随着汽车保有量的提高，能源消耗和环境问题对汽车用钢提出了轻量化的要求。目前正在发展的第三代汽车用钢的研究思路是将加入轻量元素以“轻”和增强增塑以“薄”相结合。Fe?Mn?Al?C系中锰钢作为第三代汽车用钢的主要组成部分，是当今的研究热点之一。本文总结了近些年国内外Fe?Mn?Al?C系中锰钢的研究文献，从生产成本、力学性能等方面介绍了Fe?Mn?Al?C系中锰钢的优势。从成分设计、工艺设计、组织特征、变形及断裂机制等多个方面出发，对文献进行分析，总结出了合金成分、工艺路线和组织特征对性能的影响规律。阐述了奥氏体层错能及其稳定性对中锰钢变形机制，尤其是相变诱导塑性（TRIP效应）的影响规律。最后对目前Fe?Mn?Al?C系中锰钢研究过程中存在的争议问题进行了总结，展望了未来的发展趋势，以期为中锰钢的后续研究和实际生产提供参考

首先介绍了氧气高炉的发展历程，早期的研究工作主要着眼于解决由于氧气代替空气鼓风而引起的“上冷下热”问题，并总结了各国研究者提出的氧气高炉流程及其主要特点。随后系统阐述了北京科技大学科研人员在氧气高炉工艺基础研究与工程技术开发方面所取得的主要进展。这些研究包括氧气高炉流程设计，含铁炉料还原与软熔，氧气鼓风及循环煤气喷吹条件下的煤粉燃烧，循环煤气加热过程中的物理化学变化等炉内反应与变化，以及在此基础上开展的回旋区及全炉数值模拟研究，为氧气高炉的工程化实施奠定理论基础。最后对氧气高炉的碳素流及节碳潜力进行了分析，并提出富氢碳氢循环氧气高炉将成为炼铁低碳化的重要发展方向

订单接受与不相关并行机调度是订单接受与订单调度的联合决策, 广泛存在于面向定制的多品种混合生产环境中. 针对这一问题, 考虑了顺序与机器依赖的安装时间以及可加工机器限制, 并以最小化总成本为优化目标. 其中, 总成本由被接受订单的总拖期成本和被拒绝订单的总拒绝成本构成. 通过分析订单拒绝对目标的影响, 提出了列表拒绝方法和订单拒绝规则, 进而设计了协同进化遗传算法. 算法将染色体编码分解为订单列表和订单指派两个个体, 提出了基于列表拒绝方法的解码方案来进行订单拒绝决策. 由于两个个体相互独立, 且二者的进化约束不同, 因而引入协同进化策略, 并根据个体的编码特征, 分别采用单亲遗传算子和传统遗传算子进行遗传操作. 数据实验验证了算法的有效性和求解效率, 并对问题规模和订单拒绝成本对算法性能的影响进行了分析

针对目前视网膜血管分割中存在的细小血管提取不完整、分割不准确的问题，从血管形状拓扑关系利用的角度出发，探索多任务卷积神经网络设计，提出骨架图引导的级联视网膜血管分割网络框架。该框架包含血管骨架图提取网络模块、血管分割网络模块和若干自适应特征融合结构体。骨架提取辅助任务用于提取血管中心线，能够最大限度地保留血管拓扑结构特征；自适应特征融合结构体嵌入在两个模块的特征层间。该结构体通过学习像素级的融合权重，有效地将血管拓扑结构特征与血管局部特征相融合，加强血管特征的结构信息响应。为了获得更完整的骨架图，骨架图提取网络还引入了基于图的正则化损失函数用于训练。与最新的血管分割方法相比，该方法在3个公共视网膜图像数据集上均获得第一名，在DRIVE，STARE和CHASEDB1中其F1值分别为83.1%，85.8%和82.0%。消融实验表明骨架图引导的视网膜血管分割效果更好，并且，基于图的正则化损失也能进一步提高血管分割准确性。通过将骨架提取模块和血管分割模块替换成不同的卷积网络验证了框架的普适性

