羟基频哪酮视黄酸酯（HPR）作为新型维生素A衍生物，存在光热稳定性差、水溶性低等缺点，导致其透皮治疗效果较差。为了提高HPR的透皮性能，将HPR与生育酚乙酸酯（VE）复配，采用超重力技术制备了HPR/VE纳米乳。在超重力水平为8、循环乳化时间5 min的优化条件下制备的HPR/VE纳米乳（HPR质量分数为0.6%~3.7%）的粒径为89.7~131 nm，多分散指数（PDI）为0.13~0.15，液滴呈现规则的球形。在4 ℃和25 ℃下储存3个月，HPR/VE纳米乳的粒径、HPR含量、pH和zeta电位均无明显变化；在3 000 r/min下离心30 min，纳米乳的粒径及PDI均未发生显著变化，并且无晶体析出或乳液分层现象。皮肤渗透实验结果显示，HPR/VE纳米乳的12 h累积渗透量为8.33 µg/cm²，皮内驻留量为17.07 µg/cm²，其12 h累积渗透量分别是市售乳剂和原料药的2倍和4倍，皮内驻留量分别是市售乳剂和原料药的1.5倍和2.8倍。研究结果表明，基于超重力技术制备的HPR/VE纳米乳液具有粒径小、分布均匀、形貌规整等特点，并表现出良好的储存稳定性和皮肤渗透性，在经皮给药领域具有潜在的应用价值。

苯和正己烷的沸点相近，且易形成共沸混合物，其分离过程能耗高、分离效率低。为了高效地分离苯/正己烷体系，合成了非对称双阳离子型离子液体二溴化1⁃（3⁃（三甲基铵）丙⁃1⁃基）⁃3⁃甲基哌啶（［N₁₁₁C₃MPi］Br₂）（氢键受体），并将其与乙二醇（氢键供体）以一定比例混合制备了［N₁₁₁C₃MPi］Br₂/乙二醇低共熔溶剂。在288.15~323.15 K的温度范围内测定了低共熔溶剂的密度和黏度，结果表明：随着温度升高，低共熔溶剂的密度呈线性减小趋势，黏度逐渐降低，在313.15 K时［N₁₁₁C₃MPi］Br₂/乙二醇（物质的量比1∶6）的黏度仅为25.57 mPa·s。使用该低共熔溶剂作为萃取剂，通过正交试验优化得到苯/正己烷的分离条件：分离时间1.5 h、分离温度313.15 K、投料比为1∶1（低共熔溶剂与苯/正己烷的体积比），在优化条件下测得苯的分配系数和选择性分别为9.29和120.83，显著高于萃取剂环丁砜和其他离子液体体系。

等能等容闪蒸（UV闪蒸）是动态模拟领域最严谨的闪蒸算法，但该算法存在稳定性差、求解误差大等问题。鉴于此，充分考虑分离过程中组成变化对各因素的影响，通过简化迭代方程组和优化计算顺序对传统UV闪蒸算法进行改进，并将其应用于精馏塔动态模拟，提出一种基于改进UV闪蒸算法的精馏塔动态模拟计算模型。通过不同操作条件下的4个闪蒸案例以及1个实际工业的精馏塔案例对提出的改进UV闪蒸算法进行了验证，结果显示：改进的UV闪蒸算法在计算效率、准确性、鲁棒性方面均优于传统UV闪蒸算法；与传统UV闪蒸算法相比，基于改进UV闪蒸算法的精馏塔模型的计算结果更接近HYSYS精馏塔动态模型的模拟结果，计算耗时由1.331 s（传统UV闪蒸模型）减少到0.310 s，强度变量和最终产品组成的模拟结果的相对误差分别小于1%和1.5%，表明改进的UV闪蒸算法更适合于精馏塔动态模拟的计算，可为精馏塔动态过程的数字孪生模型建立提供一种可靠的算法。

