由于岩石材料的不透明性和多孔隙特性, 通过传统的物理试验或数值模拟很难真实体现其内部三维细观结构. 本文基于CT扫描技术、边缘检测算法、滤波算法、三维点阵映射与重构算法, 构建了可以表征玄武岩试样内部孔隙结构的三维细观非均匀数值模型. 结合并行计算进行直接拉伸数值试验, 研究了内部孔隙结构特征对试样破坏机制及抗拉强度的影响. 研究结果表明: 加载初期在试样孔隙处产生初始裂纹, 随着荷载的增加初始裂纹逐渐沿横向扩展最终形成宏观拉伸破坏裂纹, 并且孔隙含量和分布位置对试样拉伸断裂的位置具有重要影响. 随着孔隙率增高, 试样破坏过程中的声发射数目和能量逐渐减小. 拉伸破坏模式呈现脆性破坏特征, 同时孔隙的存在削弱了试样的抗拉强度

利用钢渣制备陶瓷材料是钢渣资源化大宗利用的一条新途径.开展不同烧结气氛对钢渣陶瓷影响规律的研究,对推动钢渣陶瓷技术的应用具有重要意义.以20%钢渣和80%黏土为原料,分别在空气和氮气气氛下,制备了钢渣陶瓷样品,分析了其晶相转变和性能变化规律,并定量研究了氧分压对钢渣陶瓷中铁元素价态转变的影响机理.研究表明,在空气条件下烧结时,原料中的Fe2+发生氧化形成赤铁矿相,烧结样品物理性能要优于在氮气条件下烧结的样品,其抗压强度和吸水率为310 MPa和3.7%;而在氮气条件下烧结时,Fe2+形成铁铝尖晶石和铁辉石,烧结样品中形成的气孔大小和数量要大于和多于空气条件下的样品,这是导致其力学性能较差的一个主要原因.铁元素赋存晶相转变的氧分压临界范围为0.5%~0.75%:当分压低于0.5%时,可以获得以铁铝尖晶石和铁辉石为主的黑色或褐色陶瓷样品;当氧分压超过0.75%时,Fe2+开始发生氧化并形成Fe3+,逐渐形成赤铁矿并带来样品颜色为褐黄色或褐红色.增加烧结环境中氧气分压量是减少钢渣陶瓷产品黑心的一个重要手段

使用恒应变试样浸泡试验、表面分析技术和电化学测试技术研究了CO2分压对N80钢在模拟CO2驱注井环空环境中应力腐蚀行为的影响。研究结果表明：CO2分压对腐蚀速率的影响存在一个拐点，环境温度为25 ℃时拐点约为1 MPa。当CO2分压小于1 MPa时，由于腐蚀产物膜（FeCO3）成形较慢，覆盖率低，随CO2分压的增高，N80钢的自腐蚀电流密度快速增大；当CO2分压大于1 MPa时，腐蚀产物膜能以较快的速率成形，覆盖率高，CO2分压的进一步增高反会使得N80钢的腐蚀电流密度降低。CO2溶于模拟环空溶液中会使溶液pH持续下降，促使N80油管钢在环空环境下发生应力腐蚀开裂。N80钢在CO2注入井环空环境中的应力腐蚀开裂机制是阳极溶解和氢脆共同作用的混合机制。应力腐蚀裂纹在萌生阶段局部阳极溶解作用（点蚀）为主导，该作用下CO2分压为1 MPa时应力腐蚀裂纹最易萌生；在应力腐蚀裂纹生长阶段氢脆作用更强，这种作用导致CO2分压更高时应力腐蚀裂纹更容易生长，应力腐蚀敏感性进一步提高

为了探究单轴压缩条件下裂隙岩石的强度特性、裂纹起裂规律及破坏模式, 采用水刀切割技术预制裂隙花岗岩试件, 利用GAW2000刚性试验机对单裂隙花岗岩试样进行单轴压缩试验.试验结果表明: 与完整试样相比, 裂隙岩石试样单轴抗压强度明显降低, 降低幅度与预制裂隙和外荷载方向的夹角β密切相关, β=75°时, 强度最低, 降幅达到84.5%, 基于最大畸变能准则计算了裂隙花岗岩的峰值抗压强度与裂隙倾角的关系, 试验结果与数值解吻合; 裂隙的存在改变了岩石的破坏模式, 裂纹起裂角随裂隙倾角的增加而单调增大, 岩石试样的破坏模式由剪切破坏为主转变为张拉破坏占主导.真实裂隙岩石试样的力学性质及裂纹起裂特征更准确地揭示了单裂隙花岗岩的强度变化规律和破坏模式, 为岩土工程设计和巷道裂隙围岩体的支护提供科学依据

有机磷酸酯（Organophosphate esters, OPEs）作为一类阻燃剂和增塑剂，在建筑材料和室内装修材料中广泛使用。由于该类物质主要以物理添加而非化学键合的方式加入到材料中，因此易在使用过程中进入环境。研究表明OPEs普遍存在于室内环境中，并且浓度较高，人体长期暴露在高浓度OPEs的室内环境中，可能存在一定的健康风险。本文在综述了常见OPEs的性质、应用和生物毒性的基础上，总结了其在建筑环境中的污染特征、环境行为和暴露水平，介绍了建筑环境中OPEs的源汇特性、控制技术与人体暴露风险，并对未来研究方向进行了展望

