通过建立19 t大钢锭充型过程的流动和传热模型,研究大钢锭充型初期的流场和温度场分布特征,针对一系列不同尺寸结构模底砖的钢锭模进行充型过程的数值模拟,研究模底砖结构对充型初期钢液面卷渣的影响.充型初期钢液面波动大,且凝固层推进快,易发生卷渣并被捕获至坯壳.当模底砖下口直径小于上口直径时,钢液进入钢锭模的流速主要取决于模底砖下口直径,并随着下口直径的增大而迅速减小.对于19 t钢锭,当模底砖下口直径大于90 mm后能在很大程度上减小充型初期的卷渣概率

以白云鄂博铁矿东矿C区岩体节理产状为研究对象，通过构造空间直角坐标系，采用基于Euclidean距离度量标准的系统聚类法对反映节理产状的单位法向量进行分类，选用合适的分布函数描述各组节理，并对各组节理的概率分布模型进行卡方检验.结果表明，采用系统聚类法能较好反映现场节理产状，准确给出岩体节理分类方案，消除人为判别模糊性.基于聚类分析结果，结合边坡参数，采用赤平极射投影法进一步确定边坡最可能失稳模式，为调整边坡设计参数，控制边坡灾害提供依据

针对一类带有未知虚拟控制增益的随机严格反馈非线性系统,基于后推设计,引入积分型Lyapunov函数,并利用神经网络的逼近能力,提出了一种自适应神经网络控制方案.与现有研究结果相比,放宽了对控制系统的要求,取消了对于未知函数的限制条件.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的所有误差信号依概率有界.仿真结果验证了所给控制方案的有效性

提出了一种基于元胞自动机的井巷火灾可视化仿真方法.在矿井巷道可视化的基础上,通过对火灾元胞进行表征,综合考虑可燃物类型与投放密度、井巷通风、井巷坡度等因素对井巷火源引燃效果的影响及双扩散作用、井巷通风、浮力作用和节流作用等因素对火灾烟气蔓延效果的影响,采用概率函数进行元胞自动机建模,构建了表达元胞温度的井巷火源燃烧模型和表达元胞浓度的井巷火灾烟气蔓延模型.基于火源元胞燃烧演化规则和烟气元胞蔓延演化规则,通过可视化手段展示了井巷火灾火源燃烧和有害气体浓度的时空发展变化.同时以矿山实际数据进行检验,说明了基于元胞自动机的井巷火灾仿真的可行性与有效性

作为炼钢厂的关键设备，风机担负着转炉除尘和煤气回收的重要任务，实现风机剩余使用寿命的准确预测具有重要的实际意义.通过对邯郸某炼钢厂风机振动数据的分析，建立了基于Wiener过程的状态退化模型，在首达时间的意义下，推导出风机剩余使用寿命的概率密度函数的解析表达式，提出了一种基于极大似然估计的参数实时估计方法，从而实现风机剩余使用寿命的在线实时预测.实验结果表明，相对于文献中的方法，本文所提出的预测方法可以得到更高的预测精度和较低的预测不确定性

为解决局部最优问题,将遗忘机制引入传统遗传算法中,提出了一种改进的遗忘遗传算法,给出了一种遗忘算子及其遗忘概率,通过在遗传过程中遗忘某些基因,增加了算法的搜索空间,使算法跳出局部最优,从而最大限度地避免早熟收敛.将该算法用于不同欠费率下的电信客户初始信用评分,找到信用权重的优化解,较好地解决了对高欠费率群体进行信用评分时,信用权重的适应值偏低的问题.实验结果表明所提算法有效可行.与标准遗传算法相比,本文所提算法可以获得更高质量的解

基于D值理论,考虑矿山工程实际情况,引入微震事件概率因子、监测区域重要性因子和台网布设可行性因子重新构建了台网优化目标函数.以某磷矿顶板突水的微震监测为例,对全矿区按照监测区域重要性、台网布设可行性等因素进行分区,采用专家权重法分别给出了相关因子的参考值.按照影响因子取值差异将整个监测区域再次分区,给出了分区后目标函数的积分形式,其中各监测区域控制点坐标即为相应的积分上下限.基于文中提出的微震监测网络的动态优化设计原则,最终给出了该磷矿微震监测台网布设方案.爆破试验表明,本文提出的台网布设方案具有一定的合理性和准确性,三个坐标方向的平均定位误差为6.74 m,最大为10.05 m,空间定位误差为12.51 m,定位精度可满足工程监测需要

针对连续退火炉实际生产过程中的跑偏问题，运用ABAQUS有限元软件建立炉辊-带钢动态仿真模型，定量计算了连续退火炉内双锥度辊辊形参数对带钢跑偏的影响，并分析了带钢的横向压应力以及产生的瓢曲变形．计算结果显示双锥度辊辊形对炉内带钢跑偏有明显的抑制作用，且随着锥度段总辊径变化量、辊径变化量比值和张力的增加，以及平直段长度的减少，带钢的跑偏量逐渐减少，最大横向压应力逐渐增大，使带钢发生瓢曲变形的概率增加．根据以上计算结果，建立带钢跑偏量的计算模型，并结合瓢曲变形理论，为进一步对加热段双锥度炉辊辊形和张力设定的优化提供了依据．

针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能，提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional neural networks，CNN）的信道状态信息（Channel state information，CSI）指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息，利用CNN进行训练，保存训练后的CNN网络模型作为指纹；在线阶段，针对不同实验场景，对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理，引入改进的基于概率的指纹匹配算法，利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外，为增强算法普适性，针对复杂室内场景，提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验，信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差，验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性

为了准确测量水射流冲击冷却过程靶面热流密度,提出在靶体背侧增加绝热材料,采用单点测温,使用一维导热反问题计算靶体表面热流密度的方法.实验数据分析显示,采用该方法对靶体背侧温度预测的相对误差±5%以内的概率为93%以上,由于靶体背侧仅是近似的绝热条件,导热反问题计算的靶体背侧温度略高于实测温度.结果表明,通过在靶体背侧增加绝热材料,即便采用单点测温,仍然可以很容易地获得足够精确的靶体温度和表面热流密度