CO₂甲烷化反应被认为是解决CO₂利用难题的重要手段之一，其中NiO/MgO催化剂具有广阔的应用前景，如何提高NiO/MgO催化剂的比表面积成为其实际应用的关键．本文通过沉积-沉淀法在高比表面积的SiO₂载体上负载NiO/MgO催化剂，制备出了NiO/MgO/SiO₂催化剂．研究了MgO含量、催化剂煅烧温度和还原温度对催化剂结构和甲烷化性能的影响．采用X射线衍射、程序升温还原、N₂吸附-脱附等温线、程序升温脱附、X射线光电子能谱和场发射透射电子显微镜等技术手段对催化剂进行了表征．结果表明，合适的MgO含量既能够对SiO₂形成较好的阻隔以避免NiO与SiO₂的反应，又可与NiO形成对甲烷化有利的Ni_1-xMg_xO固溶体．适当的煅烧温度能够在形成Ni_1-xMg_xO固溶体的同时避免对反应不利的Ni Mg SiO₄的形成．此外，通过调控还原温度还能够调变Ni⁰和Ni_1-xMg_xO的比例，从而使二者在催化体系中起到协同作用，促进CO₂甲烷化反应．30%MgO含量、550℃煅烧、550℃还原后的Ni30MgSi-550-550R催化剂在CO₂甲烷化反应催化剂性能测试中表现出最佳的催化活性，且在350℃、30 000 mL/（g·h）空速的测试条件下展现出200 h的稳定性，这是由于在催化剂表面具有适当的Ni⁰/Ni_1-xMg_xO比例和对应的充足的H₂和CO₂活化位点．在高比表面积的SiO₂上负载NiO/MgO催化剂、在SiO₂表面进行固相反应和通过还原温度调控Ni⁰-Ni_1-xMg_xO活性对的策略为用于CO₂甲烷化反应的催化剂设计提供了一种新思路．

作为一种新型低温用材料，高锰钢具有低成本及优异的低温力学性能等优势，在液化天然气(LNG)储罐等领域具有广阔的应用前景．然而在实际焊接过程中，高锰钢焊接热影响区中距熔合线3 mm处的特定亚区(FL+3亚区)会出现低温韧性恶化的问题．针对这一问题，采用焊接热模拟技术再现了不同热输入下的FL+3亚区，通过扫描电子显微镜、电子探针X射线显微分析仪和透射电子显微镜观察晶界比例、偏析及析出相．结果表明，模拟FL+3亚区具有较好的低温韧性，其冲击断口形貌均为大量的韧窝．然而随着热输入增加，其冲击吸收功降低，10 kJ/cm、15 k J/cm、30 k J/cm和45 k J/cm不同热输入下的-196℃冲击吸收功分别为177 J、172 J、138 J和112 J.FL+3亚区的显微组织为单相奥氏体组织，随着热输入增加，晶粒尺寸无明显变化，而小角度晶界比例升高．热输入增加会加剧FL+3亚区的C、Cu晶界偏析和Mn带状偏析，提高偏析区域的层错能以及临界剪切孪晶应力，使得孪生机制难以激活，进而减弱了形变孪晶的韧化作用，降低低温韧性．当热输入增大到15 k J/cm时，FL+3亚区开始析出尺寸约为200 nm的颗粒状和块状Cr23C6碳化物，且析出相的尺寸和数量随着热输入增加而进一步增加．碳化物析出易引起应力集中而产生裂纹萌生，降低了FL+3亚区的低温韧性.

