钢渣用作建筑材料时,由于其中含有大量游离氧化钙(f-CaO),稳定性较差,通常需要改性钢渣以提高其稳定性、胶凝性. 在对钢渣、高炉渣进行化学成分和矿物组成分析的基础上,对高炉渣改性钢渣的可能性进行了热力学计算,结果表明高炉渣中的SiO2与钢渣中f-CaO反应,生成胶凝相,同时降低了钢渣中的f-CaO含量. 本文通过研究热态高炉渣改性钢渣,结合X射线衍射、拉曼光谱、扫描电镜及能谱分析等研究方法,对改性钢渣的矿物成分、f-CaO含量、黏度变化等进行了分析. 研究发现随着热态高炉渣配比量的增加,改性渣黏度缓慢增加,改性钢渣中f-CaO、RO相含量降低,改性渣的胶凝性能提高. 在1550℃下,钢渣中添加10%高炉渣时,改性渣中2CaO·SiO2(C2S)、3CaO·SiO2(C3S)含量显著提高,f-CaO质量分数降至1.64%,稳定性大大提高,符合建材化使用要求. 此外,进一步使用焦炭还原改性渣中的铁,轻松实现了渣铁分离,提高改性渣的易磨性

针对平整轧制过程不同用途带钢对表面微观形貌的特殊要求，在批量跟踪电火花毛化轧辊、磨削轧辊和冷轧后带钢表面微观形貌的基础上，建立工作辊与带钢都可考虑真实表面粗糙峰的带钢表面微观形貌轧制转印生成模型，采用工业实验验证了仿真模型的准确性，并据此模型分析轧制前带钢已经具有表面粗糙度分别大于、等于、小于轧辊表面粗糙度时，带钢表面微观形貌的轧制转印行为与遗传演变规律。提出了负转印和转印饱和的概念，定义了两种极限轧制转印状态的描述指标— —负转印最大和转印饱和，研究发现当带钢表面粗糙度小于或等于轧辊表面粗糙度时，存在负转印最大点和转印饱和点；当带钢表面粗糙度大于轧辊表面粗糙度时，负转印最大点和转印饱和点重合。在此基础上，采用负转印最大点与转印饱和点对应的临界板宽轧制力，描述带钢表面微观形貌的遗传及演变规律，并系统仿真分析带钢屈服强度、带钢轧前表面粗糙度、轧辊表面粗糙度等工艺条件参数对于负转印最大点与转印饱和点对应的临界单位板宽轧制力的影响规律，发现随着带钢屈服强度增大和轧辊表面粗糙度增加，该临界单位板宽轧制力均增大；随着带钢表面粗糙度增大，负转印最大点对应的临界单位板宽轧制力增大，但转印饱和点对应的临界单位板宽轧制力却减小

分析了有害元素在高炉内的循环行为,结合高炉实际生产参数,运用里斯特操作线进行计算,揭示了有害元素对焦比的影响规律,建立了焦比与有害元素入炉负荷和循环富集倍数之间的定量关系.计算结果表明:有害元素在高炉内\还原-氧化-再还原\的循环过程会将高温区的CO转移到低温区,降低煤气利用率,同时消耗了高温区大量热量,从而使焦比升高.不同有害元素的影响程度不同.有害元素循环富集倍数对焦比影响的强弱顺序为:Na > K > Zn,有害元素入炉负荷对焦比影响的强弱顺序为:Zn > Na > K.进一步的分析表明,Na、Zn对高炉焦比的影响大于K.但考虑到K对焦炭劣化的作用更明显,故要严格控制K、Na、Zn的入炉负荷.基于上述计算得到的定量关系,利用高炉不同有害元素入炉负荷以及焦比进行曲线拟合,预测高炉有害元素的循环富集倍数.曲线拟合结果与高炉解剖实验结果相吻合

设计了不同相构成的超高强DH钢，抗拉强度均大于1300 MPa，组织由铁素体、马氏体、残留奥氏体和极少量碳化物构成。对比了不同相构成对超高强DH钢力学性能和应变硬化行为等的影响，并深入研究了残留奥氏体在超高强度DH钢中的作用机制。结果表明：随着马氏体和残留奥氏体体积分数的增大，铁素体体积分数的减小，实验钢屈服和抗拉强度同时升高，而延伸率呈先增大后减小趋势。软韧相铁素体体积分数的减小和硬相马氏体体积分数的增大导致屈服强度和抗拉强度增加。相对于回火马氏体，淬火马氏体对强度的提升更显著，在拉伸过程中转变的残留奥氏体的量是引起延伸率变化的主要原因，组织中显著的带状组织会造成颈缩后延伸率的明显降低。通过对应变硬化行为的分析表明，随着真应变的增大，应变硬化率呈减小的趋势，在真应变大于2%后的大范围内，对于应变硬化率，DH1>DH2>DH3，主要与铁素体体积分数有关；在真应变大于5.73%后，DH2钢的应变硬化率高于DH1钢和DH3钢，主要与DH2钢中更显著的TRIP效应有关。除了残留奥氏体体积分数，残留奥氏体中的碳含量对TRIP效应同样有显著的影响。较高比例的硬相马氏体组织结合适当比例的软韧相铁素体和残留奥氏体有助于DH2钢获得最良好的强塑积13.17 GPa·%，其中屈服强度达880 MPa，抗拉强度达1497 MPa，均匀延伸率为6.71%，总伸长率为8.8%，颈缩后延伸率为2.09%，屈强比0.59