为了研究旋流分离器内不同粒径颗粒间的相互作用以及粗颗粒对分离效率的影响，将分离器内入口局域流动简化为附壁射流，粗颗粒理想化为刚性球体，利用大涡模拟和离散相模型耦合的计算方法，研究了球体与壁面的间隙比为0.125、0.25和0.5的条件下近壁面球体对微米级粒子的扰动。结果表明：在射流特征衰减区内（周向20°~75°）流场呈现大幅度波动；在周向20°~30°范围内，随着间隙比增大，球后切向速度分布逐渐接近无球体状态，间隙比为0.5时切向速度分布与无球体状态的差距最小；当间隙比为0.25时，球后尾涡区的涡量峰值最大，球体对射流流向涡强度的影响最大；对于粒径d _p=10~100 μm的粒子，球体对粒子的停留时间和逃逸数量的影响较小；与无球体条件相比，在球体存在的条件下，d _p=125~250 μm粒子的平均停留时间缩短，粒子逃逸数量百分比增大，分离效率提高，其中间隙比为0.25时粒子的停留时间最短，逃逸数量百分比最大。

分别通过六亚甲基二异氰酸酯（HDI）、异佛尔酮二异氰酸酯（IPDI）、甲苯二异氰酸酯（TDI）对商品化的蒙脱土Cloisite^® 30B（C30B）进行了活化改性，进而通过己内酰胺（CLA）进行了封端和聚合改性，制备了9种改性C30B。并通过红外光谱仪、X射线衍射仪、热重分析仪对其结构进行了表征，筛选了更优的改性C30B，进一步研究了C30B和改性C30B对尼龙6（PA6）的结晶性能、力学性能和吸水性的影响。实验结果表明：C30B和改性C30B能够提高PA6的力学强度和结晶速率，并促进PA6的晶型转变；同时，均匀分散的蒙脱土和提高的结晶度共同降低了复合材料的吸水率。其中，PA6/C30B⁃TDI（质量比199/1）复合材料比PA6/C30B（质量比199/1）弹性模量提高了约12.6%、屈服强度提高了约9.2%、断裂伸长率提高了约72.6%。相比于C30B，C30B⁃TDI 对PA6的力学改性效果更优。

高镍（Ni含量≥90%）层状氧化物在长循环过程中出现容量快速衰减限制了其商业应用，掺杂作为一种提升正极材料电化学性能的方法受到了广泛关注。探讨了通过位置特异性地原位引入镁离子（Mg²⁺）来增强LiNi_0.9Co_0.05Mn_0.05O₂正极材料的结构稳定性。实验结果表明，在扣式锂离子半电池中，掺入Mg²⁺的正极材料相较于未掺杂的材料表现出更佳的电化学性能；特别是在0.5 C条件下进行100次循环测试后，掺有0.3% Mg²⁺的LiNi_0.9Co_0.05Mn_0.05O₂正极材料能够保持初始比容量的74.06 %。通过物理表征与分析发现，掺杂处理改变了材料的晶粒活性晶面暴露情况及晶格结构，有效地抑制了阳离子混排以及不利的相变现象，进而提升了材料的循环稳定性，这些变化有助于提高电池的长循环性能。本研究提出的掺杂方法可以有效地提高高镍正极材料的性能，并为开发更高能量密度的锂离子电池提供了一定的参考。

为了解决由于有机硅树脂在高温下裂解导致的耐高温涂料耐热后抗腐蚀效果下降的问题，以双组分钛酸酯改性硅氧烷树脂作为成膜物，配以反应型填料、低熔填料、抗腐蚀填料等制备得到耐600 ℃高温抗腐蚀涂料。经过耐热性测试，所制备的耐高温抗腐蚀涂层能够在600 ℃条件下使用500 h以上；经过中性盐雾与湿热测试，所制备的耐高温抗腐蚀涂层在耐热测试前后的耐中性盐雾与耐湿热性均能达到1 200 h以上。通过光学显微镜以及电化学阻抗谱分析，揭示了在高温服役过程中所制备涂层的耐温耐蚀机理。经分析可知，研制的耐高温抗腐蚀涂层具有优异的耐热性与抗腐蚀性能，在高温与腐蚀环境下具有长效的服役寿命。

