采用调频连续波（Frequency modulated continuous wave, FMCW）雷达实现非接触式生理信号检测，并提出了基于小波分析和自相关计算（Wavelet analysis and autocorrelation computation, WAAC）的检测方法。首先，毫米波FMCW雷达发射电磁波信号，并接收来自身体的反射信号。然后，通过信号预处理从中频信号中提取包含呼吸和心跳的相位信息，消除直流偏置并完成相位解缠。最后，基于小波包分解（Wavelet packet decomposition, WPD）从原始信号中得到心跳和呼吸信号，利用自相关计算减小杂波对心跳信号的影响，进而提取高精度的心率参数。应用FMCW雷达对10名受试者进行实验测试，结果表明本文方法得到的呼吸和心率的平均绝对误差率平均值分别小于1.65%和1.83%

随着矿产资源开采深度的不断增大，地应力、地温和孔隙水压随之显著增大，岩石的非线性力学行为更加凸显。针对高渗透压和不对称围压作用下深竖井围岩损伤破裂问题，构建了流固损伤耦合效应力学分析模型，分析了流固耦合条件下深竖井开挖围岩有效应力，探讨了孔隙水压及地应力场对围岩损伤破裂演化的作用机制。研究结果表明：孔隙水压及孔隙水压梯度越大围岩损伤破裂区面积越大，围岩损伤破裂区面积随围岩渗透率的减小逐渐增大并趋于稳定；地应力场对围岩破裂形态具有重要控制作用，最大水平主应力与最小水平主应力差异较小时，围岩损伤破裂区集中在最小水平主应力方向，以剪切损伤为主，最大水平主应力与最小水平主应力差异较大时，在最大水平主应力方向上会产生拉伸损伤破裂区。值得关注的是，由于孔隙水压的存在，最大有效水平主应力与最小有效水平主应力之间的比值增大，即围岩发生拉伸破坏的风险增大。本文研究表明，竖井选址和设计过程中应避开构造应力大、孔隙水压大的区域，从而保障井筒施工安全

为了研究工艺参数对连续流化床内铁矿粉还原效果的影响规律,建立了两级连续流化床内氧化铁还原及煤气氧化耦合动力学模型.R1级流化床主要为FeO的还原,采用优质煤气作为还原剂,FeO来自R2级反应器;R2级流化床主要将Fe2O3还原到FeO,Fe2O3来自预热的R3流化床反应器,还原气来自R1还原尾气.模型主要计算结果与文献吻合.并以此为模型研究了矿粉粒度、流化床内压力等参数对流化床还原效果的影响.为了取得矿粉平均金属化率不小于85%、煤气利用率不低于38%和气矿比950~1050 m3·t-1的还原效果,流化床应满足如下工艺条件:矿粉平均粒度1.5 mm以下,流化床温度780~800℃,煤气还原势不低于93%,惰性气体体积分数小于5%,R1流化床内煤气平均压力3.5×105~4.0×105 Pa,停留时间的倒数ug/H=1.0~1.1 s-1,R1流化床矿粉平均停留时间30 min,R2流化床矿粉平均停留时间20 min

为解决矿山高水充填材料成本较高、粉煤灰等工业废料大量剩余造成资源浪费、环境污染等问题,借助微机控制电子万能试验机(ETM)力学试验系统、扫描电镜扫描装置和X射线衍射分析仪,研究粉煤灰掺量对高水材料物理力学性能的影响规律,并通过物相和微观结构分析探讨其影响机理.结果表明:随着粉煤灰掺量的增加,高水材料的凝结时间逐渐延长,含水率逐渐降低,容重基本不变;掺杂粉煤灰前后高水材料均是一种弹塑性材料,其变形破坏过程可以分为孔隙压密阶段、弹性阶段、屈服阶段和破坏阶段;高水材料的峰值强度、弹性模量和变形模量均随粉煤灰掺量的增加略有降低,残余强度却有所提高;综合考虑高水材料的强度、模量和成本,粉煤灰掺量a为15%是最优掺量,此时峰值强度、弹性模量和变形模量仅分别降低了25%、8.6%和10%,残余强度却提高了50%.物相和微观形貌分析结果表明:粉煤灰的掺量影响了β-C2S的水化进程,导致钙矾石生成量减少,其他水化产物生成量增多,进而破坏了钙矾石结构的整体性和均匀性,最终降低了高水材料的抗压强度