在阐述炼钢厂多尺度建模与协同制造技术架构的基础上，分别从单体工序尺度、车间区段尺度与炼钢厂运行尺度开展了炼钢厂协同制造的研究。从工序/装置过程控制系统（PCS）到炼钢厂制造执行系统（MES）进行了较为系统的建模研发，构建了包括转炉工序、精炼工序与连铸工序在内的工序工艺控制模型以及以生产计划与调度模型为核心的物质流运行优化模型，并通过工序工艺控制和生产计划与调度的动态协同，实现了炼钢厂多工序/装置的高效运行。研发了炼钢?连铸过程工序工艺控制模型、生产计划与调度模型同MES之间的数据接口，实现了MES与生产工艺控制、流程运行控制、生产计划与调度系统的有机融合，形成了以机理模型与数据模型协同驱动的工艺精准控制、多工序协同运行、基于“规则+算法”的生产计划与调度为支撑的炼钢?连铸过程集成制造技术，通过多层级的纵向协同与多工序的横向协同，实现了炼钢厂的协同运行与控制。研究成果是炼钢?连铸过程智能制造的有益探索与实践，对流程工业智能制造企业具有很强的参考价值，对冶金工业绿色化、智能化发展具有示范与借鉴作用。应用后，明显提升了炼钢厂的协同制造水平，取得了显著的经济与社会效益

通过简单的水热反应原位合成了具有核壳结构的FeS2微米球与多壁碳纳米管复合的介孔材料(C-S-FeS2@ MWCNT).FeS2微米球表面由纳米片状颗粒堆叠形成的厚度为~350 nm壳层, 以及以化学键的形式吸附在微球表面的碳纳米管共同构成了材料保护层.保护层具有丰富的官能团和大量的孔隙结构, 保证了锂离子扩散通道, 并有效抑制了体积膨胀.C-S-FeS2@ MWCNT在200 mA·g-1的电流密度下, 250次循环可逆容量达到638 mA·h·g-1, 倍率性能也得到明显改善, 为过渡金属硫化物电极材料的微米化设计和体积能量密度的提升提供了可能

综述了黄铁矿在选矿过程中有关的电化学行为及工作机理，重点讨论了黄铁矿结构特性、溶液中氧化、金属离子作用和抑制剂对黄铁矿电化学行为的影响；此外，还讨论了磨矿过程中电偶相互作用、研磨介质形状、介质材料和研磨气氛对研磨中黄铁矿电化学行为的影响。其中黄铁矿晶体结构的不同对黄铁矿表面的氧化具有较大影响，从而间接的影响黄铁矿的可浮性，半导体性质对黄铁矿的导电率具有显著的影响；同时适度的氧化有利于黄铁矿的无捕收剂浮选，而强烈的还原电位或氧化电位会抑制黄铁矿的浮选；电位的增加，对铜活化黄铁矿有不利影响，主要原因是电位增加导致活化Cu+的浓度降低，同时黄铁矿表面被铁氧化物覆盖阻碍了铜离子的吸附。抑制剂的加入可以直接参与捕收剂与黄铁矿之间的氧化还原反应，从而抑制黄铁矿的浮选；同时磨矿介质及气氛条件的不同也会影响黄铁矿电化学行为

在介绍了铅元素污染背景、现状与危害的基础上，对土壤中铅的来源、赋存形式及其提取方法进行了详细介绍。结合土壤修复技术研究现状，对三大修复方法如物理、化学及生物修复法进行了系统综述，并从效率、适用性、经济性等方面评估了3种修复方法的优势与劣势，发现化学修复最适合重毒性铅污染治理。随之对化学淋洗法和固定化/稳定法作了详细介绍，探讨并评价了不同种类淋洗剂和固化剂的修复机制、修复效果、适用性和应用前景等。最后对未来重毒性铅污染土壤清洁高效修复提出了展望，修复方法应尽量减少对土壤的破坏；对高铅污染土壤来说联合修复技术的发展是土壤修复富有潜力的发展方向；应当尽可能地确定铅污染土壤修复机制，实现定向修复；同时应加强多功能复合材料的研发

深度神经网络技术用于机械设备故障诊断展现出了巨大潜力，但繁重复杂的计算量对计算机硬件提出了严苛的要求，严重限制了其在实际工程中的应用。基于此提出一种新型的轻量级神经网络ShuffleNet，用于高速列车轮对轴承故障诊断研究。该网络模型基于模块化设计思想，包含多个高效率的ShuffleNet单元，通过运用分组卷积与深度可分离卷积技术极大改善了传统卷积操作的运算效率；同时使用通道混洗方法克服了通道分组带来的约束，改进了网络的损失精度。实验分析表明，所提网络模型可有效用于复杂工况下高速列车轮对轴承故障诊断，相比传统卷积神经网络、残差网络和Xception等当前深度神经网络模型，在保证诊断精度的同时，运行效率得到大幅提升。这为深度神经网络技术应用于工程实际，克服计算机硬件条件限制提供了一条新的途径

针对传统医疗手段无法有效量化评估手术中不同硅油加注量对于视网膜裂孔贴附效果的问题，本文提出一种面向视网膜脱离手术的硅油填充模拟方法，基于物理建模与计算机数值离散化技术对眼内受力、硅油填充状态进行分析，并对填充模拟过程进行三维模型构建与可视化，实现医疗过程决策辅助目的。首先对人类眼球与手术器具进行基础建模与模型采样，模拟手术流程中眼球状态；然后，根据水与硅油的密度、黏滞系数、表面张力等不同物理性质，对水?硅油两相流动及交互进行模拟；最后，构建固液交互模型，实现多相液体在眼球中的运动与填充。实验结果表明，本文方法能够较好地呈现眼球内多相流体运动交互效果，实现了诸如表面张力、固液耦合、液体分层、连通器效应等效果，实现了对眼内腔中通过导管注入硅油与排出水分流程的模拟，为预测硅油填充后的眼内状态提供了一种有效的方式，辅助医生进行手术流程规划与效果预测