机器人遥操作，即人类操作者通过远程控制设备操纵机器人完成任务，实现了机器人的执行能力和人类操作者在非结构化环境中的决策能力的融合，已被广泛应用于各种工作要求复杂且对人类有潜在危险的领域.高效遥操作的关键因素之一在于能否为操作者提供良好的临场感，临场感取决于操作者对远程环境的身临其境的感知(视觉、触觉等感官反馈)以及对远程机器人精准、直观的控制.本文提出了一种基于视觉定位与虚拟现实技术的机器人遥操作方法，重建并传输远程场景的静态点云模型，利用Gen6D位姿估计算法根据RGB数据自动检测远程场景中的物体，然后将检测到的物体位姿信息传输到Unity虚拟现实场景中，定位虚拟物体，从而取代物体的点云模型.充分发挥虚拟现实的固有优势，沉浸式可视化重建后的远程场景，利用Unity物理引擎驱动虚拟物体，提高操作者的临场感.其次，提出一种人机解耦的信息物理(cyber-physical)映射模型，将操作者与远程机器人的控制回路解耦，消除了时延对遥操作的影响.最后，提出一种基于虚拟现实空间的自适应位置增量映射算法，根据虚拟机器人末端抓手与目标物体的距离改变位姿映射的比例，提高了遥操作的灵活性，并赋予虚拟现实遥操作避障的功能，保障了虚拟现实遥操作的安全性.

由于同一个时刻包含多个音符的多音乐谱其音符符头距离近、符号间依赖关系复杂，使得多音光学乐谱识别极具挑战．传统基于卷积和序列建模的方法，由于经典卷积存在移不变性难以精确表示音符的纵向位置信息，而传统针对上下文序列建模的方法难以有效表征调号中变音记号与五线谱内符头的空间相关性，存在符头音高识别不准、变音记号作用范围有限的问题，从而影响音符音高、时值标注的准确性．针对以上问题，提出了一种强化音符位置及方向先验信息的多音光学乐谱识别方法．首先，提出一种纵向位置编码方法，将纵向位置信息嵌入乐谱图像，以更精确地表示符头的纵向位置信息，从而能明确区分多音乐谱中的不同音高．其次，提出了变音记号位置注意力，以明确建立变音记号和符头的空间依赖关系．最后，针对多音符头纵向分布、音符序列横向排列、音符符头、符干和符尾呈现的局部方向性特点，提出了方向注意力模块，更好地捕捉音符特征分布的方向性．在多音乐谱数据集上开展实验，实验结果表明，该方法对时值识别的符号错误率为1.14%，对音高识别的符号错误率为2.14%．与当前基准方法卷积递归神经网络相比，该方法时值识别的符号错误率降低了0.67%，对音高识别的符号错误率降低了1.14%，对多音乐谱具有良好的识别效果．

疲劳试验是钢结构疲劳设计的基础，由于疲劳试验数据的高离散性，应结合数理统计分析建立具有可靠度保证的失效概率-可靠度指标-应力幅-疲劳寿命（P-α-S-N）曲线．本文对现有国内外主流规范中疲劳试验数据统计分析方法进行汇总，并对容限系数k的计算方法与概率假设进行对比，分析容限系数k随可靠度指标α及失效概率P的分布情况以及有效数据个数n对其影响情况．对现有文献中对接焊缝、传力十字接头及非传力十字接头3类典型焊接构造细节疲劳试验数据进一步开展了统计分析，建立了可靠度指标α分别为0.95、0.75和0.50时的焊接构造细节P-α-S-N疲劳设计曲线．结果表明：现有规范中3种焊接构造设计曲线均偏于安全且与本文数据统计分析结果较为接近；相较于样本数量充足的情况，当试验样本数较小时可靠度指标α及失效概率P对容限系数k的影响更为显著；焊接构造细节疲劳试验数据拟合标准差SD集中在0.12～0.19，随疲劳试验样本数量减少，数据整体标准差SD倾向于增加，单侧容限系数k_（P,α,v）及疲劳设计曲线与中值S-N曲线偏移量k_（P,α,v）SD均呈上升趋势；当样本数量充足时，可靠度指标取值对焊接构造细节疲劳设计曲线影响较小，而当样本数量较小时（小于272），可靠度指标取值对焊接构造细节疲劳设计曲线影响增大．本文所建立的3种焊接构造细节P-α-S-N曲线将对确定焊接钢结构疲劳设计与安全评估可靠性及其他疲劳试验的规划和开展提供有益参考．

