为了研究14Cr12Ni2WMoVNb钢QPQ(淬火-抛光-淬火)处理后的氧化膜对渗层室温摩擦磨损和腐蚀性能的影响,利用金相、X射线衍射分析、扫描电镜、能谱分析、划痕仪、摩擦磨损试验机和电化学工作站对试样进行了表征.结果表明:氧化膜对渗层室温摩擦学性能的影响与载荷大小有关.在摩擦时间均为4 min情况下,载荷较小(50 N)时,氧化膜可以降低摩擦系数和体积磨损率;载荷较大(100 N)时,氧化膜被破坏无法降低体积磨损率.氧化膜可明显提高渗层的耐腐蚀性能.含氧化膜试样的极化曲线有明显的钝化区,点蚀电位为-13 mV,去除氧化膜试样在盐雾腐蚀12 h后表面有大范围的腐蚀区域,而含氧化膜试样盐雾腐蚀48 h后才有大区域腐蚀发生

研究了带有状态时滞的多采样率线性离散时间广义因果系统的最优输出调节器的设计问题.首先利用离散提升技术将原系统转化为形式上无时滞的系统.再通过等价变换，利用系统的因果性特点将其化为一个正常系统.继续对系统进行离散提升，导出一个形式上简单的单采样率系统.然后将原系统的二次性能指标函数修正为单采样率系统的二次性能指标函数，进而利用最优调节原理，得到其最优调节器.再经过变换，得到多采样率系统的最优输出调节器.同时对导出的单采样率系统的能稳定性和能检测性进行了讨论，给出了严格的数学证明.最后的数值仿真表明，本文所设计的最优调节器是有效的

利用水力学模型及数值模拟软件研究了倾角式顶吹单孔氧枪对脱磷钢包内熔池流场所造成的影响,并且研究了倾角角度分别为39°、41°、43°、45°和17°的单孔氧枪对熔池的搅拌效果和冲击特性.研究表明:适当的倾斜角有利与熔池脱磷反应的进行,过大及过小的倾斜角会分别减小冲击深度及冲击直径导致熔池脱磷速率降低.当采用43°顶吹氧枪喷头喷吹时,冲击深度及冲击面积适中,熔池混匀时间及死区体积最小,钢液的平均流动速度最大,有利于促进钢包脱磷过程磷元素的扩散,从而提高脱磷效率.工业试验结果表明,43°脱磷氧枪具有更好熔池搅拌能力,在提高脱磷效果的同时降低了冶炼过程中的钢铁料消耗

对淤泥沙原料中Fe3O4及其中间产物Fe O和Fe可能参与的反应进行了热力学分析.结合绘制的不同CO分压下Fe-Si体系在C和SiO2过量下的优势区相图及Fe-O-N体系热力学参数状态图,得出体系中Fe元素最终以Fe3Si形式存在,为淤泥沙合成O'-Sialon-SiC-Fe3Si(即Fe-Sialon)复合材料提供了热力学理论依据.在热力学分析的基础上,以淤泥沙为主要原料,采用碳热还原氮化法制备了Fe-Sialon复合材料,并借助X射线衍射仪和扫描电子显微镜对烧结体的物相和显微形貌进行了表征,得出产物的主晶相为O'-Sialon,还含有少量的SiC和Fe3Si相,晶粒呈现为纤维状、絮状或短柱状,与热力学分析结果(Fe元素最终以Fe3Si存在)吻合

根据热力学原理,计算并分析了含锌冶金粉尘中的重要成分ZnFe2O4在CO-CO2气体还原过程中的热力学行为.ZnFe2O4的气体还原遵循逐级还原规律,且ZnFe2O4很容易被CO还原到ZnO和Fe3O4.较高温度条件下,Zn O的气体还原易于Fe O的还原.随着反应温度升高,锌完全反应和挥发所需要的CO含量不断降低,当反应温度从1100 K升高到1400 K时所需的CO体积分数由0.4降低到0.01以下.要达到还原分离金属锌的目的,不必将铁氧化物还原到金属铁,而只需将铁氧化物还原到Fe3O4或FeO,同时满足锌的还原条件即可.在高炉炉身中上部,由于发生锌的还原反应和内部循环,给高炉生产带来危害,因此应减少和控制高炉的锌负荷

无取向电工钢两相区脱碳退火获得柱状铁素体晶粒可有效改善材料组织的均匀性.本文从动力学角度分析柱状晶的生长过程.柱状晶的形成分为‘形核’和定向生长两个阶段,其中定向生长过程本质上是反应扩散和再结晶长大共同引起的界面迁移,且在动力学上符合抛物线规律,但其生长速率与退火温度之间并非呈单调的变化关系,而是在900℃时呈极大值.最后结合柱状晶生长速率的导出公式得到柱状晶‘晶核’的尺寸约束条件,这对实际生产过程中无取向电工钢脱碳工艺的设计有一定的指导意义

