研究了Zr对Fe-36Ni因瓦合金组织和热塑性的影响及相关作用机制.结果表明：加入质量分数为0.081%Zr处理后，合金中形成了大量高熔点的ZrO2颗粒；错配度计算表明，ZrO2（001）面与合金基体的（001）面之间的错配度仅为0.77%，因此，ZrO2可以作为有效的非均质形核核心，使柱状晶变短变细，等轴晶比例增加，凝固组织得到显著改善.温度低于1050℃时，Fe-36Ni因瓦合金热塑性较差，晶界强度较低及晶界滑移是其主要断裂机制；Zr通过细化晶粒来强化晶界、限制晶界的滑移和促进晶界的迁移，从而显著提高了合金950~1000℃的热塑性；温度高于1050℃，由于动态再结晶的出现，合金展现出了良好的热塑性

当全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)分布式仿真环境中共享的模型数量非常多时,检索模型和配置仿真任务将成为一个比较复杂的工程.为提高仿真模型选取和仿真任务配置的效率,设计了一套针对GNSS分布式仿真环境中仿真模型的实时智能推荐方法,方法中首先定义了模型关联关系和接口形状的概念,然后提出了一种条件约束下的频繁模式树(FP-tree)结构,并从理论上分析了该结构在检索任务量方面的减少程度,设计并推导了模型关联关系度的计算方法,以及整套智能推荐方法的运行流程.推荐方法在GNSS分布式仿真环境中进行了仿真验证,仿真结果与传统智能推荐方法做对比分析,分析结果表明,该方法针对仿真模型推荐时运行时间短,推荐结果准确度高,能够实时为用户推荐合适的模型

针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题，提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发，构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数，并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重，避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时，由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间，对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明，与标准极限学习机相比，小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度

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数值模拟了吸附时间、吸附压力、进气量、吸附床高度等工艺参数对微型氧氮分离过程的影响,分析了氧含量沿吸附床的演变过程,结果表明:微型氧氮分离过程为一种短周期的变压吸附循环;吸附压力越高,吸附阶段结束时氧气浓度波锋面穿透吸附床的距离越长:进气量越大,要求吸附床高度越大:吸附床长度缩短会导致吸附阶段氧气浓度锋面穿透吸附床;从开始到循环达到稳定状态需要大约15个循环:要想获得较高纯度的产品气,必须保证氧气浓度波锋面前沿不移出吸附床;传质阻力对过程的影响非常大,不能近似认为是瞬时平衡过程

考虑低、特低渗透油藏裸眼压裂水平井流体从基质-裂缝-水平井筒及基质-水平井筒的耦合流动,以等值渗流阻力法及叠加原理为基础,将裸眼压裂水平井渗流区域划分为三个流动区域:流体在水平井压裂裂缝内的达西线性流动区域、水力压裂裂缝泄流引起的非达西椭圆渗流区域和流体在地层中的径向渗流区域.建立裸眼水平井水力压裂多条横向裂缝相互干扰的非达西产能预测模型,分析水力裂缝参数对产能影响,揭示裸眼压裂水平井开采变化规律.模拟结果表明:裂缝条数越多,裂缝干扰越强,水平井压裂存在一最优裂缝条数;裂缝沿水平井筒排布靠近两端、中间相对较稀,且两端长、中间短的开发效果最好

建立了煤粉燃烧率通用模型，模型可以根据煤粉的工业分析值计算燃烧动力学参数并预测煤粉燃烧率.通过对比前人的实验数据，验证了模型的准确性，同时研究了影响高炉煤粉燃烧率的若干因素.研究结果表明：在高炉喷煤过程中，煤粉颗粒在2 ms左右就可以达到热风速度，由于煤粉颗粒在直吹管内停留时间短并且温度较低，因此在直吹管内煤粉不会发生燃烧.煤粉进入风口回旋区后，挥发分瞬间全部析出，并且颗粒粒径越小，挥发分开始析出时间越早.降低煤粉粒径和增加氧气体积分数均有利于提高煤粉燃烧率.氧气体积分数每增加1%，燃烧率提高2%.随着喷煤量的增加，煤粉燃烧率逐渐降低.当提高煤粉喷吹量时，为了保证较高的燃烧率，实际操作过程中应提高富氧率并适当降低煤粉粒径

为了分析航班运行风险传播过程，进而有效控制保障飞行安全，基于复杂网络理论，首先参照民航局咨询通告选取机组、航空器、运行环境共29个终端因素作为网络节点，统计民航安全监察记录，根据事件中节点关系，构建无向网络；统计前后节点间的作用关系和发生概率，提出一种有向带权的航班运行风险网络；然后，引入改进感染率和改进恢复率概念，构建一种适用于航班运行风险传播分析的改进SIR(Susceptible-infected-recovered)模型；定义感染起始范围，最后采取多参数控制方式，大规模计算该有向带权网络的传播和控制过程。结果表明：有向网的平均最短路径为1.788，属于小世界网络；参照使用民航常规管控措施，有向网节点感染下降幅度可达到37.4%；对入度值排序前3或前4的节点控制后，感染节点峰值下降率高达50.6%和58.1%，网络传播抑制明显。结果证实：在该航班运行风险有向带权网络中，按入度值控制节点对抑制风险传播最为有效

为了提升航班运行风险预测精度，基于某航空公司2016—2018年航班运行风险数据，在验证15个风险时间序列的混沌特性后，构建基于多变量混沌时间序列的风险预测模型。首先，对15个风险时间序列进行多变量相空间重构，采用主成分分析法（PCA）对相空间进行降维处理；然后，基于迭代预测的方式，分别采用极限学习机、RBF神经网络、回声状态网络和Elman神经网络建立风险短期预测模型；最后，以降维后的相空间作为输入，计算并比较分析未来1～7 d的风险预测结果。结果表明：多变量相空间重构后总维数为62维，经PCA降维处理，降至31维；在不同的预测模型中，降维后RBF模型预测效果最佳；其中，预测第1天结果相对误差<25%出现频数为82.62%，至第5天仍达75%以上；该模型第1天预测结果的修正平均绝对百分比误差（MAPE）值为11.32%，且前5 d均低于20%，满足航空公司使用要求。1～5 d预测结果对航班风险管控具有实践操作价值，证明基于多变量混沌时间序列的风险预测方案可行、有效

提出基于普通变尺度和周期势自适应随机共振理论，检测噪声背景下轴承滚动体的故障特征.在具体实施过程中，首先用普通变尺度的方法满足随机共振中小参数的条件，然后用随机权重粒子群优化算法作为自适应随机共振参数寻优的优化算法，同时用改进的信噪比作为评价指标.噪声背景下含轴承滚动体故障的实验信号经过普通变尺度下的自适应随机共振处理和优化后，微弱的故障特征可以有效的提取出来.将普通变尺度下的双稳态自适应随机共振和周期势自适应随机共振进行了对比，结果表明周期势自适应随机共振比双稳态自适应随机共振能进一步提高信噪比，并且比双稳态自适应随机共振迭代次数少，用时短.这说明提出的基于普通变尺度和周期势系统自适应随机共振的轴承滚动体故障诊断方法具有优越性，尤其是在工程实际中，故障监测所需的数据量大，计算时间长，如能较早的预警，可以提高诊断效率并减少不必要的损失.因此，这种轴承滚动体故障诊断方法对提高机械设备故障诊断效率具有参考价值