数字孪生流域是智慧水利建设的核心内容，为流域管理和洪水风险决策提供重要支持．当前中国洪涝灾害频发，直观形象展示洪水发展趋势以及多种水力要素数据信息对于洪水结果分析至关重要．本文对洪水演进的三维动态可视化关键技术进行了研究．首先，现有数字孪生流域缺少现状地形下流域洪水演进模拟的问题亟待解决，因此利用无人航测获取现状区域内地理空间数据，采用MIKE 21数值模拟软件构建洪水演进模型，模拟现状地形下的洪水演进过程．其次，针对现有二维洪水模拟结果难以直观综合地向决策者三维、动态且多角度展示洪水发展趋势、水力坡降、局部风险及多类水力要素的问题，提出了洪水演进三维映射方法，基于Cesium集成现状倾斜摄影高保真场景模型和二维水动力学模型的区域，实现了在Web端综合多要素的洪水演进全过程实时动态三维可视化，其优点在于它能够提供更加精确、直观的数据，从而帮助决策者更好地解洪水发展趋势以及局部风险等重要信息．最后，本文以某长距离调水工程某排水跨渠建筑物所在区域为例，对提出的方法进行验证．结果表明，基于数字孪生流域的洪水模拟预测及三维可视化提供了更加直观显示的方式和综合的数据信息，对长距离调水工程防洪安全有重要的现实意义．

弯曲管道结构是工业探测或医用诊察中常见的一种场景，传统机器人的路径规划大多基于管道中心线的提取，而忽略了在狭窄空间中作业的真实参数约束，易使得作业工具末端受到弯折或挤压，影响作业效率，增加作业风险．针对以上问题，提出了一种面向真实曲率和边界距离参数约束的路径规划方法，在可视化的三维模型中生成管道的中心稠密点集，针对该点集提出两步走的空间特征点识别策略.在选定作业路径的初始点、终止点后，依据邻近点间的曲率均值、极值及差分关系识别曲率极值点、分段点，通过对粗扫描特征点的遍历进一步识别出拐点和宽域节点以及过密点．将识别出的特征点作为型值点，反算得到NURBS曲线及对应插值点的曲率值，通过模型切片搜索得到曲线插值点的边界距离不合格点集．将极值点添加至特征点集中，再通过搜索得到的曲率不合格点集，将极值点进行拟合圆调整至后更新特征点集、在完成自适应轮次的特征点迭代后，检测并标记为空或连续不变的全区间参数不合格点区间集.实验结果证明：弯曲圆柱仿真模型和CT重建肾腔模型的规划路径经由迭代分别满足曲率10 mm^-1、8 mm^-1的约束．同时最短距离的全区间检测及标记结果也表明本文方法可以在满足曲率要求的前提下尽可能不碰撞管道内壁，验证了本文方法的有效性和可行性.

为了实现碳中和目标，降低内燃机碳排放，稀薄燃烧技术成为了当前重要的研究方向．该技术不仅能提高发动机燃油热效率，还能有效降低CO₂排放．但是稀薄燃烧往往会伴随着大量氮氧化物的产生，为了解决该问题，采用LNT-SCR耦合的NO_x净化技术，此时LNT的作用是将排气中部分NO_x转化为NH₃，为下游的SCR提供还原剂.基于此，制备了LNT催化剂，研究催化剂对NO选择性生成NH₃的影响．采用溶胶-凝胶法制备了La_1-xCe_xMnO₃系列钙钛矿氧化物，并通过分步浸渍法得到了La_1-xCe_xMnO₃-Ba/Al₂O₃负载型催化剂．利用XRD、H₂-TPR、NO-TPD等表征手段研究了钙钛矿氧化物的晶相结构，以及负载型催化剂的还原特性、NO_x吸附-脱附性能等物化性质，并且通过H₂选择性催化还原NO实验探究了催化剂掺杂Ce对NO转化成NH₃的影响．结果表明，Ce掺杂催化剂具有良好的NH₃产物选择性，并且显著提高了NO转化率．温度是NO转化和NH₃产物选择性生成的决定性因素，而H₂和NO体积比是NO转化和NH₃产物选择性生成的关键性因素．其中，La_0.95Ce_0.05MnO₃-Ba/Al₂O₃在低温下催化活性表现最佳，在350℃、H₂和NO体积比为5.0时NH₃产物选择性为65%,NO转化率为100%．此外，所制备的La_1-xCe_xMnO₃都形成了钙钛矿型结构，而且Ce掺杂催化剂的大部分Ce离子可以进入到LaMnO₃结构中．在催化剂适量掺杂Ce后，H₂消耗总面积增大、还原峰的峰值温度降低，表明掺杂Ce改善了催化剂的还原特性；同时NO吸附和脱附面积增大，表明Ce掺杂改变了催化剂的NO_x吸附-脱附性能．

