温度对氢气还原铁氧化物过程膨胀性能的影响

摘要：为探究球团矿还原过程中产生恶性膨胀的问题，研究了温度对H2还原Fe2O3样条过程中膨胀性能的影响，并采用PCY G膨胀仪进行在线检测，通过对比不同温度条件下还原产物的外观形貌与显微结构，解释还原反应产生膨胀差异的原因。实验结果表明，H2还原气氛下，随着还原温度的升高，800℃下样条膨胀最大，样条的最大膨胀量出现先增加后减小的趋势；还原反应达到最大膨胀量所用时间逐渐缩短。随着还原温度的升高，铁相连接更加紧密，样条内外产生更大应力差，致使900℃条件下的还原反应提前进入铁相收缩的状态。     

平面并联机构工作空间的三维螺旋扫描CAD求解

针对平面并联机构无奇异位置工作空间求解困难、过程繁琐、计算量大等问题，提出了基于CAD求解平面并联机构工作空间的三维螺旋扫描方法。将[n]自由度平面并联机构分解成[n]条支链进行独立分析，得到每条支链下末端执行器的可达区域，再将所有支链可达区域取交集即为平面并联机构工作空间。应用SolidWorks软件建立平面并联机构模型，进行几何特征处理，通过自动求解器求解，将求解过程图形化，快速得到同轴布局5R机构和平面3-RPR并联机构的无奇异位置工作空间。通过同轴布局5R机构的运动学实验，验证了该求解方法的可行性。     

基于注意力机制与文本信息的用户关系抽取

随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。     

煤直接液化反应中分散相催化剂研究进展

煤直接液化工艺中催化剂作用十分重要,粒径小、分散性高的催化剂能够有效提升煤转化效率。将流动反应介质中小颗粒的固体催化剂命名为分散相催化剂,综述煤直接液化中常用的几种分散相催化剂,包括金属卤化物催化剂、过渡金属氧化物催化剂和铁系催化剂,提出可能的催化机理。     

300M超高强钢在中性盐雾环境中的腐蚀行为及机制

摘要：为了研究300M超高强钢在中性盐雾环境中的腐蚀行为及腐蚀机制，采用失重法，宏观、微观腐蚀形貌分析，三维表面轮廓分析及电化学分析的研究方法，来表征腐蚀实验现象并进行分析。结果表明：300M超高强钢在中性盐雾环境中的腐蚀产物为FeOOH、Fe2O3、Fe(OH)3和Fe3O4；腐蚀速率随着腐蚀时间逐渐降低，腐蚀后期（72h）腐蚀速率降低50%；腐蚀初期以点蚀为主，点蚀坑通过横向扩展，逐渐发展为后期的均匀腐蚀，腐蚀表面形貌呈沟壑状；外腐蚀层对基体的保护能力很弱，Cr元素在锈层靠近基体的一侧偏聚使内腐蚀层具有一定的抗腐蚀性。     

镍基高温合金锥筒形件拉深旋压成形机理研究

针对镍基高温合金因加工硬化严重成形时极易产生破裂和起皱等典型缺陷的问题,以锥筒形壳体类零件为对象,提出了一种由锥形预制坯经过真空固溶处理后拉深旋压成形锥筒形件的方法,并对其成形机理进行了研究。基于Abaqus/Explicit平台,建立了锥筒形件拉深旋压有限元模型,分析了成形过程中的瞬态等效应力、等效塑性应变、切向应力、壁厚及三向应变分布规律。结果表明:在旋压成形过程中,最大瞬态等效应力位于旋轮接触区及附近区域、最大瞬态等效塑性应变位于坯料口部;瞬态切向压应力最大值位于旋轮接触区,而瞬态切向拉应力最大值位于旋轮接触区附近的两侧区域。筒形段中部壁厚减薄,而坯料口部壁厚增厚。旋压成形试验表明,锥形预制坯经拉深旋压后可获得壁厚均匀的锥筒形件。     