针对人耳识别中存在姿态、光照变化等问题,提出信息融合的方法,将二维人耳和三维人耳的信息进行融合,以克服姿态、光照对人耳识别的影响.对于二维人耳,由于姿态等的变化会导致人耳图像数据在高维空间中呈现出非线性流形结构,采用等距映射这种流形学习算法进行特征提取,对三维深度人耳则采用3D局部二值模式进行特征提取,然后分别进行二维和三维人耳识别,最后在决策层进行融合识别.在79人的人耳数据库上进行了实验,每人8幅带姿态的二维人耳图像和6幅带光照的三维人耳深度图像.实验结果表明,与单独的二维人耳和三维人耳识别相比,融合之后的识别效果和认证效果均有很大的改善

针对传统算法在抗光照变化影响、大位移光流和异质点滤除等方面的不足,从人类视觉认知机理出发,提出了一种基于机器学习和生物模型的运动自适应V1-MT (motion-adaptive V1-MT,MAV1MT)序列图像光流估计算法.首先,引入基于ROF模型的结构纹理分解(structure-texture decomposition,STD)技术,有效解决了光照和色彩变化的影响.其次,利用多V1细胞加权组合及非线性正则化模拟MT细胞模型,并结合岭回归训练学习得到运动自适应的权重,解决对目标的运动速度感知问题.最后,引入由粗到精的增强方法和图像金字塔局部运动估计采样,将V1-MT运动估计模型应用于实际大位移视频序列.理论分析和实验结果表明,新方法能更加拟合人眼视觉信息处理特性,对视频序列具有普适、有效、鲁棒的运动感知性能

用分截面组合测力辊测量了无润滑、无张力条件下冷轧合金铝带的法向应力p与切向应力τ。试验结果表明按比值τ/p定义的\摩擦系数\f的值与分布形态不仅取决于轧辊轧件的接触表面条件,还与塑性变形的条件(如l/$\\bar h$、ε等)有关。在其他条件不变时,f、fmax、f值随l/$\\bar h$增加而增大。为了深入认识影响f变化的原因,引入了界面摩擦水平f*。f与f*之差反映了变形几何条件等因素的影响。沿接触弧上f的分布具有由入、出口的较高值下降到中性点为零的总趋势,而且下降的速率是变化的。一般具有\快速下降——平缓变化——快速下降\的形式,其中平缓变化段随l/$\\bar h$增加而增大。在统计分析试验结果的基础上给出了接触弧上f分布的模型,将它用于压力分布与轧制力的计算,可以提高计算精度,使理论更加严密。轧件与轧辊接触界面上的正应力p、切向摩擦力τ以及摩擦系数f(由f=τ/p所定义)的分布规律是重要的边界条件。在冷轧薄板的条件下,由于变形一般比较均匀,数学力学的初等解析解的假设条件与实际情况比较接近,这时所取用的边界条件对轧制压力P、应力状态系数n;以及前滑Sh等项理论解的精度有很大的影响。尽管已经进行了很多关于边界条件的研究工作,但关于界面上摩擦规律的认识还不很清楚。因此迄今为止的理沦计算仍基于一些简化的边界条件假设上,使计算的结果与实际的偏离较大。本工作的重点是对冷带轧制接触界面上的摩擦规律作一些探讨

通过化学成分、光学显微镜、X射线衍射、扫描电镜能谱分析等测试手段，分析了镍沉降渣矿物成分和嵌布特点和沉降渣深度还原过程中物相的转变特征，结果表明，渣的物相由铁镁橄榄石和玻璃质组成.渣中主要有用成分铜镍铁硫化物嵌布粒度微细，分布无规律，回收困难.经深度还原，沉降渣逐渐转变为镁黄长石、含镍金属铁、辉石、钙霞石、钠闪石、石英等新的矿物成分，加热至1300℃，还原产物物相组成稳定，镁黄长石和含镍金属铁相对含量最高.还原时间也是影响还原效果重要因素，含镍金属铁相对含量随还原时间的增加而增长，120 min时相对含量最高.热力学分析表明，镍沉降渣深度还原过程中主要发生的反应为铁镁橄榄石与氧化钙作用生成镁黄长石和FeO，FeO被C和CO还原为金属铁.金属硫化物与CaO和C通过氧化还原作用，生成的金属铜和镍溶于金属铁中，产生的CaS与硅酸盐一起析出