分析了IF钢冶炼过程中渣对钢液中[Al]、[Ti]的氧化机理,在此基础上提出了IF钢加铝脱氧后全氧的预测模型.结果表明,熔渣中(FeO)、(MnO)对钢液的二次氧化存在两种方式.当氧化物在渣中的传质是反应限制性环节时,反应发生在渣/钢界面,生成的脱氧产物分布在渣/钢界面,此时渣的氧化性随时间呈指数下降;当脱氧元素在钢中传质是反应限制性环节时,反应发生在钢液内部.对某厂RH精炼渣的数据作回归得到RH加铝后渣的氧化性随时间指数变化的关系式

以钢铁企业的冷轧生产过程为背景,分析了酸洗-冷轧联合机组与后续机组间的生产协调特征,探讨了在确保生产连续运行的前提下降低库存水准和降低切换频率的机组切换策略,建立了确定酸洗-冷轧联合机组切换时长和切换批量的优化模型,研究了用于模型求解的切换规则,开发了面向生产实际的应用算法.对企业生产实际数据的计算和分析表明,算法具有良好的计算效率和适用性

通过现有热力学数据计算证明,一般的工作真空度67Pa对含碳量大于0.2%、铝含量大于0.025%的钢种进行VD精炼时,钢中的溶解氧含量受碳含量的控制.由于钢中硫含量与溶解氧含量存在确定关系,硫含量亦受碳含量和真空度的控制.计算也证明,提高真空度和搅拌速度可以降低溶解氧含量,为脱硫提供了热力学和动力学条件,有利于真空处理过程的脱硫反应.计算结果得到生产实际结果证实

针对影响建筑施工现场安全的因素具有一定灰性的特点,建立了基于灰色欧几里德关联理论的评价模型,构建了建筑施工现场安全评价指标体系.应用区间层次分析法确定了各评价指标的权重,并利用该方法修订了现有的建筑施工安全检查表.计算了灰色相对欧几里德加权关联度,得出了所评价施工现场的安全管理水平排序.结果表明:在掌握实际的建筑施工现场检查数据的情况下,应用该模型可以获得较好的安全评价结果

为使OPTO22控制系统实现控制器热备份,需要解决主控制器与备份控制器之间的连接组织、数据交换、故障识别和自动切换等一系列问题.根据实践提出解决方案,对OPTO 22控制系统的热备过程应注意的几个问题提出了解决方法并进行了分析

针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障

对神经网络和传统模式识别技术的基本原理和应用特点进行比较.根据已有烧结合成O'-Sialon的实验数据,利用改进后的人工神经网络,构筑了材料相组成及性能的预测模块,并与模式识别技术处理得到的结果进行了比较.在此基础上,探索了合成O'-Sialon-BN复合材料的工艺条件,并通过实验结果进行了验证

提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高

在物理冶金基本模型的基础上,通过对实验数据进行回归建立了Q235低碳钢的静态再结晶及晶粒长大模型,模型计算和实验所测结果相吻合.压缩实验为双道次压缩,实验条件为:变形速率0.5~2.0s-1,变形温度950~1100℃,变形量为0.15~0.25(真应变),初始晶粒尺寸为56~85μm

知识获取技术制约着知识系统的研究和应用,有效地从文本中提取领域知识成为知识获取的重要途径.本文提出了基于本体和图分析的领域知识获取技术,分析了本体数据结构、本体概念的实例化以及基于图分析的语义场构造方法.建立了具有广泛适用性的文本知识获取系统框架,实现了原型系统.通过针对中医医案的中医领域知识获取实验验证,取得了较好的效果