在贝叶斯理论框架下, 提出了一种基于多源数据融合的深埋硬岩隧道围岩参数概率反演方法.首先, 分析硬岩隧道常用的启裂-剥落界限本构模型中围岩单轴抗压强度、启裂强度与抗压强度比及抗拉强度三个参数不确定性来源, 确定其概率统计特征; 其次, 利用粒子群算法优化多输出支持向量机, 建立反映反演参数与隧道监测数据间非线性映射关系的智能响应面; 最后, 结合贝叶斯分析方法构建概率反演模型, 运用马尔科夫链蒙特卡洛模拟算法实现了围岩参数的动态更新.将该方法应用到某深埋硬岩隧道中, 利用反演的围岩参数计算隧道拱顶下沉点、周边收敛点变化值及开挖损伤区深度, 与监测数据吻合较好.结果表明, 该方法可以实现围岩多参数快速概率反演, 更新后的参数可用于硬岩隧道施工安全风险评估与结构可靠性设计

为探究口环密封对多级离心泵转子横-轴双向耦合振动的影响，基于空间欧拉角变换及有限元法，建立了多级离心泵转子系统叶轮和轴系的微分运动方程，在此基础上，充分考虑口环流体激振力和多种轴向力的耦合作用，利用矩阵运算方法建立了多级离心泵湿转子的横-轴双向耦合振动模型，并采用Newmark法对双向耦合系统的瞬态动力学特性进行求解，重点研究了口环密封长度、压差和间隙对系统耦合振动特性的变化规律，计算了不同密封参数下的流体激振力.计算结果表明，口环密封对转子系统横向振动的洛马金效应随着密封长度和压差的增大以及间隙的减小愈发明显，转子系统的横向稳态振动收敛速度快于轴向稳态振动的收敛速度，两向瞬态振动的振动频率呈现出完全不同的特性.此外，密封的流体激振力与密封长度呈现非线性变化关系，而与密封压差和间隙呈现线性变化关系

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路

随着无人工厂、智能安监等技术在制造业领域的深入应用，以视觉识别预警系统为代表的复杂环境下动态识别技术成为智能工业领域的重要研究内容之一。在本文所述的工业级视觉识别预警系统中，操作人员头发区域由于其具有移动形态非规则性、运动无规律性的特点，在动态图像中的实时分割较为困难。针对此问题，提出一种基于SiamMask模型的时空预测移动目标跟踪算法。该算法将基于PyTorch深度学习框架的SiamMask单目标跟踪算法与ROI检测及STC时空上下文预测算法相融合，根据目标时空关系的在线学习，预测新的目标位置并对SiamMask模型进行算法校正，实现视频序列中的目标快速识别。实验结果表明，所提出的算法能够克服环境干扰、目标遮挡对跟踪效果的影响，将目标跟踪误识别率降低至0.156%。该算法计算时间成本为每秒30帧，比改进前的SiamMask模型帧率每秒提高3.2帧，算法效率提高11.94%。该算法达到视觉识别预警系统准确性、实时性的要求，对移动目标识别算法模型的复杂环境应用具有借鉴意义

通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程

在初始泥层高75 cm和耙架转速为0、0.1、1和10 r·min?1条件，以及耙架转速为0.1 r·min?1和初始泥层高度为75、45和25 cm条件下，采用FBRM和PVM实时在线监测技术，对动态浓密系统泥层脱水过程絮团结构演化进行原位连续观测，获得了泥层脱水过程中，絮团直径、数量分布特征和实时图像。研究结果表明，尾矿浓密过程中絮团直径和数量随剪切时间延长呈现先增长后降低，再保持稳定的状态。根据絮团直径变化程度，将絮团密实化过程分为絮团生长期、絮团重构期和絮团破碎期3个阶段。在剪切速率0.1 r·min?1和初始泥层高度75 cm实验条件下，有利于絮团生长和絮团快速破裂重构，并提高絮团密实化程度，但过高的剪切速率作用对絮团结构影响程度下降。剪切速率的增加造成絮团平均直径减小，同时絮团平均直径减小的速率上升。随着初始泥层高度增大，絮团生长阶段时间更长，絮团直径峰值更大，重构期较长，絮团平均直径随初始泥层高度增加而增大。尾矿絮团分形维数可以反映絮团结构变化特征，结合PVM图像的分形维数和孔隙率计算，分析了剪切破坏力与絮团凝聚力存在的相互平衡关系，基于这种动态平衡对絮团破裂程度的影响，研究了尾矿浓密过程中的絮团密实化规律

