Ruhrstahl Heraeus（RH）精炼炉是重要的二次精炼装备，但在真空处理过程中会遇到钢液易挥发合金元素的损失量大的问题，且造成钢液真空喷溅的结瘤及对后续钢液的二次氧化。针对含锰钢RH真空处理过程锰的气化导致的元素损失及真空喷溅等问题，跟踪和研究了120 t RH不同真空处理模式下钢液中Mn元素的变化规律及迁移行为。分析了锰元素损失与其挥发和真空喷溅的关系，并在RH真空室内壁不同位置结瘤物的解剖实验中得到验证。研究表明，钢液中Mn元素在RH真空过程中存在着明显损失，真空前期损失量最大；RH真空室内壁结瘤物中锰氧化物的质量分数整体占比高达14%～70%；热力学计算结果显示：温度、钢中Mn的含量以及真空度对Mn的挥发行为均有着很大的影响，是真空过程锰迁移的关键影响因素。通过改进真空压降模式，采用步进式抽真空，元素锰的损失由原先的2×10?4降低至1×10?4，结果对现场生产具有很强的指导意义，通过改进真空压降模式可以有效的抑制钢液的喷溅和挥发，进而减少合金元素锰的损失

针对弱光照条件下交通标志易发生漏检和定位不准的问题，本文提出了增强YOLOv3（You only look once）检测算法，一种实时自适应图像增强与优化YOLOv3网络结合的交通标志检测与识别方法。首先构建了大型复杂光照中国交通标志数据集；然后针对复杂的弱光照图像提出自适应增强算法，通过调整图像亮度和对比度强化交通标志与背景之间的差异；最后采用YOLOv3网络框架检测交通标志。为了降低先验锚点框设置精度以及图像中背景与前景比例严重失衡对检测精度造成的影响，优化了先验锚点框聚类算法和网络的损失函数。对比实验结果表明，在实时性大致相当的情况下，本文提出的增强YOLOv3检测算法较标准YOLOv3算法对交通标志有更高的回归精度和置信度，召回率和准确率分别提高0.96%和0.48%

为研究堆浸体系矿石粒径分布对孔隙结构的影响，对不同级配矿岩散体构成的浸柱开展显微CT扫描测试，得到浸柱内部结构图像。通过阈值分割算法对孔隙结构进行提取，建立浸柱三维孔隙模型，对浸柱体孔隙率和面孔隙率的空间分布特征进行研究。利用最大球算法构建浸柱孔隙网络模型，进而分析矿石粒径分布对孔喉半径、喉道长度、孔喉体积、形状因子和配位数等参数的影响规律。结果表明：矿石颗粒级配性越好，矿堆孔隙率越低；矿石粒径越均匀，矿堆不同区域孔隙率差异越小；矿石粒径分布对孔隙尺寸和连通性影响较为显著，对孔喉形状因子影响较小。随着细颗粒矿石的减少，大孔隙增多，孔喉半径、喉道长度和孔喉体积相应增大；随着矿石粒径均匀性的增加，堆浸体系中孤立孔隙所占比例减少，高配位数孔隙所占比例增大，即矿堆内的孔隙空间具有更好的连通性

针对机器或设备的剩余寿命（Remaining useful life, RUL）预测精度低的问题，提出基于一维卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）和双向长短期记忆（Bidirectional long short-term memory, BD-LSTM）的集成神经网络模型。为了更好地抽取时间序列上的特征，以及产生更多的训练样本，采用滑动窗口对数据进行处理，同时采用卡尔曼滤波对数据进行降噪处理，将数据标准化以及设置RUL标签。与人工提取特征不同，利用一维CNN对数据进行特征提取，并舍弃了CNN中的池化层。然后将提取到的高维特征输入到BD-LSTM进行回归预测，并采用Bagging的方式对此神经网络进行集成来预测RUL。最后通过在NASA的数据集上验证该模型的有效性，以及相比于其他机器学习或者深度学习模型的优越性，实验表明所提模型在RUL预测方面更加准确

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益

针对锂离子电池荷电状态（Stage of charge，SOC）在线估计精度不高，等效电路模型法估计精度与模型复杂度相矛盾的问题，本文对扩展卡尔曼滤波算法进行了改进，并以电池工作电压、电流为输入，对应等效电路模型法的SOC估计误差为输出，采用极限学习机算法，建立基于输入输出数据的SOC估计误差预测模型，采用物理–数据融合方法，基于误差预测模型，建立了等效电路模型法结合极限学习机的锂离子电池SOC在线估计模型。仿真结果表明，改进扩展卡尔曼滤波算法提高了算法的估计精度，而物理–数据融合的锂离子电池SOC在线估计模型减小了由电压、电流测量所引入的估计误差，克服了等效电路模型法估计精度与模型复杂度之间相矛盾的问题，进一步提高了SOC的估计精度，满足估计误差不超过5%的应用需求