低分辨率是扫描太赫兹时域光谱(THz-TDS)系统图像的一个重要缺点．本文提出了一种针对太赫兹时域光谱图像的超分辨率增强算法，该算法结合了多层感知机(MLP)和超分辨率卷积神经网络(SRCNN)，创建了一个复合网络．本文算法针对太赫兹光谱图像的特点，通过引入新的目标函数，避免了传统机器学习算法需要采集或模拟生成大量训练集的弊端，实现了训练图像即目标图像的单幅光谱图像增强．为了实现这一目标，本文算法的基本原理是，让试件产生一个刚体位移，利用THz-TDS系统采集位移前后两幅三维(1个时间维，2个空间维)光谱图像作为输入数据．机器学习网络包括两部分：首先，利用一个MLP网络实现三维光谱图像到二维光强图像的转化；其次，采用传统针对二维图像的SRCNN网络获取一幅高分辨率图像，对位移前后图像处理后计算得到新的高分辨率图像的位移场，并将位移场方差作为目标函数，再通过机器学习算法，优化网络中的成像参数，实现太赫兹光谱图像的分辨率增强．典型验证性实验最终得到的峰值信噪比为42.65 dB，结构相似度为0.816，均比其他现有方法高，表明本文算法能获得良好的图像增强.

由于强调整体分类的准确率，机器学习方法在数据不平衡情况下的柴油机故障诊断效果不佳．因此，本文提出一种改进合成少数过采样技术(SMOTE)与机器学习技术相结合的故障诊断方法．首先对SMOTE算法进行改进，采用k近邻算法滤除多数类中的噪声样本，从而减少各种故障类别之间的重叠．同时，使用k-means算法确定少数类稀疏度和采样权重，减轻类内不平衡．然后，使用改进SMOTE算法平衡柴油机故障数据，并利用机器学习方法进行最终故障诊断．在二维数据集上的实验表明，改进SMOTE算法能有效减轻原始数据中存在的类重叠和类内不平衡问题．柴油机故障诊断实验表明，改进SMOTE算法生成的故障样本能更好地模拟原始故障样本，使用改进SMOTE算法能提高故障诊断方法的准确率．

传统定向声传感装置往往依赖于内部电路设计或多传感器复杂算法的方式压制特定方向的环境噪声以提高信号信噪比，其具有较大的体积，并且很难改变指向特性，影响了在实际场景中的使用效果与普适性．基于螺旋超材料设计了一种可重配置的声学传感装置，通过超单元的精巧设计与超结构的应用赋予了单麦克风声学系统良好的定向传感和频率筛选特性．该装置采用单叶片螺旋超单元实现独特频率和方向响应特性．根据声路与等效介质转换理论，螺旋超材料具有周期性峰谷变化的频响特性．通过对螺距的调整，在基频和倍频频段内设计出具有特定频率特性的超单元，可控波长可达到自身长度的15倍．通过有限元仿真以及四传感器透射系数测量系统对超单元的频率透射特性进行了研究和测试，实验结果证明了其峰值频率响应与理论模型相一致．进一步，依据尺寸模型和多模型敏感角度分析，提出了一套超结构的设计方案与实现方法，并且具体制造了一种八角柱形超结构．分析了其中心测点处的声压变化与内外声压场，结果表明：在结构插槽内放入不同峰值频率的超单元，将改变整个超结构的敏感频率；重新排布超单元的排布顺序，将实现超结构指向性的重构．采用自动旋转实验平台对超结构的指向性进行验证，实验结果证明了超结构的定向传感性与仿真结果相一致，并能够通过单元分布的简单重配置实现不同的定向声传感装置．本文提出的设计方法为构建高信噪比的可调定向声采集设备提供了新的可借鉴思路．