为拓宽材料的阻尼温域，增大聚氨酯应用范围，基于聚氨酯的结构可设计性，引入含有甲苯-2,4-二异氰酸酯（TDI）和聚乙二醇单甲醚（MPEG）的预聚体制备带长支链的聚氨酯。长支链一端固定一端活动的特点赋予其特有的运动与松弛。甲苯-2,4-二异氰酸酯的存在不仅延长了支链长度，增大了支链与分子间的缠结程度，还使支链含有强极性的吸电子的异氰酸酯基和氨基甲酸酯基，使得支链与主链间具有较强的氢键作用。因此，从氢键及微相分离角度来分别探究聚氨酯阻尼的影响因素。结果表明，长支链占比增加，储能模量比值达到268.28，聚氨酯的微相分离程度降低，氢键作用增强，在氢键作用和微相分离程度降低的双重作用下聚氨酯的有效阻尼（阻尼因子大于0.3）温域超过150 ℃（?50～100 ℃），极大改善了聚氨酯弹性体的阻尼性能。此外，加入支链后聚氨酯具有一定的自修复性，对延长聚氨酯的使用寿命有较大意义

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

超重力显著增大两相间的重力差，可用于加速固?液、液?液、液?气高温黏稠混和体的相分离速度；超重力具有定向性，避免搅拌等技术产生的熔体湍流返混，可用于深度脱除金属液中细小夹杂物；超重力条件下固?液界面张力微不足道，可容易实现微孔渗流；超重力条件下进行结晶凝固，按结晶顺序实现固?液分离，可用于制备梯度材料；超重力加速固?液分离，可细化凝固组织晶粒，但对非共晶熔体也易产生宏观偏析。将超重力技术应用于冶金及材料生产过程中，有望解决高温冶金和材料制备的一些难题，如复杂矿冶金渣有价组分的分离提取、冶炼渣中金属液的分离回收、多金属的熔析结晶分离、复杂矿直接还原铁的渣?金分离；在高端金属材料方面，应用超重力技术，有望解决近零夹物金属材料的精炼除杂难题，提高梯度功能材料、金属?陶瓷复合材料、多孔金属材料、器件材料表面电沉积修饰的制造水平。此外，在材料科学研究方面，超重力凝固可作为一种材料基因组高通量制备方法

螺纹插装式溢流阀阀套精加工采用碳氮共渗后磨削的制造工艺，内锥面的形位误差会影响溢流阀的使用寿命和静动态特性，制造过程需要精准控制内锥面的误差。通过对工艺分析建立制造误差模型并应用研究，由此获得内锥面自身角度的合理误差范围，以及内锥角误差与磨削量之间的变化关系。根据阀套结构特点设计专用的检测装置，并对检测原理和测量误差进行分析，通过误差校对提高检测精度。对热处理后的阀套进行轴向尺寸分组，并采用基准统一原则，保证磨削制造精度的稳定性。根据检测原理和误差模型对试磨件进行误差计算，并据此调整磨削参数，使制造误差合格；后续制造时采用检测装置快速测量阀套的密封圆轴向尺寸，使制造误差均落在控制范围内，保证批量生产的可控性。研究表明，基于某型溢流阀的设计及工艺参数，内锥面自身角度的实际制造误差控制以±0.8°为宜，对应的密封圆轴向最大磨削公差为0.186 mm、修正后的最小磨削公差为0.075 mm；实验验证了误差模型的准确性，所述检测方法的角度测量误差为0.06°、密封圆轴向尺寸测量误差为2 μm，因角度测量误差带来的最大、最小磨削量范围偏差可通过内锥角实际制造误差的收缩进行补偿；所研究的理论与方法也为其他内锥面的制造控制及逆向工程提供了系统的方法

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

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率