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

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

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

相变诱导塑性钢（TRansformation induced plasticity, TRIP）作为常用的先进高强钢在汽车等交通工具的轻量化方面有广泛的应用前景。而对于其复杂零件的成形过程，韧性断裂是不可忽视的问题之一。本文针对现有实验装置不易诱发薄板承受面内压剪时断裂失效，从而无法研究板料负应力三轴度区间断裂行为的问题，以高强钢TRIP800薄板为研究对象，设计了可在单向试验机完成压剪实验的试样和夹具。通过调整夹具旋转角度和试样装夹位置可以实现同一种试样在广泛的负应力三轴度范围内进行压剪断裂分析。基于ABAQUS/Explicit平台建立了三个典型加载方向20°、30°和45°对应的压剪过程有限元模型，分析表明：三种情况的试样局部变形区域的应力三轴度都小于0且断裂点的应力三轴度低至?0.485，验证了设计的装置可实现负应力三轴度区间的断裂失效分析，同时基于MMC断裂准则分析了不同应力状态的初始损伤情况及损伤扩展路径

高碳钢连铸生产技术工艺优化是当前连铸技术研究的主要内容之一。针对国内某钢厂SWRH82B高碳钢生产过程中出现碳偏析、网状渗碳体组织缺陷的问题，采用数值模拟与实验相结合的方法，利用Fluent软件建立了八机八流连铸机凝固传热模型，数值模拟计算凝固传热特征；研究了八机八流连铸机在不同浇注速度、过热度和末端电磁搅拌参数条件下对SWRH82B高碳钢铸坯碳偏析和夹杂物的影响；分析了SWRH82B高碳钢连铸过程中的主要要素与组织性能之间的关系。研究结果表明：铸坯中心碳偏析是网状渗碳体主要诱导因素，通过调整过热度和浇注速度有利于促进钢液成分的均匀化，降低夹杂物含量；当过热度降低至25 ℃，浇注速度提高至2 m·min?1，铸坯中心平均碳偏析指数由1.17降低为1.11，索氏体化率达到89%，网状渗碳体级别由四级下降到一级，基本消除C类夹杂物；通过设置末端电磁搅拌参数为电流370 A、频率7 Hz时，碳偏析指数最低值下降到1.04。通过优化连铸生产工艺参数，解决了企业SWRH82B高碳钢生产过程中的缺陷，为高碳钢的高质量生产提供理论与实践支撑

电动汽车以零污染、零排放等优点成为新能源汽车中最具有发展潜力的对象，锂离子电池作为其动力来源，科学准确地预测其剩余使用寿命是决定电动汽车性能的重要因素。本文研究等效循环电池组在等效循环工况、不同循环次数时，锂离子电池电压随着放电时间的变化曲线。通过分析不同循环次数下导函数在等效特征点处的斜率变化规律，建立锂离子电池等效循环工况下的寿命退化曲线。选取NASA等效循环电池组和自测JZ等效循环电池组，将放电初期和放电后期曲线与特定斜率直线交点作为等效循环寿命预测的等效特征点，根据这两组特征点分别建立退化模型Mini和Mlat。最后选取等效循环电池组内的其他电池进行锂离子电池等效循环寿命预测的验证。通过锂离子电池测试数据集验证其预测精度较高，稳定性较好，具有较强的应用价值

采用热力学软件FactSage对CaO-Al2O3-SiO2-MgO四元系夹杂物的低熔点区域面积进行了分析计算，发现其低熔点区域可以根据碱度的不同分为两个区域，利用KTH模型对这两个低熔点区域内的硫容量进行了计算比较，并结合临氢钢12Cr2Mo1R对钢液成分及脱硫的要求，对其适用的低熔点区域进行了讨论.结果表明：如将夹杂物控制在碱度高的低熔点区域，则CaO的质量分数在30%左右，Al2O3在15%左右，MgO在10%左右，SiO2大于40%，且SiO2越多，低熔点区面积越大；如果将夹杂物成分控制在低碱度区域，则CaO在50%左右，Al2O3在45%左右，MgO的质量分数在5%左右，SiO2的质量分数小于5%.高碱度低熔点区的硫容量明显小于低碱度低熔点区，在两个低熔点区内，硫容量均随碱度的增加而增加，且钙铝比越大，硫容量随碱度增加的幅度越大；对于临氢钢12Cr2Mo1R来说，应将CaO-Al2O3-SiO2-MgO四元系夹杂物控制在高碱度低熔点区域，且碱度和钙铝比越大越好