绿氢(可再生能源制氢)的开发及利用是推动能源绿色转型和实现“双碳”目标的重点发展方向之一．然而，大规模绿氢的安全储运技术仍需进一步完善．以环烷烃/芳烃为主的有机液体储氢载体(LOHCs)体系因其高储氢密度、安全高效、运输方便等优势成为绿氢长距离大规模输送的关键技术．相比于工艺成熟的芳烃加氢技术，富氢LOHCs(环烷烃)脱氢技术开发的难度较大，是近年来研究的热点．本文系统综述了环己烷(CH)、甲基环己烷(MCH)、十氢萘(DHN)和全氢二苄基甲苯(H18-DBT) 4类典型富氢LOHCs脱氢技术的研究进展．基于目前的研究结果，阐述了单环烷烃(CH、MCH)和多环烷烃(DHN、H18-DBT)的脱氢反应路径和机理，重点从活性组分和载体两方面总结了脱氢催化剂的设计思路、构效关系和研究进展，详细分析了基于不同模型的富氢LOHCs脱氢动力学，探讨了4类典型脱氢反应装置的优缺点．总体来讲，环烷烃作为LOHCs距离工业化应用还有一段距离，继续完善环烷烃脱氢动力学和脱氢机理、提高Pt系催化剂的催化活性和稳定性、开发具有实际应用意义的非贵金属催化剂以及优化反应器结构成为未来环烷烃脱氢技术研究需要聚焦的难点．

针对铁路系统中广泛存在的波磨现象，采用自行设计的缩尺双盘试验装置，研究了波磨的形成机制和发展特性．首先，描述了缩尺双盘试验装置的组成及功能，校核了其稳定性，并开展了基准试验以验证试验装置用于磨耗分析的可靠性；然后，通过设置荷载及边界条件，利用缩尺试验模型，分析了波磨的形成机制；最后，在初始波磨的基础上，探究了波磨的发展特性及演化规律．结果表明，基准试验中的粗糙度演化趋势与相关文献试验中的粗糙度演化趋势相似，从而表明所建立的试验装置是可靠的，能够用于磨耗演化分析．当不存在轨面凹坑缺陷时，轨轮接触区域随着运行时间的增加会逐渐出现明显接触光带；当施加轨面凹坑缺陷后，轨轮表面接触光带随着运行时间的增加会逐渐消失，且粗糙度呈现近似线性增加．当存在轨面凹坑缺陷时，随着运行时间的增加，轨轮表面会逐渐演化出不均匀磨耗，且不均匀磨耗波长逐渐增大并在后期表现出固定波长特性，这表明轨轮表面形成了初始波磨．波磨形成试验表明，在轨面固定缺陷激励下，轮轨接触区域发生的非均匀材料磨耗导致了波磨的生成．波磨发展试验表明，随着运行时间的增加，轨轮表面波磨波长会逐渐增大并最终趋于稳定，波磨粗糙程度也会逐渐变大并最终趋于恒定．

分布式一致性控制(distributedconsensuscontrol,DCC)因其灵活协同能力成为交直流混合配电网二次控制的新途径.然而，传统DCC并未考虑实际通信环境中存在的随机时变时延和数据丢包问题，这致使其在非理想通信环境下难以稳定跟踪一致性期望目标.为此，本文提出一种计及信息不确定性的分布式二级协同控制策略.利用变量累加补偿机制，对时变时延和数据丢包进行统一等效.进而基于附加一致性算法(surplusconsensusalgorithm,SCA)构建具有零稳态误差特性的估计器，并对其收敛性进行推导证明.在此基础上，设计稳态收敛性能不受通信约束干扰的SCA-DCC控制器，实现非理想通信环境下的精准平均电压偏差调节和有功功率成比例分配.随后，以时延容忍度为指标优化SCA-DCC控制器参数，满足系统在不同通信条件下的稳定需求，进一步增强控制器的通信鲁棒性.仿真结果表明，在不同功率扰动和故障工况下，与现有控制策略相比，所提控制策略能够克服时变时延和数据丢包产生的负面影响，在维持较优动态响应性能的同时使稳态电压偏差降低73.08%～85.25%，具有控制精度高和抗扰动能力强的特点.