在液态铅铋合金（lead bismuth eutectic，LBE）自然循环回路中注入气体可以有效提升液态LBE的自然循环能力。为探究注气量对回路内液态LBE流动传热特性和气举提升效率的影响，分别设置0、125、250、375、500、675、750 NL/h等7种注气量工况，对回路内液态LBE流动传热过程进行数值模拟，探讨了注气量对回路内速度场、气相体积分数、摩擦压降、传热特性和气举提升效率的影响规律。计算结果表明，液态LBE质量流量随注气量的增加先由快到慢地增长然后略有下降；上升管和下降管内气相体积分数随注气量的增加而增大；总压降随注气量的增大而降低，降速逐渐变缓，上升管压降先快速降低然后略有升高；Nu数的变化受液态LBE质量流量和气相体积分数共同影响，注气量低于375 NL/h时Nu数随Re数的增大而增大；气举提升效率随注气量的增加呈降低趋势，且降速逐渐减缓。

为提高中国画图像印章识别的效率和准确性，提出一种基于EfficientNet和尺度不变特征变换（scale invariant feature transform， SIFT）的两阶段印章识别算法。在印章提取阶段，通过预处理技术优化图像质量，利用HSV（hue， saturation， value）颜色空间特征确定候选印章区域，基于EfficientNet模型提取候选区域图像特征，进行分类后获得印章图像。在印章匹配阶段，通过SIFT算法提取印章图像特征，采用最近邻匹配方法进行图像匹配，获得最终的印章信息。为验证算法的有效性，构建了包含4 000张图片的印章提取数据集，以及包含14 790条印章信息的标准印章数据库。选取其他常用基线模型进行对比实验，实验结果表明，在自建数据集上，所提方法印章图像提取的准确率达到95.25%，印章匹配的准确率达到98.20%，并且在处理图像旋转和尺度变化时具有较高的鲁棒性。

甲状腺结节弹性超声影像包含结节的硬度、形态等信息，实现甲状腺结节弹性超声的分割能够有效提高甲状腺结节诊断的准确性。基于深度学习的甲状腺结节超声影像分割取得了较好结果，然而受限于数据集规模，甲状腺结节弹性超声影像分割精度仍有待提高。针对上述问题，考虑灰阶超声影像与弹性超声影像存在共同特征，提出一种基于迁移学习的甲状腺结节弹性超声影像分割方法。首先引入大核注意力机制，构建一种大核多尺度注意力的特征提取网络，捕获丰富的甲状腺结节局部结构信息和长距离依赖关系，然后将U⁃Net作为骨干网络，建立甲状腺结节灰阶超声影像分割模型。在此基础上，利用条件生成对抗网络对齐灰阶超声影像（源域）和弹性超声影像（目标域）的特征分布，并采用权值共享策略，迁移灰阶超声影像分割网络特征提取层参数，建立甲状腺结节弹性超声影像分割模型，实现甲状腺结节弹性超声影像的分割。实验结果表明，所提分割方法的Dice系数、交并比、召回率、精确率结果分别为77.09%、65.20%、78.19%、81.05%。

圆周密封是旋转机械动力设备密封技术的重要环节，目前关于高工况参数（高速高温）下圆周密封特性及性能的研究较为匮乏。为此，建立了高速高温工况下圆周密封的流固热耦合数值分析模型，分析了工况参数（转速、温度、密封压差）对圆周密封性能的影响，并通过实验验证了所建模型的准确性。结果显示，密封环主密封面的应力分布较为均匀，最大应力出现在搭接头处；密封面仅发生微小变形，唇缘和搭接头处的应变较大；密封环整体温度分布较为均匀，主密封面的温升明显；流体薄膜介质的黏度在主密封面没有变化，在入口处介质密度最大；圆周密封的泄漏量随着转速增大、温度升高而略微减小，随着密封压差增大而显著增大，表明密封压差对泄漏量的影响较大；密封环的主密封面存在混合润滑，运转前后石墨环的副密封面无明显磨损，主密封面磨损较为严重。

