提高.熔覆涂层的浸泡腐蚀方式以点蚀为主，复合膜层腐蚀较轻微，阻抗模值最大能达到105.3 Ω·cm2，比熔覆层提高两个数量级，这表明复合处理可进一步提高涂层的耐腐蚀性

为了进一步研究20CrMo合金钢在生产过程中夹杂物的演变机理，实现对钢中非金属夹杂物的合理控制，保证生产顺行，提高产品力学性能，针对“BOF→LF→RH→钙处理→连铸→热轧”工序生产20CrMo合金钢全流程中非金属夹杂物的演变规律进行了研究。在LF精炼及RH精炼加钙前钢中非金属夹杂物含有70%以上的Al2O3。钙处理后，由于过量的钙加入到钢液中，夹杂物中CaS质量分数迅速增加至59%，Al2O3质量分数降低至21%。在连铸过程中由于二次氧化的发生，夹杂物转变为CaO?Al2O3，其中含有50%的Al2O3、39%的CaO和10%的CaS，并且夹杂物平均尺寸增加。在钢的冷却和凝固过程中，CaO质量分数降低至5%，CaS质量分数增加至57%，钢中夹杂物转变为Al2O3?CaO?CaS的复合夹杂物，同时含有少量大尺寸的CaO?Al2O3夹杂物。在钢的轧制过程中，夹杂物中CaO含量进一步降低，CaS含量增加，夹杂物平均尺寸增加，形成了CaO?Al2O3与CaS黏结型的复合夹杂物与Al2O3?CaS复合夹杂物。对CaO-Al2O3与CaS黏结型的复合夹杂物的形成原因进行了讨论

利用转炉钢渣作为原料,采用烧结法制备了碱度(CaO/SiO2质量比)分别为0.5、0.6和0.7的微晶玻璃.通过X射线衍射分析、扫描电镜观察和能谱分析等手段,结合样品收缩率与力学强度测试结果,研究了在不同热处理条件下三种微晶玻璃的结构与性能的变化规律.微晶玻璃的力学强度主要受基础玻璃烧结性能和内部晶体组织结构的影响.烧结收缩率高,内部晶体呈方柱状交织形态,则微晶玻璃的力学强度最好.微晶玻璃的晶相主要为黄长石晶体和辉石晶体,高温条件有利于黄长石晶体生长而促使辉石/黄长石比例减少.碱度为0.6的微晶玻璃收缩率最大,其内部的黄长石晶体呈方柱状交织排列,构成晶体骨架,并同残余玻璃相形成力学强度较高的微观组织,从而使得其具有优异的力学性能

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响

以高浓度铜氰溶液为研究对象，通过添加次亚磷酸盐，进行了高碱条件下电积回收铜与氰化物的研究.研究了次亚磷酸盐用量、温度对铜和氰化物沉积过程的影响；利用线性循环伏安、恒电位电解并结合X射线衍射分析阳极沉淀物的物相，分析了阳极反应机理和次亚磷酸盐抑制氰化物分解的机理；采用电解后余液进行金的氰化浸出实验.结果表明：次亚磷酸盐可有效抑制电沉积过程中氰化物的分解，其抑制效果随温度升高而增强.电解过程中阳极表面生成的Cu2+是造成氰化物分解的主要原因；次亚磷酸盐通过优先与Cu2+发生氧化还原反应从而抑制氰化物的分解.处理后余液对金的氰化浸出无不良影响，通过电解可综合回收铜氰废水中金属与氰化物，处理后废水可循环利用

对含Hf和Ta新型镍基高温合金FGH98Ⅰ等离子旋转电极(PREP)雾化原始和不同温度下预热处理粉末中的碳化物相进行了研究.结果表明:原始粉末中MC'型碳化物可分为两类,一类为富Ti、Ta和Nb,另一类为含Ta、Hf和Zr.两类碳化物均含有一定量非碳化物形成元素Co和Ni及中等强碳化物形成元素Cr和Mo,并以块状、粒状分布于枝晶或胞晶间;随着预热处理温度升高,粉末中富Ti、Ta和Nb的MC'型碳化物转变为MC型碳化物,且其所含Ti、Ta和Nb的总量增大;含Ta、Hf和Zr的MC'型碳化物发生分解和转变,析出稳定的M23C6、M6C和MC型碳化物,M23C6碳化物的析出和溶解温度为950℃和1150℃,M23C6和M6C碳化物共存温度为1000～1100℃.另外,粉末中微量元素Hf和Ta主要以碳化物和γ'相参与碳化物反应

