以南京长江三桥南塔墩作为工程背景,并按照1:50的相似比设计出桥墩的模型,并选取正弦波和天津波作为加载的波形,在无水与有水两种状态下开展了振动台试验.试验数据表明,承台部分的加速度视加载波形峰值的不同有20%到40%的增幅,位移、应变等也有相应的增幅.通过试验得出的动水压力沿高程分布图表明,动水压力的分布与地震波强度明显相关

以BP算法为基础开发了ANN学习预测系统,用于宝钢IF钢大生产产品性能预测.同时,应用在宝钢IF钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较.结果表明,ANN学习预测系统,除σ0.2误差较高(9.0%)外,σb,δ,r和n值均<5.0%,且比多线性回归方法精度高

从工业安全角度出发,对实验煤样进行了元素分析和工业分析,在高德伯儿格-格瑞瓦尔德炉中对潞安常村、漳村贫瘦煤的最低着火温度进行了比较全面、系统的实验研究,探讨了煤粉质量浓度、喷吹压力以及粒度对最低着火点的影响.结果表明,最低着火温度随煤粉质量浓度的减小而升高,随喷吹压力和煤粉粒度的增大而升高.对实验数据进行线性回归分析,得出影响因素与最低着火温度的函数关系,从而为贫瘦煤工业应用的安全性提供了一定的参考依据

利用神经网络结构计算方法对岩石基复合材料支护大尺度采空区动力损伤演化趋势进行统计和预测,并与工程现场多种方法的综合监测数据进行了比较,其结果完全吻合

传统的优化方法在描述能力、建模方法、方法实现和模型数据的分析等方面都存在着局限性,需要引入新的思路.针对上述问题,提出了基于知识的广义优化方法,给出了广义优化中知识概念、优化问题的描述,以及基于知识的广义优化方法的一般求解过程.其基本方法是在优化问题知识模型的基础上,建立基于知识的广义优化算法,通过知识系统的约简,得到用于制定优化方案的决策规则.同时给出了基于知识的广义优化方法在在锅炉燃烧优化问题中的应用示例,说明了方法的有效性

为了建立一个高效的路径搜索引擎,针对大型应用系统中寻径算法的平衡最优性、时间复杂度以及空间复杂度问题,从经典Dijkstra算法出发,将AI领域的决策机制引入到路径搜索中来,提出了一个启发式最优路径搜索算法.该算法在寻径过程中引入代价函数,由代价函数来决定寻径策略(即优先搜索哪些中间节点),以期望减少搜索节点数.给出了该算法得到最佳解的条件及其证明过程,并且以实例数据对两种算法进行了对比测试

以炉渣结构的共存理论为基础,通过对MnO-SiO2渣系结构单元的确定、热力学数据的选取以及结合线性回归的方法,建立了MnO-SiO2渣系在1400~1600℃温度和一定浓度范围内的物理性质(粘度、表面张力和电导率)的计算模型.在上述范围内模型计算的理论数值与文献的实测结果符合良好,而且比目前应用的炉渣物理性质的经验或半经验公式更为系统和精确

确定了中厚板ACC冷却系统的换热边界条件,建立了钢板温度场和应力场有限元计算模型.利用现场实测数据对温度场计算结果进行验证,利用间接耦合方法对钢板的应力场进行计算.分析了不同集管开启方式、不同辊道速度和不同冷却介质温度对钢板热残余应力的影响规律

对资源优化配置的非参数模型在电力工业中的应用进行了研究.选择了国内部分电网的数据,从纯技术效率、规模效率以及投入可处置度、投入组合效率、投入综合效率的角度对部分电力企业的资源配置效率进行了横向分析,结果表明,不同的电力企业之间的资源配置效率差距较大,电力企业总体上生产性投资的要素组合比例不合理,利用率较低

根据目前高炉炉温预报推理规则都是由高炉专家根据经验制定的情况,提出了一种新的规则生成方法——数据挖掘获取高炉炉温预报关联规则.针对现有挖掘算法的不足,提出了一种改进的多维时间序列模糊关联规则挖掘算法,该算法基于时间子序列和子序列间隔的双重模糊化,避免了挖掘结果\时间边界锐化\的问题.该算法应用于武钢的1#高炉,挖掘效果良好