采用基于应变梯度理论的假设应变有限元方法研究了微尺度梁弯曲的尺寸效应.在假设应变单元设计中,非局部的应变梯度项通过围绕高斯点的胞元进行数值积分得到.在本构方程中引入等效应变梯度项,在积分本构方程时就可以反映材料在微细变形时的尺寸效应.为了验证本方法的正确性,对微尺度下的悬臂梁进行了模拟计算.计算结果与已发表的实验结果比较吻合,表明可以模拟出材料微细变形的尺寸效应,具有较好的计算精度

在楔横轧模具CAD/CAPP集成化信息模型基础上,应用基于知识的创成式工艺决策方法和VC++面向对象编程技术构造了楔横轧模具加工特征排序算法.通过合理安排模具工艺决策各阶段的子任务和构造相应的约束,保证生成模具工艺路线的可行性和灵活性.同时针对典型楔横轧模具进行实例分析,验证该加工特征排序方法的实用性

为了解决现行保护渣结晶温度测量手段存在着各种不足的问题,提出了电导法的研究思路.在理论分析了液渣电导激活能与析出相成分、结晶率之间的关系后,设计出了一种简易的测量方法,并采用差热分析(DTA)、偏光显微镜和X射线衍射法对其相关的测量结果进行了验证.结果表明:该测量方法准确度高,成本较低,对主要析出相的判断基本正确,可作为保护渣结晶温度的新型研究手段

以工业PID控制中控制器参数调整困难为背景,在分析神经网络特性的基础上,提出神经网络控制方法,设计了具有自适应性的神经网络PID控制器。在描述了神经网络的学习机理的基础上,给出了控制器控制算法。通过2个实例验证了神经网络在线控制的可行性

针对网络控制系统中时延不确定因素,将时延的不确定性转换为系统状态方程系数矩阵的不确定性,网络控制系统对象模型为具有时滞的不确定离散模型.在此模型的基础上,将网络控制系统的保性能控制问题转化为研究时滞的不确定离散系统的鲁棒保性能控制问题.利用Lya-punov理论及线性矩阵不等式(LMI)方法,证明了通过状态反馈控制,使网络控制系统保性能控制的充分条件等价于求解LMI.仿真示例验证了该控制方法的有效性

针对熔融气化炉冷煤气成分含量,提出了基于熵权模糊C均值聚类和偏最小二乘的COREX冷煤气成分预测方法.建模过程中首先根据料单中各种原料的单耗量,利用熵权模糊C均值聚类的方法将料单聚类成若干种料单类别,然后针对不同的料单类别,利用偏最小二乘法分别建立冷煤气成分预测模型.对宝钢COREX-1#炉实际生产数据验证结果表明:该方法可以有效地建立COREX冷煤气成分预测模型,具有较好的预测精度

给出了一套利用计算机辅助测量技术测量料堆体积的完整方法,包括料堆现场拍照、将照片输入计算机进行立体重建和体积计算.提供了一套完整的体积计算算法,包括:原始数据点的整理、建立三角网、等高线插值、搜索等高线、判断等高线关系、拟合等高线、计算等高线面积和计算体积8个步骤.在算法的基础上,开发出了系统原型,并通过一个料堆实例,验证了算法的可行性和正确性

提出了一种基于特征波形稀疏匹配的滚动轴承故障模式识别方法.该方法通过自行设计的搜索算法从信号中提取多段特征波形,并对其进行学习优化,以优化后的特征波形作为基原子模型生成原子库及模式匹配库.将待识别信号在模式匹配库上进行一阶匹配分析,实现轴承故障的模式识别.对正常轴承、滚动体故障、内圈故障和外圈故障信号进行实验,验证了方法的有效性和鲁棒性

为提高炼钢-连铸作业计划编制中资源配置的有效性,提出了一种面向生产流程动态网络的自组织资源配置蚁群算法.炼钢-连铸作业计划以最小化炉次作业冲突时间和作业前等待时间、尽早安排连铸机开浇时间为目标,以连铸机连浇等工艺要求为约束条件建立模型,按生产流程网络结构的时空逆序关系设计了蚁群求解算法.利用某钢厂实际生产作业计划数据进行的算法验证结果表明:模型及算法能迅速得到高质量的可执行炼钢-连铸生产作业计划

将BP神经网络建模方法与预测控制思想相结合用于宽带钢板形自动控制,研究并建立了基于BP神经网络的板形预测控制数学模型.经用宝钢1420mm冷轧实测数据仿真验证表明该模型具有很高的预测精度