采用浸泡试验和电化学技术对CuZnAl形状记忆合金在人工液体中的腐蚀行为进行了研究。结果表明,CuznAl形状记忆合金的腐蚀形式为脱锌腐蚀。CuZnAl形状记忆合金的耐腐蚀性优于未经记忆效应处理的同成分合金。该合金耐蚀的原因是,由于单相马氏体组织具有记忆行为和超弹性,改善了表面电化学行为,促进了钝化,从而抑制了阳极活性溶解

一、基础工程施工 基础工程的组成： １．土石方工程 ２．深基础工程 一般土木工程中的建筑物、道路等多采用天然浅基础，它造价低，施工简便。如果天然浅土层软弱，可采用机械压实、强夯、 深层搅拌、堆载预压、砂桩挤密、化学加固等方法进行人工加固， 形成人工地基浅基础。对于高大建筑物、桥墩、码头等上部荷载 很大的情况，无法采用浅基础时，则需要经过技术经济比较后采 用深基础

1.1 人工智能简介 1.2 机器翻译概述

首先使水凝胶与金属纤维网实现微观机械嵌锁连接,然后用骨水泥(PMMA)将纤维网面与底层骨(或金属)粘接.这种方法可实现人工软骨与底层骨(或金属)的机械一化学连接.微观结构分析及力学测试表明界面连接牢固

基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性

第一讲绪论 以冯·诺依曼型计算机为中心的信息处理技术的高速发展,使得计算机在当今的信息 化社会中起着十分重要的作用。但是,当用它来解决某些人工智能问题时却遇到了很大的 困难。 例如,一个人可以很容易地识别他人的脸孔,但计算机则很难做到这一点。这是因为 脸孔的识别不能用一个精确的数学模型加以描述,而计算机工作则必须有对模型进行各种 运算的指令才行,得不到精确的模型,程序也就无法编制

根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征

以人工智能和计算机辅助设计技术为基础,锻件的计算机辅助工艺规程设计采用LISP语言,并使用人工移植方法把锻造工序中的经验用产生式规则表达.推理过程中采用了逆向推理方法.计算结果与实际吻合

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