异步轧制是一种新的生产工艺,其近期研究工作的特点之一是,采用压剪变形实验装置进行研究(主要研究力学方面)。从突出主要影响因素、简化研究问题角度考虑,这是必要而有意义的。然而,试件在简化模型中之变形有何特点,简化模型对研究异步轧制有何意义,探讨很少。本文采用密栅云纹法[3]及样条函数数值磨光法[4]处理实验数据,对压剪状态下试件的变形进行分析。实验在自制模拟导步轧制的压剪变形装置上进行。结果表明,分析压剪状态下的试样变形,对揭示异步轧制本质、合理选择塑性加工方式,在理论上和实际上均具有重要意义

针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

通过建立1：2的比例的水力学模型，对承德钢铁集团有限公司钒铁车间2t的钒铁炉底吹N2进行了水力学模拟实验，同时利用正交分析，主要考察了不同的吹气孔位置、吹气流量对铁水混匀时间以及熔池流态的影响.结果表明：不同的底吹气孔组合以及气体流量的控制，会对熔池的混匀产生很大的影响.对实验数据采取正交分析，可以发现当吹气孔位置为e-b-d，吹气流量为1092 L·min-1时，气体对熔池的搅拌能力是最强的，此时铁水混匀所需时间最短，且流场分布合理

在存在多介质的高炉回旋区内,首先利用安装在风口直吹管窥视孔的电荷耦合器件(charged couple device,CCD)摄像机可以获得高炉回旋区内累积的二维温度辐射图像,然后将高炉回旋区均分成若干小块,利用数学模型近似模拟回旋区内的辐射传热过程并建立矩阵方程,通过求解方程获得高炉回旋区内的三维温度场.在模拟辐射传热过程中,本文提出了一种更有效也更符合实际生产的新方法——基于距离的高斯函数模型来模拟高炉内介质的辐射能量传播过程并获得了较好的三维温度场.由于存在波动误差以及电荷耦合器件摄像机测量误差等,所以我们通过在测量数据中添加随机误差来验证重构温度场的有效性以及稳定性.结果显示重构的三维温度场与真实温度场非常接近,误差在高炉工业允许的5%范围以内

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

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

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

为了准确预测直线滚动导轨副的摩擦力大小及受影响因素,本文考虑导轨副的流体润滑状态,基于Hertz接触理论研究了直线导轨副摩擦力受滚珠接触角和预紧力的影响规律.基于接触理论建立了直线导轨滑块的受垂直载荷的静力学平衡方程.利用Hertz接触理论分析直线滚动导轨受外力时各列滚珠接触力的变化情况,并结合对临界载荷的分析,建立了随外载荷变化的考虑润滑油膜阻力的直线滚动导轨副摩擦力模型.以国产某型号直线滚动导轨副为研究对象,对所建立的受载摩擦力模型进行试验验证.通过试验数据与理论数据的分析和对比,验证了润滑油膜阻力、接触角和预紧力等因素对直线导轨副摩擦力的影响规律.研究表明,直线滚动导轨副摩擦力在润滑条件下,受接触角变化和预紧力退化的影响呈现有规律的变化

全尾砂膏体作为一种塑性流体,其内部结构的形貌特征与浆体流动性能紧密相关,研究剪切过程中微观结构的演化特征,对于分析膏体管道输送及制备工艺中的流动行为具有十分重要的意义.本文借助扫描电镜技术,拍摄了不同搅拌时间的膏体微观结构图像.综合应用计算机图像处理技术和分形理论,估算了膏体微结构的分形盒维数,提出以结构系数λ作为微结构形貌特征的表征指标,建立了搅拌过程中微结构时间演化过程的数学模型.某铅锌尾矿膏体相关实验的结果表明:其结构系数λ随搅拌时间急剧减小,并逐渐趋于平缓,最终达到某一平衡状态.通过对实验数据的拟合,得到其演化模型相关的破坏系数及恢复系数,分别为0.171及0.491

分析了解析法与简化方法的缺点，采用有限元法建立轧辊热变形计算模型.针对轧制过程中轧辊热变形计算数据特点，将计算任务分为负责静态数据准备的预计算和负责动态数据准备与热变形求解的更新计算，换辊时进行预计算，计算任意时刻的热变形时只需进行更新计算，计算量远小于标准有限元程序.根据特殊处理的计算流程，编写了基于轴对称有限元法的轧辊热变形程序，其计算结果与ANSYS结果一致，精度均高于简化方法约30%.自编轧辊热膨胀有限元程序计算精度高，耗时少，满足在线热膨胀预报要求