对鞍钢冷轧厂四机架冷连轧机轧制压力模型进行了认真分析,指出了其存在的缺陷.把遗传算法(GeneticAlgorithms,简称GA)和神经网络有机结合,设计出了具有遗传算法性能参数优选、网络结构参数优选、网络性能参数优选以及GA-BP算法联合进行网络权值修改几种功能的遗传神经网络,建立了基于遗传神经网络的新冲连轧机轧制压力模型.通过原模型计算值、新模型计算值与实测值之间的对比分析可知,遗传神经网络模型计算精度优于传统轧制力模型

对氢致钢内部疲劳裂纹的萌生和扩展进行了数值模拟.首先用有限元法分析了氢在疲劳载荷作用下向钢中缺陷处扩散富集的过程,然后计算得到氢含量分布结果.根据夹杂理论将氢富集区视为在缺陷附近分布的弹性夹杂,用有限元法计算得到的氢含量场求出夹杂处的应力强度因子,进而建立疲劳裂纹萌生和扩展的判据.比较了在不同加载条件下氢致疲劳裂纹萌生和扩展的规律.用梯形法修正了Sofronis和McMeeking的瞬态扩散有限元公式,发现用梯形法可以缓解加载初期较高的浓度梯度和应力梯度引起的计算结果震荡的情况,这对于计算开裂判据是十分重要的.最后讨论了提高模拟精度和改进模型的方法

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从区域化变量分布的稳健性角度,借鉴产品加工质量精度控制的理论,基于Johnson分布曲线族提出了一套非正态数据转换方法,并设计了转换流程.以SPSS和Surpac矿业软件为工具,通过实际案例分析了传统数据转换方法和Johnson转换方法的应用效果.实践证明,采用上述方法转化后的数据开展统计分析、变异函数模型的拟合及验证、克立格估计等工作,更容易满足稳健性要求,并能从本质上减小估计误差,提高估计精度

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