利用同步热跟踪原理, 提供一种测定微量气液反应热的研究方法.通过程序控制容器外壳温度与内部溶液同步升温, 减小温度梯度, 形成“热屏障”, 阻止溶液以热传导、对流、辐射的形式与外界环境进行热交换, 获得动态绝热环境, 提高微量气液反应热直接测量的精度, 减少样品用量, 无需热补偿.采用MEA (乙醇胺) 与MDEA (N-甲基二乙醇胺) 两类弱碱吸收液, 容积为15 mL, 分别在10%、20%、30%、40%和50%质量分数下, 测定吸收CO2的反应热.实验表明: 同步热跟踪法测量更为准确; 随溶液浓度的增加, MEA反应热先降低后升高, MDEA反应热逐渐降低; 在质量分数为20%~40%时, MEA、MDEA质量分数对反应热的影响不显著; 反应放热形成的升温曲线出现“下凹”现象

谷歌的人工智能系统（AlphaGo）在围棋领域取得了一系列成功，使得深度强化学习得到越来越多的关注。深度强化学习融合了深度学习对复杂环境的感知能力和强化学习对复杂情景的决策能力。而自然语言处理过程中有着数量巨大的词汇或者语句需要表征，并且在对话系统、机器翻译和图像描述等文本生成任务中存在大量难以建模的决策问题。这使得深度强化学习在自然语言处理的文本生成任务中能够发挥重要的作用，帮助改进现有的模型结构或者训练机制，并且已经取得了很多显著的成果。为此，本文系统阐述深度强化学习应用在不同的文本生成任务中的一些主要方法，梳理其发展的轨迹，分析算法特点。最后，展望深度强化学习与自然语言处理任务融合的前景和挑战

总结了将MOFs材料与金属氧化物、纺织品以及碳基导电纤维材料相结合，并在电阻式气体传感器领域的研究与应用。其中金属氧化物结合MOFs过程中，MOFs主要有两个作用：一是作为分散剂提高金属氧化物的分散性；二是利用MOFs本身具有较大的比表面积和大量的活性位点，来提高材料对于气体分子的吸附量和选择性。当纺织品与MOFs结合的过程中，由于纺织品的导电性相对较差，所以需要结合一些导电性及气体选择性较好的MOFs来作为传感器。碳基导电纤维一般具有较好的机械性能和导电性能，因此将其与MOFs材料复合后用于柔性电阻气体传感器具有一定的优势

研究了Co掺杂对还原氧化石墨烯(RGO)/Fe3O4复合材料结构、形貌和吸波性能的影响规律.采用一步水热法分别制备RGO/Fe3O4和Co掺杂的RGO/Fe3O4复合材料,通过扫描电子显微镜、X射线衍射仪和X射线光电子能谱分析Co掺杂对复合材料的微观形貌、相组成及表面元素价态的影响;利用矢量网络分析仪测定两种复合材料在2~18 GHz频率范围内的相对复介电常数和复磁导率,模拟计算了Co掺杂对RGO/Fe3O4复合吸波性能的影响规律.结果表明:部分Co参与了水热反应生成了CoCO3、Co3O4和Co2O3,还有部分Co以单质形式存在,其通过正负电荷吸引机制,影响Fe3+在氧化石墨烯(GO)表面的配位,使得负载在还原氧化石墨烯(RGO)表面的Fe3O4纳米颗粒部分迁移至RGO片层间;Co掺杂改善了复合材料的导电能力和磁损耗能力,使复合材料的吸波能力显著增强.反射率模拟结果表明:掺杂后与掺杂前相比,当匹配厚度d=2.00 mm时,最大反射损耗提高3.44 dB,有效吸收频带拓宽2.88 GHz;当匹配厚度d=2.50 mm时,最大反射损耗提高8.45 dB,有效吸收频带拓宽2.73 GHz.Co掺杂对RGO/Fe3O4复合材料的结构和形貌有显著影响,并有效改善复合材料的吸波性能

泥层高度和底流浓度是深锥浓密机最为重要的两个参数，因此有必要研究底流浓度随泥层高度的变化规律.采用自制小型深锥浓密机，对尾矿非连续/连续动态压密过程进行了物理实验；借助于有效孔隙比与泥层压强间遵循的Power函数关系，结合对尾矿颗粒的受力分析，推导出了底流浓度与泥层高度的数学模型，揭示了浓密机底流浓度与泥层高度的内在关系，并从尾矿颗粒空间结构的角度解释了该模型的变化规律；结合矿山生产对于底流浓度的要求，应用该数学模型，为其推荐了泥层高度的合理范围，验证了底流浓度数学模型的可靠性.该模型为深锥浓密机的设计和运行提供了理论依据

