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

以磁性Fe3O4微球为模板，通过St?ber法和水热法合成了一种杨梅状的新型Fe3O4@SnO2复合材料，主要应用于电磁波吸收领域。借助X射线衍射、X光电子能谱、扫描电子显微镜、透射电子显微镜、振动样品磁强计和矢量网络分析仪对其物相结构、表面元素、微观形貌、磁性及吸波特性进行了分析表征。分析结果表明，杨梅状的Fe3O4@SnO2的球径约为500 nm，无明显团聚，具有良好的形貌均匀性。其SnO2层由纳米SnO2颗粒松散堆叠而成，具有大量的空隙结构，层厚约为40 nm。杨梅状的Fe3O4@SnO2具有较强的介电损耗能力，且有利于提升阻抗匹配性能，呈现出良好的电磁波吸收能力，当厚度为1.4～2.8 mm时，其最小反射损耗RL（min）均低于?20 dB。其最优厚度为1.7 mm，此时RL（min）为?29 dB，有效带宽为4.9 GHz（13.1～18 GHz），是一种具有发展潜力的吸波材料

随着物联网技术的发展，前端传感器的使用使得低合金钢的海水腐蚀监测成为了现实，从而获得了大量的腐蚀数据。针对传统均值法处理双率腐蚀数据带来的数据信息损失以及建模精度下降问题，提出了一种基于综合指标值(CIV)和改进相关向量回归(IRVR)的双率腐蚀数据处理和建模算法(CIV-IRVR)。首先，通过构建CIV表征输入数据的综合影响并采用天牛须搜索(BAS)算法对其参数进行寻优；然后，建立最优CIV序列与输出数据间的线性回归模型将双率数据转化为建模用的单率数据，能够更多地保留原始数据信息；最后，给出了一种BAS算法优化的具有组合核函数的改进相关向量回归建模方法(IRVR)，并建立了针对低合金钢海水腐蚀双率数据的CIV-IRVR预测模型。结果表明：相比于均值方法处理双率腐蚀数据，所提方法将建模样本数量由196提升到了1834；相比于海水腐蚀建模领域常用的人工神经网络(ANN)和支持向量回归(SVR)建模方法，所提模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和决定系数(CD)分别为1.1914 mV、1.5729 mV以及0.9963，在各项指标上均优于对比算法，说明所提模型不仅减少了信息损失还提高了建模精度，对于双率海水腐蚀数据建模具有一定现实意义

运用扫描电镜及能谱等分析手段研究了钇基稀土对E36钢中夹杂物的变质作用以及对显微组织和冲击性能的影响.研究表明，钇基稀土改善了E36钢的显微组织，减少了珠光体的片间距和含量.加入钇基稀土后，E36钢的冲击断口由典型的解理断口变为准解理+韧窝型断口，韧窝中细小球状的稀土夹杂是其转变的主要原因.加入少量的钇基稀土显著改善了E36钢的冲击韧性，尤其是低温冲击性能.在-60℃情况下，E36Re钢的纵向冲击功较E36钢提高了33.5%，横向冲击功提高了113.7%.并且，钇基稀土显著改善了E36钢纵横向冲击性能的差异性，未加稀土E36钢的纵、横冲击比均大于1.70，-60℃条件下达到2.77，而E36Re钢的纵、横冲击比为1.51~1.73

以除去喹啉不溶物的煤沥青为原料,在自制的载磁反应釜中制备针状焦.通过改变体系聚合反应最大压力及最高温度,对针状焦制备过程中施加磁场后中间相形成阶段的温度、体系最大压力等工艺条件进行了探讨,研究了不同条件下制备的针状焦的结构与电化学性能.采用扫描电子显微镜、X射线衍射仪表征产物的结构特点;采用循环伏安法及电化学阻抗等分析方法表征了不同条件下制备的针状焦的电化学性能.在磁场作用下,体系最大压力为0.4 MPa、体系最高聚合温度为520℃时制备的针状焦具有最佳的结构及电化学性能