电弧炉炼钢以废钢为基本原料，熔清后磷含量波动大，且受炉型结构限制，反应动力学条件差，深脱磷困难；全废钢冶炼熔清碳含量低，熔池内C–O反应缺乏，气泡产生数量少；且吹氧强化搅拌造成渣中FeO含量高、钢液易过氧化。电弧炉熔池内气–固喷吹冶炼新工艺，通过向熔池内部直接喷射石灰粉或碳粉，有效解决上述问题。本文通过数值模拟和水力学模拟实验研究了金属熔池内埋入式气体喷吹和气–固喷吹的冲击特征规律。熔池内射流水平和竖直冲击深度随气体喷吹流量增加而增加，而当气体喷吹流量一定时，随着喷枪安装角度的增大，熔池内射流竖直冲击深度增加，而水平冲击深度减少。同时发现，粉剂颗粒提高了气体射流的冲击动能，增加了气体射流的冲击穿透深度

低温球磨分散结合真空热压烧结工艺制备了石墨烯增强的Al-15Si-4Cu-Mg基复合材料.采用扫描电镜、X射线衍射、能谱分析和透射电镜表征了复合材料微观结构，通过抗拉强度和硬度测试，研究了石墨烯添加量对石墨烯/Al-15Si-4Cu-Mg复合材料微观组织和力学性能的影响.结果表明：当石墨烯质量分数分别为0.4%和0.8%，石墨烯沿基体晶界均匀分布，钉扎晶界，石墨烯与Al-15Si-4Cu-Mg基体界面结合良好，初晶β-Si、Mg2Si和Al2Cu相弥散分布于基体中.当石墨烯质量分数上升至1%，石墨烯分散困难，过量石墨烯富集于晶粒边界处，诱发脆性鱼骨状Al4Cu2Mg8Si7相沿晶界析出.当石墨烯质量分数为0.8%时，石墨烯/Al-15Si-4Cu-Mg复合材料的拉伸强度和硬度分别达到321 MPa和HV 98，相比纯Al-15Si-4Cu-Mg复合材料分别提高了19.3%和46.2%；当石墨烯质量分数为0.4%时，复合材料的屈服强度高达221 MPa，硬度和塑性亦获得明显改善

为了对飞机机翼缘条紧固孔细节原始疲劳质量进行评估，本文首先对飞机机翼缘条结构中常用的BXXX铝合金紧固孔试件分别开展了高、中、低3种应力水平下的疲劳试验，通过断口判读和反推得到3组关于裂纹长度a和疲劳寿命t的（a?t）数据，在此基础上应用当量初始缺陷尺寸（EIFS）控制方程对每个试件的EIFS值进行计算并初步评估，验证了在不同应力水平下紧固孔结构细节的EIFS无显著性差异；得到了紧固孔结构细节的裂纹萌生时间（TTCI）分布，在指定应力水平下对紧固孔结构细节95%置信水平下的经济寿命进行预测，并与设计寿命进行对比，提出了一种不同超越概率P下的结构细节当量初始缺陷尺寸模型，基于给定5%的裂纹超越概率，对结构细节的通用EIFS分布进行评估。通过以上对飞机机翼缘条紧固孔细节原始疲劳质量的三重评估，得到综合评估结果：飞机机翼缘条紧固孔细节原始疲劳质量满足要求

泵送剂能有效改善膏体料浆流动性能,然而其对膏体料浆凝结性能的影响机理尚未明确.针对这一问题,本文进行泵送剂的抗压强度试验和环境扫描电镜观察.强度试验结果表明:泵送剂可有效改善膏体料浆凝结性能,泵送剂掺量越高不同龄期的膏体凝结性越好.环境扫描电镜观察结果表明:泵送剂添加后,大尺寸絮团减少,料浆内孔隙减少,改变了膏体微观结构.基于应用计算机图像处理技术和分形理论,计算膏体微观结构计盒维数,量化分析膏体微观结构.最终对泵送剂改善膏体凝结性能的机理进行分析,认为泵送剂通过改变絮团大小和数量、孔隙率、水化反应等方面影响膏体凝结性能