围绕知识图谱的全生命周期技术，从知识抽取、知识融合、知识推理、知识应用几个层面展开综述，重点介绍了知识融合技术和知识推理技术。通过知识抽取技术，可从已有的结构化、半结构化、非结构化样本源以及一些开源的百科类网站抽取实体、关系、属性等知识要素。通过知识融合，可消除实体、关系、属性等指称项与实体对象之间的歧义，得到一系列基本的事实表达。通过本体抽取、知识推理和质量评估形成最终的知识图谱库。按照知识抽取、知识融合、知识推理3个步骤对知识图谱迭代更新，实现碎片化的互联网知识的自动抽取、自动关联和融合、自动加工，从而拥有词条自动化链接、词条编辑辅助功能，最终达成全流程自动化知识获取的目标。最后，讨论知识图谱未来的发展方向与可能存在的挑战

人工智能特别是近几年深度学习的飞速发展，深刻的影响着军事领域，并赋予现代战争智能性、交叉性和破坏性的新特点。要想在军事对抗中取胜，不仅需要机器智能，同样需要人类智慧，能在军事作战中达到人机高度协同，是实现人与机器取长补短的重要途径，也是在愈发复杂的战争形势中取得胜利的关键。本文将军事对抗中人工智能的应用作为切入点，罗列了代表性国家在军事领域对人工智能的重视程度，从对抗策略和物联网三层架构两大角度对发展现状进行总结，同时指出在目前军事领域使用人工智能存在的不足，对人机融合智能在军事对抗中的发展趋势进行分析，并给出可能实现的技术方案，对未来的研究方向作出展望。如何实现高度的人机融合，从而获得“1+1>2”的良好效果，是人工智能在军事对抗中的下一步研究工作

针对目前铷矿提取工艺污染严重、资源综合利用率低的现状, 本文提出采用酸浸—溶剂萃取工艺提取铷云母矿中的铷.研究了浸出温度、硫酸浓度及浸出时间对铷浸出率的影响, 并借助X射线衍射、扫描电镜、能谱分析等手段, 研究了浸出过程中铷云母矿的物相转变.实验结果表明, 铷云母矿酸浸的最佳条件为浸出温度250 ℃、H2SO4质量浓度200 g·L－1、浸出时间1.5 h, 在此条件下铷浸出率达85.2%.X射线衍射图谱表明铷云母矿的主要矿物组成为石英、黑云母、白云母、正长石及钠长石.扫描电镜-能谱分析结果表明矿石中的铷主要以类质同象取代钾的位置分别存在于黑云母及白云母中.浸出过程中发生的主要反应为载铷云母的溶解.在萃取剂浓度1 mol·L－1、有机相与水相的体积比O/A = 3∶1、萃取级数为3级条件下进行逆流萃取实验, 萃余液中的铷质量浓度为0.003 g·L－1, 铷的萃取率达98%.在HCl浓度1 mol·L－1、相比O/A = 4∶1、反萃级数为2级条件下反萃负载铷的有机相, 铷反萃率达99%.以浸出渣为原料, 采用碱熔—中和沉淀工艺制备出了白炭黑产品, 实现了资源的综合利用.采用X射线衍射、红外光谱分析技术对白炭黑进行了表征, 结果表明产品成分为水合二氧化硅, 符合非晶态白炭黑的特征.化学定量分析结果表明白炭黑产品含SiO2质量分数91.65%, 所制备的白炭黑满足国家化工行业标准

采用激光电子散斑干涉技术、电化学阻抗技术和扫描电化学显微镜技术实时、动态和原位观测了涂覆丙烯酸聚氨酯涂层的碳钢在质量分数为3.5%的NaCl溶液中浸泡初期的界面腐蚀行为,并对比了纳米TiO2的添加对界面腐蚀行为的影响.在浸泡初期无宏观缺陷存在时,激光电子散斑干涉技术成功检测到涂层界面的微小变化,电化学阻抗技术显示不同涂层低频阻抗膜值的变化情况,均与扫描电化学显微镜技术获得的腐蚀电化学形貌结果一致,即在浸泡初期,未添加纳米TiO2的涂层其界面变化速度(即锈蚀萌生速度)较添加涂层明显得多,表明纳米TiO2可延缓涂层/碳钢的界面失效

采用电子背散射衍射技术对高硅钢近柱状晶初始组织直接热轧、温轧、冷轧和退火组织及织构演变进行分析,并测定相应退火板的磁性能.该实验条件下组织与织构演变规律体现了表层剪切细小组织和中心层粗大组织的竞争关系,其中中心层组织与原始立方取向相关或表现为α线取向.柱状晶的影响在最终退火组织中仍存在,少量立方取向区域可遗传到最终退火板中,虽然没有大量出现,仍有效削弱了{111}织构.形变退火过程中与原始立方取向线有关的晶粒尺寸普遍较大,有利于磁性.样品最终的磁感应强度低于文献报导的强{120}〈001〉或{100}〈021〉织构样品,但高于普通无取向高硅钢,且轧向和横向磁感应强度值差异小,所以柱状晶组织有利于无取向高硅钢的制备