阿片受体影响雄性睾酮分泌的外周机制研究

目的:研究阿片μ受体对雄性睾酮的影响和外周机制。方法:通过在体动物模型的睾丸内吗啡注射和离体培养睾丸组织的特异性μ受体拮抗剂和激动剂处理，检测血浆、培养基和睾丸匀浆睾酮水平、睾丸匀浆睾酮合成酶mRNA水平、睾丸匀浆胰岛素样生长因子1（IGF1）蛋白和mRNA表达水平。结果:睾丸内注射吗啡后血清睾酮水平下降［（722.11±121.02）vs. (346.91±75.31) pg/mL；t=7.898，P=0.001］，睾丸匀浆中的睾酮水平下降［（133.61±16.82）vs. (66.56±14.96) pg/mg总蛋白；t=8.941，P=0.001］，同时下调睾酮合成酶的表达；吗啡睾丸内注射显著降低睾丸内IGF1蛋白［（7.93±2.13）vs. (2.54±0.74) ng/mg总蛋白，t=7.155，P=0.001］和mRNA［（3.22±1.12） vs. (1.66±0.55)，t=3.751，P=0.001］的表达。睾丸体外培养模型中阿片μ受体特异性的激动剂（DAMGO）下调培养基的睾酮水平及睾丸匀浆合成酶、IGF1的表达；阿片μ受体抑制剂（CTOP）则上调睾酮水平及合成酶、IGF1的表达。结论:阿片类药物作用于睾丸Sertoli细胞（支持细胞）表面的阿片μ受体，抑制IGF1的合成，进而减少睾丸Leydig细胞（间质细胞）睾酮合成酶Scarb1（清道夫受体B1）、Star（类固醇合成快速调节蛋白）、3βHsd（3-羟基-5类固醇脱氢酶）、Cyp17α1（17α-羟化酶）和17βHsd（17β羟基固醇脱氢酶）的表达，最终导致睾酮合成减少。     

[成形过程的数据挖掘与深度学习方法]基于机器学习的管材弯曲回弹有效预测与补偿

采用基于优化的误差反向传播(BP)神经网络的机器学习算法建模，提出了考虑材料参数、几何参数等多因素的弯管回弹精确预测和高效控制方法。该方法通过引入非线性惯性权重及遗传算法的杂交算子，改进了粒子群优化(PSO)算法，进而通过改进的PSO算法对BP神经网络进行优化，构建了基于改进的PSO-BP神经网络机器学习回弹预测和补偿模型。以多种规格的铝合金数控弯管构件为对象，将实际生产中不同规格、批次、成形参数下回弹数据作为训练样本，实现了所建机器学习预测模型的应用验证。所建模型获得的预测结果平均相对误差为6.3%，与未优化的BP神经网络等传统模型相比，预测精度最大提高了18.5%，计算时间可从1.5 h缩短至300 s，同时实现了回弹预测与补偿精度以及计算效率的显著提高。     

Microstructural characteristic,outward-inward growth behavior and formation mechanism of MAO ceramic coating on the surface of ADC12 Al alloy with micro-groove

The ceramic coatings on the surface of aluminum alloy substrates with micro-grooves have been successfully fabricated in the silicate solution via micro-arc oxidation (MAO) approach. Microstructure characterization showed that the larger main discharge channels were located in the center of micro-groove, the smaller secondary discharge channels were located on both sides of main discharge channel; and a few irregular micro-pores existed in the vicinity of all discharge channels, which were mainly cause by the rapid cooling and solidification of discharge channels hindering the removal of gases produced via reaction. Moreover, the growing direction of coating in the initial stage was mainly outward-growth and resulted in the formation of inverted triangle coating structure, which was due to the sharp-angled effect. But in the final growing stage, the inward-growth behavior played a key role owing to the spark transfer. According to above results and discussion, the formation of smooth, uniform and homogeneous ceramic coating on the surface of whole trapezoidal micro-groove substrate contained four stages: anodic oxidation growth, sharp corner rapid growth, coating homogenization and groove self-filling.