基于建立的连铸中间包及结晶器内钢液混合过程的物理模型，开发了板坯连铸异钢种连浇过程混浇坯长度及成分变化模型。以某钢厂单流板坯连铸机220 mm×1560 mm断面Q235与Q335Ti钢的混浇过程为研究对象，采用水模型试验结合数值模拟确定模型的关键参数，并通过开展现场试验对混浇坯取样验证模型的准确性。结果证明：混浇坯成分取样与模型预测的成分偏差小于5%，且模型预测的混浇坯长度与人工确定的一致。故采用该模型可跟踪不同混浇工况下中间包内及铸流上钢液的混合行为，准确预测混浇坯的长度以及成分变化规律。采用该模型研究了拉速及中间包内剩余钢液质量对混交坯长度及不同浇注长度铸坯C元素质量分数变化的影响规律。发现当拉速保持不变时，中间包内剩余钢液越多，混浇坯越长；当中间包内剩余钢液质量保持不变时，拉速越大混浇坯越短。相比而言，中间包内剩余钢液质量比拉速对混浇坯长度的影响更大。另外当拉速不变时，随着中间包内剩余钢液质量的增加，C元素质量分数由0.16%变化到0.18%的速率减慢；当中间包内剩余钢液质量不变时，随着拉速的增加，C元素质量分数由0.16%变化到0.18%的速率增加。因此异钢种连浇过程，适当提高拉速以及减少中间包内剩余钢液质量，可有效减少混浇坯长度，成分变化速率降低

岩爆破坏以其突发性与瞬间破坏性等特点,在工程中很难予以预防.本研究基于动力学与能量作用原理,通过固有振动频率等振动特征指标实现对边界剪切弹性系数的计算.在物理模型试验中,应用多普勒激光测振仪对岩爆体破坏全过程进行远程振动特征监测.试验得出,结构面强度的非协调弱化效应是岩爆发生的必要条件,结构面弱化的时空差异是发生瞬时性岩爆还是迟滞型岩爆的主要因素.当结构面弱化较慢时,则为迟滞型岩爆,反之,则为瞬时性岩爆.基于固有振动频率可识别岩体结构面的弱化速率,岩爆发生全过程中,结构面的总耗散能仅为赋存弹性能的0.06%,使得几乎所有的弹性动能都将转化为冲击动能,表现为岩爆体以高速的形式弹射出来.基于频率下降速率等监测数据分析,可识别岩爆结构面强度的非协调弱化特征.因此,增加固有振动频率等动力特征监测指标,无疑会进一步提高对岩爆孕育演化特征规律的认识,并在地下空间工程岩爆预警监测方面发挥重大作用

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

针对复杂集总干扰下六旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,给出了混合积分反步法控制与线性自抗扰控制的控制算法. 首先,通过牛顿-欧拉方程建立六旋翼飞行器的非线性动力学模型,并剖析系统输入输出的数学关系. 其次,根据六旋翼飞行器动力学模型的特点,将其分为位置与姿态两个控制环. 位置环采用积分反步法控制理论设计控制器,通过引入积分项来提高系统的抗干扰能力,消除轨迹跟踪的静态误差;姿态环采用线性自抗扰控制技术设计控制器,通过线性扩张观测器估计和补偿集总干扰影响,提高系统的鲁棒性. 最后,通过2组仿真算例和1组飞行试验验证了本文所提飞行控制算法的有效性. 研究结果表明:该控制算法对集总干扰有较好的抑制作用,能够使六旋翼飞行器既快又稳地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值

锌浸出渣是一种具有较高综合利用价值的固废资源。本文针对锌浸出渣中有价金属的回收以及全质化利用的研究进展进行了归纳总结：锌浸出渣中有价金属的种类多，如锌、铅和银等具有较高的回收价值，其回收工艺主要有火法工艺和湿法工艺。通过对多种典型锌浸出渣回收工艺的优缺点和适用性的详细比较分析，提出了微生物浸出?氯盐浸出联合的方法，该方法可高效浸出锌浸出渣中的锌、铅和银，对不同类型的锌浸出渣具有良好的适用性，展现出了良好的工业应用前景；其次，介绍了锌浸出渣全质化利用的进展，展望了技术发展方向，锌浸出渣全质化利用将朝着制备性能优异、精细化和绿色节能的高端材料方向发展，在实现锌冶炼行业清洁生产的同时努力获得更大的经济效益