针对无人扫雷车液压系统易发生故障且难以诊断的问题，提出一种基于改进淘金优化器算法的XGBoost故障诊断模型，以Piecewise混沌映射和柯西变异策略提高淘金优化器算法（GRO）的寻优效率。建立了无人扫雷车液压系统故障仿真模型，获得了电磁阀故障、液压缸故障、液压泵内泄漏故障和过滤器阻塞等常见故障类型的故障数据。以上述数据作为诊断模型的输入，进行无人扫雷车液压系统故障分类诊断。将改进前、后的模型进行对比，结果表明，经过改进的诊断模型提高了无人扫雷车液压系统故障诊断的准确度。

针对传统工业设备健康状态评估中存在的特征提取复杂、细粒度分类精度低等问题，提出了一种基于卷积神经网络和改进分层Softmax策略的设备健康状态评估方法（hierarchical Softmax convolutional neural network，HSCNN）。利用卷积神经网络从设备健康状态数据中学习特征表示，挖掘设备状态的内在特征。同时通过引入分层Softmax策略进行设备健康状态的多级分类，将原本的细粒度分类任务转换为层次化的决策过程，并采用哈夫曼树解决传统分层Softmax策略可能导致的计算资源浪费和模型性能下降问题，实现了对设备状态的高效、准确评估。将所提方法应用在大型煤矿设备运行健康状态评估上，并与传统多层感知机、循环神经网络、卷积神经网络、分层Softmax卷积神经网络和长短期记忆网络对比，结果表明基于卷积神经网络和改进分层Softmax策略的设备健康状态评估方法相比于传统方法具有更高的准确性。

健康-安全-环境（health-safety-environment，HSE）绩效评价作为一种提升电力企业综合管理水平的关键手段，能够有效降低工程事故的发生概率且有力保障电力建设的顺利实施。然而，现有方法忽略各要素的可信度，导致HSE绩效评价结果的分辨率较低。为此，提出一种基于模糊Petri网-长短期记忆网络（fuzzy Petri net-long short⁃term memory， FPN⁃LSTM）的电力建设项目HSE绩效评价方法。首先，根据现场HSE数据统计表引入模糊Petri网（fuzzy Petri net， FPN），构建直观化、定量化的电力建设项目HSE绩效评价模型；然后，计算库所节点数据的差异分数，同时采用线性插值的方式确定FPN模型中初始库所、中间库所和终止库所的置信度取值，开展电力建设项目HSE绩效评价；最后，借助长短期记忆网络（long short⁃term memory，LSTM）对FPN模型的置信度进行训练和更新，最大程度优化HSE绩效评价结果。以鲁西分公司的HSE绩效评价为例，开展FPN⁃LSTM模型验证，并将其与传统FPN模型、FPN-反向传播（back propagation，BP）神经网络进行对比分析，结果表明，该FPN⁃LSTM模型不仅能够准确、系统地反映整个电力建设项目的HSE绩效水平，还可精细、有效地厘清各级评价要素的执行情况和分布特性，从而为HSE管理人员提供科学化、体系化和精准化的决策依据。

金属氧化物半导体（MOS）气体传感器具有高灵敏度、低成本、高稳定性，在气体传感器领域被广泛应用。然而，MOS气体传感器对同类气体存在交叉敏感性，限制了其在混合气体检测中的准确性。为提升传感器的定性识别性能，本研究以WO₃气体传感器为研究对象，采用算术优化算法（AOA）优化支持向量机（SVM）参数，提升模型的准确度和计算效率。实验结果表明，WO₃气体传感器对三乙胺（TEA）具有高选择性，结合优化后的SVM算法，对二元混合气体的识别准确率达85%以上，较原始SVM模型提升6%。该方法在复杂气体环境中表现出优越的分类精度和计算效率，为实时气体检测提供了新思路。