钢中夹杂物的去除一直是洁净钢研究的热点，对于提高钢材质量、保障产品性能具有重要意义.钢液中夹杂物主要通过上浮至顶渣被吸收而去除，这个过程可细分为夹杂物在钢液中长大上浮、在钢−渣界面穿越分离、在熔渣中被吸附溶解3个步骤.钢−渣两相的物性差异及界面特性导致不符合条件的夹杂物无法穿过界面与钢液分离，这使得该步骤成为夹杂物去除的决定性环节，且由于钢−渣两相周围快速的物性过渡、并行的物理化学现象以及高温、不透明等特性影响，使该步骤研究难度增大

随着易处理金矿石资源枯竭，含砷、含碳、高硫、超细颗粒金矿石已成为金矿开采的重点，这些难处理金矿通过常规氰化浸金等方法浸出效果差，由于氰化物有剧毒，会危害人体健康，并严重污染生态环境。非氰化法浸金因具有环保、浸出速率快、效率高等优点受到了广泛关注。在综述了硫代硫酸盐法、甘氨酸法、卤素法、石硫合剂法、碘化焙烧工艺、硫脲浸出法和非水溶液浸金7种非氰浸金方法的浸金原理及其在难处理金矿方面的最新研究进展的基础上，讨论了非氰浸金方法存在的浸出剂昂贵、浸出液中金回收困难、浸出体系复杂、浸出剂性质不稳定及消耗量大等问题，并对非氰浸金技术的发展方向进行了展望

为提高储氢反应器的传热及吸放氢速率, 对现有金属氢化物反应器进行了系统的综合分析与评价.基于强化传热传质特性, 设计优化出了一种高效的新型椭圆螺旋微管束反应器(ESMBR), 其具有结构紧凑、传热效果好、反应速度快及操作方便等特点.对研究的储氢反应器进行了建模, 并通过实验验证了该模型的准确性和有效性.通过COMSOL软件对比ESMBR、圆形螺旋微管束反应器(SMBR)和直管微管束反应器(MTBR)的数值模拟结果得出, ESMBR在储氢时具有优异的传热传质性能.进一步的敏感性分析结果表明, ESMBR中椭圆螺旋管结构参数的敏感性顺序为主直径(Dc) >椭圆截面长轴(A) >椭圆截面短轴(B) >节距(Pt) >螺旋角度(α).采用多元价值取向模型对不同的反应器方案进行了系统的分析评估, 结果表明: ESMBR的综合优度高达0.845, 对比结果也明显优于其他反应器, 在氢能领域将有广阔的应用前景

电化学手段可以实现对不锈钢材料的快速评价和腐蚀机理研究，因而受到广泛应用。在不锈钢耐蚀性评价方面，最常采用的电化学手段主要有腐蚀电位测试、交流阻抗测试、恒电位极化测试以及循环动电位极化测试。本文分别针对上述四种电化学方法在不锈钢耐蚀性评价上的应用情况进行了介绍，明确了各种检测方法的特点。腐蚀电位及交流阻抗测试是无损检测手段，可以满足长周期腐蚀监测需求；恒电位极化和循环动电位极化测试可以获得材料的极化特征参数，有利于对材料的腐蚀机理及耐蚀性进行评价。结合当前的不锈钢腐蚀研究现状，展望了电化学方法在腐蚀研究领域的发展趋势：未来电化学方法将更多作为腐蚀调控手段，需要结合其他检测技术实现对不锈钢腐蚀过程的精细分析