热连轧精轧轧辊自适应模型的应用研究

针对攀钢热轧板厂精轧模型在轧制单位中后期出现温度模型及变形模型中轧制参数预报精度下降的现象，提出应用精轧轧辊磨损自适应模型补偿、修正精轧工作辊及支承辊磨损，避免单独依靠厚度调节变量HUVER汰调节而导致轧制中后期模型预报精度下降。     

UV-LIGA深度光刻机平滑衍射技术研究

UV-LIGA深度光刻技术是加工微型机电系统的一项重要的微细加工技术。介绍了一种平滑衍射效应的位错强度叠加原理，它采用了蝇眼积分透镜去平滑衍射，并模拟数值计算了硅片表面的光强分布，最后给出了光刻结果。     

某大厦临时钢平台的设计与安装

首都师范学院国际文化学院大厦工程中有两个距地面 2 5m的过廊。在施工中采用另外设立钢结构临时施工平台的方法 ,与传统的搭设满堂脚手架的施工方法相比 ,为过廊的施工节省了工期和造价     

超声波处理石油污水的实验研究

考察了在不同空化状态下超声波对石油污水化学耗氧量(COD)的降低作用。探讨了时间、功率、pH值及温度对石油污水化学耗氧量降低作用的影响。结果表明，石油污水化学耗氧量的降低率随着时间增大而增大，随着温度、pH值的增加而减小，随着功率的增加，先增加，然后再减小。     

结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法

针对传统基于Haar-like特征的on-line boosting跟踪算法（HBT）需要产生大规模随机特征、占用大量计算资源和存储空间的缺点,提出结合方向纹理熵的Haar-like特征在线boosting跟踪算法（HBTT）。HBTT算法利用灰度共生矩阵的熵获得目标纹理的方向信息,在此基础上有针对性地产生具有方向纹理信息的Haar-like特征,从而可有效避免无效随机特征的产生,减小特征池容量;更进一步,可根据目标纹理的复杂程度自动调整特征数量,使得算法更灵活。在跟踪过程中,在线学习模块可以使错误率较高的特征被结合了目标纹理方向信息的Haar-like特征所替换。与HBT算法比较,HBTT算法的跟踪误差降低了10%以上;在相同特征池容量下,置信度提高了2%以上。实验结果表明,该算法不仅具有较高的鲁棒性,而且在跟踪效率和性能上都有所提高。     

基于不同三组分模型解析生物质热解过程

三组分模型（three pseudocomponent model）通常被用来表征生物质热解过程。传统三组分模型中单个模型的反应级数被限定为1或3。在本研究过程中，利用非线性最小二乘法，在不限定反应级数的前提下回归三组分模型动力学参数（活化能、指前因子、反应级数）。通过研究发现，纤维素（cellulose）分解反应级数接近1，与前人结果相一致。木质素（lignin）分解级数与生物质种类有关，接近于1或3。半纤维素（hemicellulose）的分解过程最复杂，其反应级数在1.5～4之间变化。以Ozawa方法计算得到的活化能作为相对标准，对3种三组分模型进行比较，发现反应级数未确定时的模型比其他两种模型更精确地表征生物质热解过程。     

负相依随机变量序列延迟平均的一类极限定理

研究负相依随机变量序列延迟和的一类强大数定理以及强收敛性.利用随机变量截尾方法建立负相依随机变量的概率不等式和矩不等式,在矩条件E(exp{t|X1|})＜∞(p＞1)下,获得了负相依随机变量延迟平均的强大数定理、完全收敛性以及(log n)-p∑n+1[log'n]k=n+1Xk的上、下界,推广了若干经典结果.     

康山蓄滞洪区洪水风险图研制分析

根据康山蓄滞洪区基础资料,分析不同洪水风险图编制方法,并研制了康山蓄滞洪区洪水风险图,给防汛部门实施指挥决策、抢险救灾提供依据,确保康山蓄滞洪区分洪运用前人员安全及时转移,最大限度地避免人员伤亡,减轻财产损失.     

基于贝叶斯正则化BP神经网络的超临界二氧化碳流动阻力特性预测

超临界二氧化碳（S-CO2）流动摩擦阻力特性尚不明晰,现有阻力预测公式泛化能力不强。对S-CO2在垂直上升光滑圆管中进行湍流流动的阻力特性进行了实验研究,系统分析了不同质量流速、压力和热流密度对S-CO2流动摩擦阻力的影响,实验参数范围为质量流速750~ 2 200 kg/(m2·s),流体压力10~20 MPa,热流密度200~340 kW/m2以及主流温度60~500 ℃（远离拟临界点）。实验结果表明:S-CO2流动摩擦阻力随热流密度的增加而减小,这有利于 S-CO2发电的大规模工程应用;S-CO2流动摩擦阻力随压力的增加而减小,主要原因在于压力增加导致CO2流体密度增加。根据实验数据,构建了贝叶斯正则化BP神经网络模型,实现了对S-CO2流动摩擦阻力的有效预测。预测值与实验值的相关系数R=0.998 6,超过98%的预测值均在10%的误差范围内,表明该模型拟合精度高,具有较好的泛化能力。     

光刻投影物镜畸变检测中的位移测量误差分析

在光刻投影物镜的畸变检测中,位移测量误差是光刻投影物镜畸变检测的重要误差源之一,深度分析误差源并减小误差项,可提高光刻投影物镜的畸变检测精度。本文将运动台的定位与测量技术相结合,着重分析利用夏克-哈特曼波前传感器对投影物镜进行畸变检测时像质检测台的位移测量误差。并以一套投影物镜像质检测台为例,对其在投影物镜畸变检测中的位移测量误差进行分析,利用该像质检测台对某一投影物镜进行畸变检测,畸变检测结果约80 nm,其中该像质检测台的位移测量误差会给畸变检测结果带来约22 nm的不确定度。