小官庄铁矿进路开挖以后支护巷道破坏严重,其围岩变形为无收敛变形的情况.为掌握其地压活动规律,应用岩石破裂过程分析系统,并考虑岩石本身的蠕变特性,模拟其采用无底柱分段崩落法进路开挖过程,对进路开挖过程巷道围岩应力变化进行数值分析.结果表明:随着进路开挖,进路会出现片帮、底鼓和顶板下沉等现象;在矿岩接触带出现高应力集中,导致两进路之间的间柱破坏严重,并随着进路开挖应力逐步向新开挖两进路之间的间柱转移;开挖顺序造成边界矿体出现高应力集中,导致边界矿体难采.采用锚网支护技术有效地控制了巷道围岩的变形破坏,确保开采的顺利进行

针对 Fe-C二元合金,建立了描述反向凝固器内伴随相变的湍流流动和传热过程的二维稳态数学模型.应用连续统一方程模拟固液相变过程,并假设两相区为疏松介质,对其中的流动应用Darcy法则.湍流现象则通过Launder-Sharma的к-ε双方程低雷诺数修正模型描述.采用Simple算法对凝固器内的速度场和温度场进行了模拟计算,并讨论了母带的厚度、入口温度和补充钢液的过热度等操作参数对相变过程的影响.分析表明母带停留时间是影响新生相生长的关键参数,即反向凝固器高度与母带拉速的比值应控制在一定的范围内

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

§1 数据库系统概述 §4 数据库系统的组成 §2 数据模型 §3 DBS的结构 §1 关系模型的基本概念 §2 RDBS的数据操纵语言：关系代数 §3 RDBS的数据操纵语言：关系演算语言 §1 SQL概述 §2 SQL数据定义功能 §3 SQL数据操纵功能 §4 视图 §5 SQL数据控制功能 §6 嵌入式SQL §1 关系系统 §2 关系系统的查询优化 §1 数据库设计概述 §2 需求分析 §3 概念结构设计 §4 逻辑结构设计 §5 物理结构设计 §6 数据库的实施和维护 §1 事务的基本概念 §2 故障的种类 §3 恢复的实现技术 §4 恢复策略 §1 并发控制概述 §2 封锁（Locking） §3 封锁协议 §5 并发调度的可串行性 §6 两段锁协议 §7 封锁的粒度 §1 数据库安全性控制 §2 统计数据库安全性 §1 完整性约束条件 §2 完整性控制 §3 SQL的完整性实现

在对双相钢两相区奥氏体化过程进行热力学与动力学分析的基础上,建立了两相区奥氏体化过程的扩散模型,并采用显式有限体积法对740℃与780℃下的奥氏体化过程进行了数值求解.模拟结果表明:奥氏体长大初期受C元素在奥氏体中的扩散控制并很快达到亚平衡.该阶段奥氏体长大速度较快.奥氏体长大后期受Mn元素在铁素体中的扩散控制.该过程由于Mn元素的扩散速率比C元素的扩散速率低几个数量级而持续数千秒.当Mn元素在两相中的扩散通量相等时,奥氏体停止长大,Mn元素继续从铁素体向奥氏体中转移以完成其在两相中的均化

基于传热反问题,建立了高炉炉衬侵蚀过程的数学模型,确定了模型的边界条件,并采用共轭梯度法将反问题分解为三个问题:正问题、灵敏度问题和伴随问题进行求解.通过不同形状函数的反演结果证明了其可行性,并分别研究初始猜测形状曲线、测点数等对反演结果的影响.研究结果表明,初始猜测曲线的选取对反演结果影响很小,充分说明该方法不受初始猜测曲线的限制,具有较好的通用性.而测点数的选取对反演结果有一定的影响,测点数越多,曲线特征被捕捉的越好.但在保证得到曲线特征的前提下,较少的测点数也能得到比较满意的反演结果,平均相对误差控制在3%以内

为准确掌握超宽冷轧机不同宽度带钢的板形特征,以某2180 mm超宽冷轧机1900 mm宽度带钢实测板形数据为研究对象,借鉴‘大数据’的思想,结合数据挖掘领域中聚类分析方法,提出基于网格和密度的板形特征聚类方法,并以此方法对几种典型带钢宽度的大量板形实测数据进行分析,得到不同宽度带钢的板形特征.以分段函数对板形特征进行多项式表达,得到不同宽度带钢的板形特征参数化分析结果.提出的基于网格和密度的板形特征聚类与分析方法,能够快速准确地对大量板形实测数据进行分析,提取出长期生产过程中板形缺陷特征并得到参数化表达,从而为冷连轧机,特别是超宽带钢冷连轧机的辊形改进和控制策略优化提供数据基础

无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性，对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响。因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制。神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力，为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径。针对上述几个方面，对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类，分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价。最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问题，并展望了可能的发展方向

有机磷酸酯（Organophosphate esters, OPEs）作为一类阻燃剂和增塑剂，在建筑材料和室内装修材料中广泛使用。由于该类物质主要以物理添加而非化学键合的方式加入到材料中，因此易在使用过程中进入环境。研究表明OPEs普遍存在于室内环境中，并且浓度较高，人体长期暴露在高浓度OPEs的室内环境中，可能存在一定的健康风险。本文在综述了常见OPEs的性质、应用和生物毒性的基础上，总结了其在建筑环境中的污染特征、环境行为和暴露水平，介绍了建筑环境中OPEs的源汇特性、控制技术与人体暴露风险，并对未来研究方向进行了展望

光位移测量头是运用CCD或PSD做接受器的一种高精度、高速激光位移测量仪器。测量头的设计是确保测量精度的关键。本文论述了一种基于光三角法测量原理，采用6V，15W的溴钨灯作为光源，CCD作光电接收器的激光测头。文章对激光测头的照明系统、投影系统、接收系统及数据处理系统的有参量确定进行了讨论并着重论述了测量头的一些重要参数的选择和计算。对测量精度进行了分析。提出了激光测头的精度标定方法，并通过实验对其进行了标定。此外还论述了计算机处理系统的软件、硬件配置。激光测头可由微机控制实现快速、精确、自动测量