以中碳结构钢大方坯及其热轧棒材为研究对象，通过对铸坯和轧材进行低倍侵蚀和成分分析，揭示了连铸控流模式对大方坯凝固组织与宏观偏析分布特征的影响及其铸轧遗传性。研究表明：常规直通水口浇注模式下，结晶器电磁搅拌(Mold electromagnetic stirring, M-EMS)电流由0增加到800 A，铸坯等轴晶率由6.06%仅可增加到11.71%，难以有效避免大方坯常见的中心缩孔缺陷与突出的中心线偏析。采用新型五孔水口浇注模式，即使不开启M-EMS，铸坯中心等轴晶率仍可达23.1%，大方坯中心缩孔级别可降至1.0级以下，满足后续热轧大棒材探伤要求。同时发现，五孔水口浇注模式下，大方坯铸态组织中往往会出现较为明显的柱状晶到等轴晶转变(Columnar to equiaxed transition, CET)区，铸坯断面碳偏析指数呈M型分布，表现为断面1/4位置CET区域碳偏析指数最高。大棒材轧制基本改变不了铸坯断面宏观偏析的分布形态，且可能导致中心线偏析指数增加。同时指出，基于连铸控流模式的作用规律和铸?轧遗传性特征，以及特殊钢长材热加工对中心致密度和偏析分布与程度的要求，实际生产中应从连铸工艺源头合理地控制铸态组织与宏观偏析分布形态

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

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

物联网是未来赛博使能业务的重要支撑平台。蜂窝网络则被认为是广泛分布在部署区域中的物联网终端数据接入的主要渠道，尤其在广域覆盖方面具有难以替代的价值。在满足覆盖要求的条件下，降低蜂窝网络基站的下行发射功率在绿色通信方面具有重要的研究意义。由此提出了一种基于优化目标平滑近似和均方根传播策略的梯度下降算法，在满足物联网业务覆盖率的条件下最小化基站的总下行发射功率。首先，使用罚函数方法将复杂约束条件的异构蜂窝网络优化问题转化为简单约束形式的优化问题；其次，将不可导的目标函数通过平滑近似转化为可导形式，并给出其对天线下倾角和下行功率参数的梯度解析形式；最后，使用均方根传播梯度下降算法进行转化后的目标函数优化。仿真实验结果表明该算法可以在满足覆盖率指标的条件下最小化基站的总下行发射功率，与现有元启发算法和普通梯度下降算法相比，具有良好的收敛速度，并能更好地抑制优化过程中振荡

中国的页岩气田属于非常规气藏，采用体积压裂工程技术才可以实现有效开采。不过，页岩储层与一般储层的性质不同，纳米级孔隙大量分布，其孔隙和渗透率十分微小，同时还分布有微裂缝，气体在其中的流动具有解吸、扩散、滑脱和渗流等多种微观机理，并且呈现出基质?微裂缝?人工裂缝的跨尺度多流态流动。常规的油气开发理论与技术并不适用于页岩气藏，因此需要有针对性的研究，并建立页岩气开发的理论与技术，才能实现我国页岩气藏的高效地开发。从页岩气流动的基本规律出发，总结了页岩气流动的多流态?多尺度?多场耦合输运机理和渗流规律，归纳了考虑解吸?扩散?滑移?渗流的多尺度非线性渗流统一方程，给出了多尺度全流态图版。通过页岩气多级压裂水平井多区耦合非线性渗流理论、多场耦合非线性渗流理论，形成页岩气藏流场区域储量动用与开发动态变化规律，针对我国页岩气特点构建了页岩气产量递减模型。基于上述理论提出了开发设计方法，提出了我国储层分级评价及优选目标评价方法，并且建立了适合我国储层的分级评价及优选目标方法与指标，对中国页岩气压裂开发工艺适应性技术进展进行了归纳总结。在此基础上，对未来页岩气高效开发理论的发展方向进行了展望，以期对我国页岩气理论和技术研究提供指导

