海洋环境对于金属的腐蚀具有明显的加速作用，尤其在高铁海底隧道环境中，金属比正常的服役时间变短，这种腐蚀情况下会影响高铁的安全和准点运行。基于以上背景，通过夹杂物自动扫描、钢的加速腐蚀及电化学测试对钢中的夹杂物诱发腐蚀行为进行系统分析，重点分析了高铁轨旁信号设备连接金属件（Q235）中夹杂物在盐雾环境下的腐蚀行为。结果表明：钢中主要夹杂物为氧化物、硫化物或者其复合夹杂，而这两类夹杂物对于诱发钢基体点蚀的原因不同。其中数量最多、尺寸小于5 μm类型的夹杂物为硫化物夹杂和氧硫复合类型夹杂物；数量少、尺寸大于5 μm的夹杂物为氧化物夹杂。在服役过程中，钢中硫化物夹杂易溶解脱落形成点蚀坑，而氧化物夹杂周围基体会先溶解引起夹杂物脱落形成点蚀坑，复合类夹杂物也是诱发钢发生腐蚀的因素，不同复合类型的夹杂物腐蚀方式不同，硫化物夹杂和氧硫复合夹杂对碳钢影响较大。电化学测试表明自腐蚀电位约为为?0.1 V，Q235钢本身抗腐蚀能力不强。夹杂物在腐蚀过程中参与了腐蚀，引起阳极极化曲线的波动，加快了Q235钢的腐蚀情况。研究结果对于认识和改善钢的耐腐蚀性能有指导意义

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

使用高功率光纤激光器的快速成形系统和电磁感应加热设备,分别在未预热和预热的情况下成形12CrNi2合金钢.通过扫描电镜观察成形件微观组织、维氏硬度计测试不同部位硬度、万能材料试验机测试不同方向的拉伸性能,研究预热对激光熔化沉积12CrNi2合金钢不同方向的组织、硬度、拉伸性能的影响.结果表明:未预热条件下,单道熔池组织为板条马氏体,块状成形件熔池为回火马氏体与贝氏体混合组织,XOZ截面与YOZ截面组织没有明显的组织差别,但YOZ截面整体硬度大于XOZ截面,同时两个截面均出现了大尺寸宏观裂纹缺陷,力学性能差.在预热条件下,熔池由于温度梯度降低发生贝氏体转变,单道熔池呈现性能优异的下贝氏体组织;块状成形件熔池没有发生回火马氏体转变,主要为粒状贝氏体.截面硬度分布较未预热下更为均匀.在拉伸方向及搭接方向均呈现高强度、低塑性特征,抗拉强度可达1189 MPa,屈服强度为951 MPa,伸长率仅为2.8%,性能没有明显的各向异性.预热能够降低熔池中温度梯度,减小热应力,有效控制裂纹缺陷,促进组织均匀化,降低组织、性能的各向异性,提高合金钢成型件力学性能

基于全尾砂絮凝过程中絮团弦长的测定，分别研究絮凝和沉降两个过程：首先以絮团平均弦长为指标研究不同絮凝条件下全尾砂絮凝行为，再以固液界面初始沉降速率为指标分析不同絮凝全尾砂料浆的沉降行为。探明了不同絮凝条件下全尾砂尺寸演化规律，全尾砂均快速絮凝形成絮团，絮团的平均弦长增长达到峰值后随着剪切时间逐渐下降，直至达到稳定状态。发现全尾砂絮团的平均弦长与絮凝全尾砂料浆固液界面的初始沉降速率随着不同的絮凝条件而不断改变，确定了在本文研究范围内的最优絮凝条件：Magnafloc 5250絮凝剂，全尾砂料浆固相质量分数10%，絮凝剂单耗10 g·t?1，絮凝剂溶液中絮凝剂质量分数0.025%，剪切速率94.8 s?1。最优条件下絮凝过程中絮团平均弦长峰值为620.63 μm，絮凝结束时絮团平均弦长为399.57 μm，絮凝全尾砂料浆固液界面初始沉降速率为4.61 mm·s?1。初步建立了适用于本文全尾砂的基于絮团平均弦长的固液界面初始沉降速率模型，固液界面初始沉降速率随着絮团平均弦长的增加而增加，为实际生产中控制全尾砂絮凝沉降参数以及设备结构优化、提高全尾砂料浆的絮凝沉降效率提供参考