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

在输电场景中，吊车等大型机械的运作会威胁到输电线路的安全。针对此问题，从训练数据、网络结构和算法超参数的角度进行研究，设计了一种新的端到端的输电线路威胁检测网络结构TATLNet，其中包括可疑区域生成网络VRGNet和威胁判别网络VTCNet，VRGNet与VTCNet共享部分卷积网络以实现特征共享，并利用模型压缩的方式压缩模型体积，提升检测效率，从计算机视觉和系统工程的角度对入侵输电场景的大型机械进行精确预警。针对训练数据偏少的问题，利用多种数据增强技术相结合的方式对数据集进行扩充。通过充分的试验对本方法的多个超参数进行探究，综合检测准确率和推理速度来研究其最优配置。研究结果表明，随着网格数目的增加，准确率也随之增加，而召回率有先增加后降低的趋势，检测效率则随着网格的增加迅速降低。综合检测准确率与推理速度，确定9×9为最优网格划分方案；随着输入图像尺寸的增加，检测准确率稳步上升而检测效率逐渐下降，综合检测准确率和效率，选择480×480像素作为最终的图像输入尺寸。输入实验以及现场部署表明，相对于其他的轻量级目标检测算法，该方法对输电现场入侵的吊车等大型机械的检测具有更优秀的准确性和效率，满足实际应用的需要

综述了炼钢过程中合金减量化的研究现状,分别从合金的基本物理化学特征、合金的加入工艺和炼钢工艺三大方面讨论了合金收得率的研究进展情况.重点介绍了合金粉化控制技术、合金在真空条件下的损失控制技术、合金的熔化控制技术和合金替代技术的应用,为炼钢过程中的合金减量化研究提供借鉴.合金减量化技术的应用前景非常可观,合金的损失途径和损失机理研究、合金的结构设计、合金的替代技术和合金的管理管控技术可以作为炼钢过程中合金减量化研究的重点方向

为了冶炼不同氧含量的碳素船体钢，通过机械性能试验和周浸试验研究了钢中氧含量对钢材腐蚀性能和机械性能的影响。结果表明，在连铸生产许可的氧范围内，随着钢水脱氧程度的减弱，钢中氧质量分数增加，钢材的平均腐蚀率略有下降，而耐点蚀性能有较明显增强，变化曲线的高氧端比低氧端平均点蚀深度下降约22.7%。弱脱氧钢的机械性能符合规范要求，可达到D级钢水平。分析认为，氧提高钢材耐蚀性的原因主要是固溶氧可提高铁的热力学稳定性，提高了蚀孔内铁的腐蚀电位，降低了蚀坑扩展速度。氧作为耐蚀元素应用可以显著降低耐蚀钢的成本，提高经济性

利用Al-17% Si-4.5% Cu熔体中密度较小的初生硅颗粒模拟金属熔体内部的夹杂物，并采用超重力场分离熔体中的夹杂颗粒，研究了不同重力系数条件下，金属熔体中夹杂物的分离规律.实验结果表明：经过超重力处理后，初生硅颗粒在试样上部区域发生明显的偏聚现象，试样内部出现无初生硅颗粒区域，且随着重力系数的增加，无初生硅颗粒的区域面积逐渐增大，说明重力系数越大，硅颗粒在试样上部区域的聚集程度越好.随着重力系数的增大，试样的净化效率逐渐升高，当重力系数（G）为500时，试样的净化率达到了84.98%.利用DPM离散相模型对超重力场下熔体内部硅颗粒的具体受力情况进行分析，并模拟研究铝熔体内部硅颗粒在不同重力场中的分离行为.数值模拟结果证明了夹杂颗粒在沿着超重力方向上的运动行为近似符合Stokes运动定律.这表明超重力场可以有效分离金属熔体中的夹杂物

为研究风化壳淋积型稀土矿浸出过程中溶液渗流作用对孔隙结构的影响，以去离子水为溶浸液开展浸矿实验。对浸出前后矿样进行显微CT扫描，获取了试样内部结构图像，利用阈值分割算法得到了浸出前后稀土矿样的孔隙结构图像。进而，研究了溶液渗流作用下试样孔隙结构的变化特征，分析了渗流作用对试样孔隙率、孔隙体积、孔隙长度、孔隙宽度和孔隙方位角等参数的影响。结果表明：稀土矿孔隙形状和尺寸在渗流作用下发生显著变化，且在粗细颗粒接触区最为明显；溶液渗流作用使得稀土矿孔隙率增大，孔隙总数量减少，孔隙总体积增大。渗流作用下矿样中小孔隙数量减少，大孔隙数量增多，各尺寸区间的孔隙数量变化率随孔隙尺寸的增大呈现先增大后减小的趋势。溶液渗流作用下孔隙长宽比分布更加集中，孔隙方位角在各角度区间的分布更加均匀，孔隙各向异性增强