由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧，一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大，导致协作机器人的计算预测力矩误差较大。据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上，采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿。在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动，以电机电流估算关节力矩，获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络。网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差。计算与实验结果表明，补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果，各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等，表明了文中所提出补偿方法的有效性

综述了近年来国内外镁碳质耐火材料的发展和研究现状,尤其对镁碳砖防氧化剂和镁碳砖低碳化等方面的研究与发展状况进行了分析和汇总.在此基础上提出了镁碳砖未来的研究方向,即通过成分优化和结构设计,提升和发挥传统材料的性能;研究开发高性能防氧化剂;镁碳砖低碳化方法的改进及性能评估

为了提高小型两床变压吸附（PSA）制氧机在变产品气流量下的氧气体积分数，建立了改进的Skarstrom两床循环PSA制氧实验装置，研究了产品气流量对其氧气体积分数的影响。研究结果表明，在低产品气流量运行条件下，通过提高清洗气总氧量与原料气总氧量之比（P/F）以及降低最高吸附压力与最低解吸压力之比（θ）可消除氧气返混的不利影响；在高产品气流量运行条件下，通过提高P/F和θ可以提高实验装置中分子筛的工作能力，进而提高产品气中的氧气体积分数。在此基础上，对低和高产品气流量运行条件下的P/F和θ进行了调节，分别将产品气流量为3.55 L·min?1和19.88 L·min?1时的氧气体积分数从92.4%增加至了95.7%和从74.0%增加至了74.9%。本文的研究结果可为变产品气流量下PSA制氧工艺参数优化提供参考

针对焊缝缺陷磁记忆检测中存在定量化反演难题,建立了基于改进的支持向量回归机定量反演模型.以预制不同尺寸未焊透和夹渣缺陷的Q235焊接试样为试验材料,进行磁记忆扫描检测发现:缺陷位置的磁记忆信号特征参数随尺寸变化而呈现一定的变化规律,但同时存在分散性和不确定性.鉴于磁记忆信号样本的有限性、分散性和非线性,首先将提取到的磁记忆特征参数进行归一化处理,引入支持向量回归机建立焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,并进一步利用模拟退火算法对支持向量回归机参数进行优化,使目标函数达到全局最优而非局部最优.最后,考虑到由磁记忆信号逆向反推缺陷的三维尺寸,存在解的不确定性,为此在缺陷单维尺寸反演模型的基础上,通过构建多层结构的支持向量回归机进行多尺寸反演输出,建立了基于模拟退火支持向量回归机的焊缝缺陷磁记忆定量反演模型,结果表明:未焊透缺陷尺寸反演最大相对误差为7.96%,夹渣缺陷为4.97%,为焊缝缺陷的磁记忆反演与定量化评价提供一种新的思路

针对七自由度机械臂控制系统提出了一种七自由度机械臂隐蔽攻击模型。首先基于推导的机械臂逆运动学方程，对基于EtherCAT总线的七自由度机械臂进行运动规划与建模；其次，根据粒子群算法的研究与分析，提出了基于混沌理论的多种群粒子群优化的七自由度机械臂系统PID参数辨识算法；最后搭建了七自由度机械臂的攻击实验平台并使用辨识的参数结合隐蔽攻击原理开展了机械臂系统的攻击实验，并且将所提出的隐蔽攻击技术与其他传统攻击技术进行了比较。结果表明，所提出的七自由度机械臂隐蔽攻击方法可以破坏机械臂系统的数据完整性和准确性，并且具有很好的隐蔽性，验证了所建立的攻击模型的有效性和可行性

以迄今为止查阅到的中国大陆金属矿区实测地应力数据为基础，经优化处理后最终采用165组数据，基本覆盖了我国大陆主要金属矿山分布地区.采用回归分析法给出了中国大陆金属矿区测量埋深范围内的地应力场特征，并尝试从地应力的角度对中国大陆金属矿区断层的稳定性进行了讨论.结果显示，中国大陆金属矿区垂直主应力、最大与最小水平主应力总体上随埋深呈线性增加；最大与最小水平主应力之差Δσ随埋深的增加有增大的趋势，但规律性不显著；最大水平主应力与垂直主应力之比Kh，max主要集中在1.00~2.50之间，最小水平主应力与垂直主应力之比Kh，min主要集中在0.50~1.50之间，平均水平主应力与垂直主应力之比Kh，av主要集中在1.00~2.00之间，随着埋深的增加，3个侧压系数的变化幅度逐渐减小，Kh，max趋向于1.83，Kh，min趋向于0.80，Kh，av趋向于1.31；最大与最小水平主应力之比与埋深没有显著的关系，主要集中在1.5~2.0之间，近似服从正态分布；断层在埋深小于500 m范围内有滑动的可能，埋深超过500 m时，逆断层有滑动的可能，走滑断层处于相对稳定状态

电动汽车具有节能环保的优点，电池、乘员舱和电机驱动系统的热管理是提高其运行安全性和司乘人员舒适性的关键技术。针对电动汽车集成热管理系统构建过程中的关键问题，首先概述了电池、乘员舱和电机驱动系统的产热模型；其次系统地总结了现有的电池、乘员舱和电机驱动系统的热管理方法，重点分析了集成热管理系统的研究现状、运行控制和系统性能评价；最后总结了当前研究存在的不足并进行了研究展望，指出研究准确的产热计算模型，发展紧凑高效的集成热管理系统，在综合性能评价体系下优化集成热管理系统的运行控制是未来的主要研究方向

注意力缺陷多动障碍（ADHD）是儿童期最常见的精神疾病之一，在大多数情况下持续到成年期。近年来，基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的，然而事实上，ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本，从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题，即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征，提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型，其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差，进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解，并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估，并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好，可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断，还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断

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

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