研究对象是带有限缓冲区混合流水车间中的多目标调度问题。以各机器前置后置缓冲区容积有限、工件以批量形式运输、运载设备的运载能力有限等作为资源限制因素，以最小化完工时间、最小化物料运输时间、最小化并行机前置缓冲区空间占用率均衡指数为目标，建立调度模型。分别采用NSGA-II、NSGA-III算法求解该模型，并对比两者之间的差别；设置不同的缓冲区容积，探究不同缓冲区容积对生产目标的影响，寻找最优缓冲区容积；建立不同模型，探究以最小化并行机前置缓冲区空间占用率均衡指数为目标的意义，最后以某船用管类生产企业的实际生产案例作为对象，通过对比优化结果与实际生产数据，验证了算法有效性

有机相变材料具有热存储密度高、自身温度和体积变化小、腐蚀性小和化学性质稳定等优点，能有效提升不可再生能源的利用率，是一种绿色节能环保材料，在新能源开发和热能储存领域起着至关重要的作用。然而，有机相变储能材料普遍存在相变过程中熔融泄漏和热导率低的问题，严重制约了相变材料的实际应用。因此，相变材料的封装定形和导热强化成为近年来的研究热点。本文针对有机相变材料普遍存在的泄漏和热导率低问题，综述了有机相变材料的封装技术和导热强化技术的基本方法及最新研究成果，并总结了复合相变储能材料的能量转换机理，浅谈了复合定形相变储能材料在建筑节能、太阳能和电子设备等领域的应用情况。最后，对未来复合定形相变储能材料发展的研究重点和方向进行了展望

深度神经网络近年在计算机视觉以及自然语言处理等任务上不断刷新已有最好性能，已经成为最受关注的研究方向.深度网络模型虽然性能显著，但由于参数量巨大、存储成本与计算成本过高，仍然难以部署到硬件受限的嵌入式或移动设备上.相关研究发现，基于卷积神经网络的深度模型本身存在参数冗余，模型中存在对最终结果无用的参数，这为深度网络模型压缩提供了理论支持.因此，如何在保证模型精度条件下降低模型大小已经成为热点问题.本文对国内外学者近几年在模型压缩方面所取得的成果与进展进行了分类归纳并对其优缺点进行评价，并探讨了模型压缩目前存在的问题以及未来的发展方向

提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论，检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中，首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件，然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法，同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后，微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比，结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比，并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少，用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性，尤其是在工程实际中，故障监测所需的数据量大，计算时间长，如能较早的预警，可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此，这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值

海底金矿矿山水害对矿山生产、人员施工及矿山设备等产生较大威胁，是矿山开采中的自然灾害之一，快速有效的判别出矿山水害水源对于事故的防治有重要意义。三山岛金矿的巷道围岩裂隙普遍并长期存在涌水现象，矿区开采中矿井水害的水源主要有海水、第四系水、基岩裂隙水、地下水等，为了准确快速的判别矿井水水源，有效预防矿井水突水及水害威胁，本研究结合监测点水样的水文地质条件与不同监测点水样的水化学成分分析，选取Mg2+、Na++K+、Ca2+、SO42?、Cl?和HCO3 ?共6项指标作为判别因子，通过主成分分析得出不同水样的矿化程度。在贝叶斯算法分析原理的基础上，将马尔可夫链蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo, MCMC)引入到贝叶斯方法中，运用统计软件SPSS统计，构建贝叶斯判别分析模型，得出基于水样样本信息的算法估计的后验分布，得出矿山水害水源的分析方法。运用三山岛金矿水害取水点的水样分析数据进行详细的分析验证，建立矿井突水水源模型，进行不同水样的信息分析，得出贝叶斯统计函数并进行水源判别结果分析，验证了贝叶斯矿山水害水源判别模型的准确性和实用性，对现场工作的开展和水害防治有一定的指导意义

面对钢厂智能化发展的时代要求，炼钢–连铸区段工序界面技术受到越来越多冶金学者的关注，其不仅是解决工序关系集合协同–优化问题的重要手段，也影响着工序功能集合解析–优化和流程工序集合重构–优化的效果。本文对炼钢–连铸区段3种典型工序界面技术，即钢包运行控制、天车运行控制和生产运行模式优化的研究进展进行阐述，其中，钢包运行控制包括钢包热状态监测、钢包选配以及钢包调度，天车运行控制包括吊运任务的分配和同跨/异跨天车的协同调度，生产运行模式优化包括工序/设备产能、时间节奏与炉–机对应模式的匹配设计。此外，针对炼钢–连铸区段多工序协同运行的制约因素，指出工序界面技术协同的必要性，并对上述工序界面技术的协同机制与协同方案进行了阐述