为了提高钢管张力减径过程的轧制质量、降低能耗以及控制终轧温度的准确性,从而为钢管出炉温度提供科学设定依据,通过对传热机理分析,建立了钢管张力减径过程传热模型,给出了除鳞、轧制及空冷阶段钢管边界热流的计算式.基于塑性材料的变分原理,建立了轧制变形区的变形热计算模型.结果表明:变形热对钢管温度分布影响不可忽略;该模型能真实反映钢管在张力减径过程中的温度变化,与实测结果吻合较好,可用于钢管再加热和张力减径过程中的参数分析及工艺优化

对于那些无法用数学方程式表述的复杂生产过程,提出一种基于模式识别原理的智能自动化新方法.该方法的基本点在于:从信息的角度出发,采用特征变量来描述过程工况,再用时间序列分析法建立预测模型,从而实现工艺最优化.还介绍了专门为此目的研制的红外线CCD热成像装置,并给出了建立预测模型的神经网络算法

根据轧制理论中的体积不变原理和平直度的基本定义,考虑来料板形的遗传影响,推导出了以入口和出口带钢相对凸度差表示的带钢平直度模型.该模型在连轧机参数优化设计和辊型配置优化设计系统中均得到应用,效果良好

介绍了基于X射线二维探测器织构的快速检测原理.以无间隙原子钢冷轧板织构的检测为例,用常规织构的检测结果作为参照标准,分析了各种X射线二维衍射条件对计算取向分布函数的影响.实验表明,用二维探测器可以同时采集多个极图的数据,合理减少样品转动,织构的检测仅需几分钟时间,且织构的检测结果与用传统X射线衍射法的一致

基于物料平衡原理,建立了尾渣全钒含量与焙烧熟料全钒含量、焙烧转化率及浸出率之间的函数方程,并结合某公司实际生产数据对方程的有效性进行了验证.在此基础上,系统研究了方程自变量间相互作用及对尾渣全钒含量的影响,进一步简化了原方程.结果表明:原方程和简化方程能够正确反映尾渣全钒含量和上述因素之间的内在作用规律,可为尾渣全钒含量的实际生产技术控制提供判断依据;而简化方程函数关系简单,更利于实际应用

从实验角度分析了半钢轧辊表面经过激光相变硬化处理后的性能改善情况,着重讨论了改变工艺参数对激光淬火效果的影响.利用数值模拟的分析手段对轧辊在激光辐照之下经历的热循环过程作了详细描述,说明了辊面激光淬火的原理,对光斑附近区域的温度梯度分布作了分析,初步探讨了激光淬火裂纹形成的原因

细胞神经网络（CNN）的局部活动性理论为研究由同质介体构成的复杂系统动力学行为的突现和转化提供了有力工具，本文介绍了CNN的局部活动性原理；建立了确定具有3个端口和4个态变量CNN的局部活动性的一组定理；为绘制相应CNN的分歧图和研究在免疫监视下的细胞组织生长等生命现象提供了解析工具．

针对聚硅酸金属盐絮凝剂因硅酸聚合胶凝而失活的问题,依照Si-Mo比色法的原理,对乙酸存在时的聚硅酸形态及其转化规律进行研究.实验表明:在酸性氛围下,当有乙酸化合物存在时,聚硅酸溶液中的硅酸组分与钼酸反应的速率总是要比不含乙酸时的大得多;溶液中存在的Sia和Sib形态均表现出不同程度的增加.乙酸化合物的存在,能够有效减缓硅酸溶液中聚硅酸颗粒物的生长速度,但聚硅酸的总体形态分布与转化规律的模式并没有因为乙酸的存在而发生根本的改变

实验研究了1600℃时，不同C-ZnO配比条件下，Al2O3-ZnO-C及Al2O3-ZnO-Al复合脱铜剂的钢液脱铜效果.对氧化物复合脱铜剂的脱铜原理，脱铜步骤及提高脱铜效率的因素进行了分析讨论

提出了利用神经网络自适应滤波原理解决多传感器信号处理的方法,通过对多路带噪声的数字模拟信号的滤波结果表明,该方法能快速、有效地消除主信号源的各种背景噪声