通过二维冷态物理模型对氧气高炉炉身喷吹煤气在炉内分布进行了实验研究，分别研究了炉身煤气总量、辅助风口直径以及炉身喷吹煤气量与炉身煤气总量之比对炉身喷吹煤气在炉内分布的影响.结果表明，炉身喷吹煤气量与炉身煤气总量之比对炉身喷吹煤气在炉身分布起决定性作用，而炉身煤气总量和辅助风口直径的影响较小.同时，在炉身煤气上升过程中涡流扩散效应的影响也较小.通过对根据实验数据绘制的炉身等浓度分布图进行研究发现，炉身煤气分布主要分为两个不同的区域，一个是炉身喷吹煤气主流区，另一个是从高炉下部产生的上升煤气主流区.在炉身等浓度分布图的基础上通过回归分析的方法推导出炉身喷吹水平喷吹煤气的渗透公式.此外，辅助风口被安装在炉身下部有利于铁矿石在炉身的间接还原

通过采用一步纳米金属颗粒辅助化学刻蚀法(MACE)成功制备了多孔硅纳米线, 并主要研究了硅片掺杂浓度、氧化剂AgNO3浓度以及HF浓度对硅纳米线阵列形貌结构的影响规律. 研究结果表明: 较高的掺杂浓度更有利于刻蚀反应的发生和硅纳米线阵列的形成, 这是由于高掺杂浓度在硅片表面引入了更多的杂质和缺陷, 同时高掺杂浓度的硅片与溶液界面形成的肖特基势垒更低, 更容易氧化溶解形成硅纳米线阵列; 在一步金属辅助化学刻蚀法制备多孔硅纳米线阵列的过程中, 溶液中AgNO3浓度对于其刻蚀形貌和结构起到主要作用, AgNO3浓度过低或过高时, 硅片表面会形成腐蚀凹坑或坍塌的纳米线簇, AgNO3浓度为0.02 mol·L-1时, 硅纳米线会生长变长, 最终形成多孔硅纳米线阵列. 随着硅纳米线的增长, 纳米线之间的毛细应力会使得一些纳米线顶部出现团聚现象; 且当HF溶液浓度超过4.6 mol·L-1时, 随着HF酸浓度的增加, 硅纳米线的长度随之增加. 同时, 硅纳米线的顶部有多孔结构生成, 且硅纳米线的孔隙率随HF浓度的增加而增多, 这是由于纳米线顶部大量的Ag+随机形核, 导致硅纳米线侧向腐蚀的结果. 最后, 根据实验现象提出相应模型对多孔硅纳米线的形成过程进行了解释, 归因于银离子的沉积和硅基底的氧化溶解

随着我国隧道工程建设的快速发展,由隧道病害引发的隧道质量和安全问题越发常见.通过地质雷达探测隧道病害对于减少隧道质量和安全问题具有十分重要的意义,为了提高病害探测的效率及可靠性,基于雷达反射波信号多维度分析,提出一种隧道病害智能辨识的新方法.根据反射波信号时域、频域及时频域分析结果提取病害信号辨识的6个典型特征,利用支持向量机算法对典型特征的训练构建病害信号的二分类模型,实现了病害水平分布范围的自动辨识;再依据病害信号的第一本征模态函数分量振幅包络计算病害深度分布范围,最终实现隧道病害的智能辨识.结合某隧道回填层雷达实测数据对智能辨识算法的性能进行评价,与人工辨识结果的对比表明,该智能算法对于病害的辨识能力较强,病害的识别率高达100%,但辨识结果中同时存在少量误判,准确率达78.6%,满足工程应用的需求.该算法可用于隧道工程各类地质雷达探测数据中病害的智能辨识,而对于其他领域的地质雷达探测数据,本文研究成果亦可为不同类型探测目标智能辨识算法的设计提供可行思路