以传统的E36海洋平台钢为对比钢,研究三种E690海洋平台钢的组织和力学性能,以及模拟海洋大气环境下的腐蚀行为.通过失重法测得实验钢在不同腐蚀时间下的腐蚀速率,利用扫描电镜和X射线衍射仪观察并测定了锈层的形貌特征和相组成,采用电子背散射衍射技术对实验钢的晶界类型进行分析.结果表明:以贝氏体组织为特征的E690海洋平台钢具有优异的力学性能,-40℃的冲击值超过了200 J;晶界类型主要为3°~15°的亚晶界和大于50°的大角度晶界;E690海洋平台钢周浸16 d后的锈层致密且腐蚀速率已趋于稳定,最低腐蚀速率为0.84 mm·a-1,远低于组织为铁素体+珠光体钢的1.4 mm·a-1,实验钢的锈层主要由Fe3O4、α-FeOOH、β-FeOOH及γ-FeOOH四种晶态相和非晶无定形物组成.通过分析得出,热处理工艺和组织构成对材料的初期腐蚀行为有重要影响,而化学成分和锈层自身的致密性对材料后期腐蚀行为起决定作用

采用水/CO2体系模拟研究钢液/(N2、H2)过饱和体系中气泡生长动力学行为,分别建立水溶液和钢液中气泡形核长大机理模型.基于三种不同的气泡生长数学模型,分别研究水/CO2和钢液/(N2、H2)体系数学模型中气泡生长动力学,并采用水模型实验数据对数学模型进行验证.分析钢液/(N2、H2)体系前期和后期处理压力以及钢液深度等因素对气泡生长的影响.研究表明:采用气泡浮选去除夹杂物技术时,前期处理压力对气泡生长有显著促进作用;后期处理压力对气泡生长有阻碍作用,随着后期处理压力的升高影响逐渐加强;钢液深度对气泡生长有阻碍作用,随着钢液深度的增加影响逐渐减弱;相比氮气,钢液中氢气气泡析出长大更快

固定化学成分和其他工艺参数,研究了紧凑式带钢生产卷取温度变化(625和579℃对Ti微合金化高强钢组织和力学性能的影响。热轧带钢的力学性能测试表明,卷取温度降低后,屈服强度降低205 MPa,而-20℃冲击功由11.7J增加到47 J。采用光学金相、电子显微术等手段分析了钢中组织和析出物,625℃卷取带钢为铁素体组织,579℃卷取带钢组织更为细小,贝氏体特征明显;而卷取温度降低后纳米尺寸碳化物的数量显著减少,由此降低了沉淀强化效果,造成强度大幅下降,并与组织细化一起改善材料的韧性。卷取温度是Ti微合金化高强钢生产中重要的工艺参数,需要严格控制

采用光学显微镜、扫描电镜、透射电镜、物理化学相分析等方法并结合热力学计算,分析了CSP工艺生产的钛微合金化高强钢的析出物特征及析出规律.研究发现:屈服强度700 MPa级高强钢中存在大量球形的纳米级TiC和Ti(C,N)粒子及少量不规则形状、100 nm以上的Ti4C2S2粒子,TiN在连轧前完成析出,TiC主要在卷取和空冷时析出.不含钼钢和含钼钢(0.1% Mo)中MC相的质量分数为0.049%和0.043%,由于钼的加入,含钼钢中Ti的析出量较少,但析出粒子更为细小,并定量得到了不含钼钢和含钼钢的析出强化效果分别为126 MPa和128 MPa

采用自制的激波驱动气-固两相流冲蚀磨损试验装置,选取SiO2、Al2O3和SiC颗粒,对煤化工常用材料1Cr9Mo钢进行高速气-固两相流冲蚀磨损试验研究.结合试件表面冲蚀磨损形貌,分析冲击速度、冲击角度、颗粒硬度、颗粒粒径、试件温度等因素对材料的冲蚀磨损率的影响.结果表明：在20℃和400℃下,1Cr9Mo钢的最大冲蚀磨损率均出现在15°-25°的冲蚀角之间,体现出典型塑性材料的冲蚀磨损特征;低角度冲蚀时磨损机理以颗粒的切削作用为主,高角度冲蚀时颗粒垂直撞击材料表面产生凹坑并致使凹坑周围的片状物碎屑从材料表面剥离;试件冲击速度指数在2.3-3.2范围内,磨损率受颗粒硬度影响较大;在相同冲蚀条件下,硬度较高的Al2O3和SiC颗粒对试件的磨损率比SiO2颗粒高一个数量级;磨损率随颗粒粒径的增大呈现先递增后下降的趋势;在400℃时SiO2颗粒对试件的冲蚀磨损率明显提高,磨损率最大值约为20℃时的3倍