采用γ单相区和γ+α双相区轧制并淬火工艺以及双相区再加热-淬火-碳配分(IQ&P)工艺,研究预处理组织对低碳钢室温状态多相组织特征及力学性能的影响规律.实验用低碳钢经两种工艺轧制并淬火处理,获得马氏体和马氏体+铁素体的预处理组织,再经双相区IQ&P工艺处理后均获得多相组织.马氏体预处理钢的室温组织由板条状亚温铁素体、块状回火马氏体以及一定比例的针状未回火马氏体和8.2%的针状残余奥氏体组成;马氏体+铁素体预处理钢由板条状亚温铁素体、块状和针状未回火马氏体以及14.3%的短针状或块状残余奥氏体组成.在相同的双相区IQ&P工艺参数下,预处理组织为马氏体的钢抗拉强度为770 MPa,伸长率为28%,其强塑积为21560 MPa·%;而预处理组织为马氏体+铁素体的钢抗拉强度为834 MPa,伸长率增大到36.2%,强塑积达到30190 MPa·%,获得强度与塑性的优良结合

根据老人认知心理特征中的迟滞性特征,结合基于Gross认知重评的情感计算模型,考虑迟滞性特征对个体情感状态转移的影响,在认知重评参数的基础上,建立迟滞性因子,对当前情感状态下的认知重评能力进行修正,从而对情感计算模型进行有效的修正,使人机交互更加自然和谐.为了实现情感计算模型的可信,结合现场可编程门阵列硬件平台和高级加密标准密码算法对情感计算模型中的老人情感信息进行加密处理,实现情感计算过程中的数据可信.采用可编程片上系统技术在现场可编程门阵列芯片EP4CE115F29C7中搭建功能实现所需的所有硬件组件,结合硬件组件编写逻辑程序并实现高级加密标准密码算法,在情感计算过程中实现数据的实时传输和安全处理,实现可信的情感计算.最后实验结果表明受到迟滞性特征影响下的情感计算模型与老人的真实情感具有高度一致性,且可信计算有助于提升老人的正向情感状态

针对海底集矿机采矿环境图像,采用分段线性变换提高图像细节,中值滤波去除悬浮物干扰.利用形态学抗噪声梯度算子提取地形和障碍物轮廓,并用分段线性拟合计算出地表亮度变化率.根据表面亮度变化特征判断障碍物类型,采用自适应形态学对轮廓进行细化与连接.通过障碍投影变换计算出障碍物的距离、高度和宽度等信息.对陆地图像进行了分析,证明位置、高度和坡度等参数计算的可行性.利用上述方法对深海底的图像进行处理,不仅保留了边界信息,且提高了抗干扰能力和抗边界间相互影响能力,可有效识别深海底地形和障碍物,得出位置和形状等参数,可以为集矿机避障系统信息融合技术提供可靠数据

本书在风力机的空气动力学原理和能量转换原理的基础上，系统地介绍了定桨距风力发电机组、变桨距风力发电机组、变速风力发电机组的基本控制要求与控制策略；介绍了风力发电机组的软并网技术、变桨距技术和变速风力发电机组在实现对最佳功率曲线的跟踪过程中的各种控制和处理方法。在介绍变速风力发电机组控制技术的基础上，对基于模糊逻辑控制和神经网络的智能控制系统也作了简要介绍。最后介绍了对电力电子器件引入谐波和变功率因素问题的控制方案。由于风力发电机组的控制主要是对风轮的转速和输入功率进行控制，这些都涉及到风轮的能量转换过程及与之密切相关的空气动力学问题。为此先在第二章中对风力机的基础理论作一简要介绍。此后为了循序渐进，先介绍定桨距风力发电机组和变桨距风力发电机组的控制技术，以及与控制技术密切相关的伺服系统。在此基础上介绍变速风力发电机组的控制技术，讨论各种控制策略、处理方法及模拟试验结果