采用无水电解法提取不锈钢中存在的典型夹杂物，通过扫描电子显微镜观察夹杂物三维形貌，并根据元素组成对夹杂物进行分类和形貌分析，对具有相同化学成分但不同三维形貌的夹杂物进行了表征和归纳。利用FactSage 7.0热力学软件，对不同夹杂物的平衡状态进行了计算，研究了温度和钢液成分对于夹杂物平衡的影响，并得到相应的平衡相图。结果表明，无水电解可以有效地将不锈钢中夹杂物完整地提取出来，避免了金相法带来的误差，可以更加清晰的观测夹杂物的三维形貌；经扫描电子显微镜观察和测量，较大的氧化铝夹杂物表面较为容易出现钛元素的富集区域，且大部分夹杂物形貌主要为球状和表面较为光滑的多面体状，直径一般不大于5 μm。通过热力学计算得到，钢中夹杂物的生成与钢中元素质量分数密切相关，在1873 K时，Mg、Ti、Si元素质量分数的不同会导致生成不同的夹杂物

基于烧结矿的非均性, 发现了矿相结构的三种分布模式, 并对矿相结构的形成机理进行了阐述.首先, 基于烧结矿的手标本鉴定特征把某钢厂烧结矿划分成了三类.其次, 对矿相结构的鉴定发现, 第1类、第2类、第3类这三类烧结矿的矿相结构在空间上依次具有\均一状、同心环状、互嵌状\三种分布模式.均一状分布的矿相结构形成于温度较高、还原性较强和混料均匀的稳定条件之中, 主要为交织熔蚀-熔蚀结构, 具有良好的冶金性能; 同心环状分布的矿相结构从外部带到内部带依次为交织熔蚀结构、熔蚀结构和赤铁矿粒状结构, 多以独立单元的形式出现, 其所在区域工艺条件的恶化并不会对烧结矿总体的结构和冶金性能造成太大影响; 交织熔蚀结构、赤铁矿粒状结构和铁酸钙聚集区交叉形成的互嵌状矿相结构, 多形成于温度较低、气流不稳定和混料不均匀的条件之中, 易成片出现而导致烧结矿结构和冶金性能的恶化.最后, 冶金性能分析显示, 第1、2类烧结矿各项冶金性能指标良好, 具有互嵌状分布模式的第3类烧结矿由于矿相结构的不均匀, 冶金性能相对较差.结果表明, 这种基于矿相结构分布模式的研究方式, 有利于对矿相结构形成机理的阐述, 更助于对烧结原料、烧结气氛等工艺条件的调控, 对烧结矿冶金性能的改善具有一定理论价值

研制了一种无机材料构成的验电标识,放置在导线周围,通过电场驱动电子的运动,促进载流子复合,进而使材料发光,从而判断带电情况,其作为验电标识使用非常便捷.选取了氮化镓GaN材料进行研究,以GaN、InGaN等材料为基础,通过溶胶凝胶法、气相外延等方法制备接触层、基片层、材料层等结构,进而获得了验电标识,该验电标识的发光层是具有多量子肼结构的纳米棒阵列.然后对其进行了电学光学性能参数测试,获得了有关特性曲线,通过Ansoft-maxwell有限元软件进行仿真,分析材料在特高压输电线路周围的电场分布,通过试验分析验电标识发光所需求的电磁环境.最后模拟导线现场进行测试.研究表明,该低场致发光特性的验电标识具有发光功耗低,发光明显等优点,其处于所在区域的电场强度达到1.2×106V·m-1以上时,可激发发光,此时所注入电流约为1.1 mA.通过仿真和试验分析可知带电特高压输电线路周围的空间电场强度满足验电标识发光指示的要求,同时空间杂散电流和材料本身的电容效应提供注入电流.该验电标识通过材料本身发光特性来指示带电状态,安装在距离特高压导线轴线13 cm及以内的范围即可实现验电,通过封装具有较好的耐候性能,同时避免了复杂的电路装置验电存在易受电磁干扰,可靠性差等问题

多聚焦图像融合是计算机视觉领域中的一个重要分支，旨在使用图像处理技术将同一场景下的聚焦不同目标的多张图像中各自的清晰区域进行融合，最终获得全清晰图像。随着以深度学习为代表的机器学习理论的突破，卷积神经网络被广泛应用于多聚焦图像融合领域，但大多数方法仅关注网络结构的改进，而使用简单的两两串行融合方式，降低了多图融合的效率，并且在融合过程中存在的失焦扩散效应也严重影响了融合结果的质量。针对上述问题，在显微成像分析的应用场景下，提出了一种最大特征图空间频率融合策略，通过在基于无监督学习的卷积神经网络中增加后处理模块，规避了两两串行融合中冗余的特征提取过程，实验证明该策略显著提高了多张图像的多聚焦图像融合效率。并且提出了一种矫正策略，在保证融合效率的情况下可有效缓解失焦扩散效应对融合图像质量的影响