综述了BaCeO3基和SrCeO3基钙铁矿型固体电解质.从结构、不同气氛中导电性方面进行了介绍,对其应用方面进行了较为详细的分析.在燃料电池、电解池、薄膜反应器、气体传感器等方面的应用分析表明这2类固体电解质有广泛的应用前景

本文通过对高炉炉型CAD软件及应用的分析,总结了开发专业CAD软件几个不容忽视的关键问题,并针对开发和应用专业CAD软件,提出了一些开发策略和原则

基于流化床干燥理论,采用热风循环充分的电热烘箱作为干燥器,对小麦进行了一系列的薄层干燥实验研究,模拟小麦流态化干燥过程,总结出适用于流化床小麦干燥时间预测的经验回归公式.开发了热泵流化床谷物干燥实验系统,并将小麦干燥的经验回归公式应用于此实验台的干燥实验过程.结果表明,小麦干燥经验回归式可用于预测小麦在流态化条件下的干燥时间,所开发的热泵流化床谷物干燥装置经济性合理,有市场应用前景

研究了智能信息处理在烧结质量推断中的应用，在对图象序列的范型描述和BP算法改进的基础上，成功地应用了图象序列分析与动态模式识别相结合的方法，解决了烧结质量的动态推断问题.实例表明，该方法有很好的实用效果

CAD技术的开发应用,对冶金行业的进步具有重要重义。CAD的未来发展应建立在开放的网络的集成化系统上,大面积普及CAD技术。本文论述了CAD发展要点以及成功应用的必要保证条件

为了使应用高温低氧燃烧技术的加热炉达到高效节能、低污染物特别是低NOx排放的目的,采用计算机数值模拟优化设计了加热炉的蓄热式燃烧系统,并运用冶金反应工程学方法开发了成套技术.该技术在唐钢高速线材厂的实际应用表明:在热装钢坯条件下单位能耗为0.879 GJ/t,炉子热效率在67%以上,各蓄热室的排烟温度在160℃以下,NOx排放小于40×10-6(体积分数)

从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

对TPC(Terminal Process Control)技术在50t电弧炉上的应用与实践进行了介绍,对工艺存在的问题进行了分析并介绍了对用氧供电的控制.TPC技术的应用解决了电弧炉高铁水比例冶炼存在的水冷炉盖粘钢、冶炼周期长等工艺问题,使终点成分和温度同时命中率由67%达到91%,各项技术经济指标提升明显,供电时间每炉缩短6min,吨钢冶炼电耗降低58kW·h,电极消耗降低0.3kg,钢材的全氧含量降低

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

介绍了全球的钒资源的主要分布、储量情况及其市场供需与应用状况。从中心结构、有效基团与空间效应、离子交换协同萃取三个方面综述了机磷(膦)类萃取剂的萃钒机理及其近年来萃钒的新型磷(膦)类萃取剂的研发与应用进展，指出了新型磷(膦)类型萃取剂的研发、新工艺的应用以及协同萃取是目前磷(膦)类萃取剂萃钒的主要研究方向。分析了酸性磷(膦)类萃取剂萃钒、中性磷类萃取剂萃钒和其他新型磷(膦)类萃取剂萃钒的不同萃取体系的萃钒机制。分析认为有机相的损失，萃取和反萃钒的步骤，萃取和分离时间较长，出现乳化现象等是当前萃取钒体系普遍存在的难点。因此需要不断开发新型高效萃取剂，发展清洁绿色萃取技术，在原萃取剂的基础上利用协同效应，探索新的萃取剂组合方式，更好地推进中国钒工业的发展