通过将轧制变形区离散化的方法,在考虑变形区内横截面上张应力、摩擦应力等影响因素沿带钢轧制方向分布规律及其与带钢厚度及压下量的关系的基础上,采用数学模型和神经网络相结合的方法计算了金属变形抗力,建立了冷连轧机轧制力在线计算数学模型.经大型工业轧机生产实践数据检验,该冷连轧机在线轧制力计算模型预报误差控制在6.1%以内,满足模型在线控制要求,可提高在线控制轧制力模型的计算精度

1. 计算参数与等效网络： 发电机采用次暂态电动势和次暂态电抗计算； 变压器和电力线路用稳态参数的阻抗值计算； 负荷用恒定阻抗模型，对于大型异步电动机

采用FLAC3D程序和离散裂隙网络技术构建的遍布节理岩体模型能同时考虑节理岩体中节理和岩体的作用,具有概念清晰、建模快捷、计算效率高等特点.首先对现场结构面测绘数据进行统计分析,获得其概率分布特征参数,在此基础上分两尺度考虑节理并确定其离散裂隙网络模型;其次基于离散裂隙网络模型构建相应的节理岩体模型,研究其强度特征并获取工程岩体单轴抗压强度;结合Hoek-Brown、Mohr-Coulomb准则及最大围压拟合综合确定节理岩体力学参数;最后将拟合所得参数用于边坡稳定性分析,分别运用强度折减法和极限平衡法计算两种模型的安全系数,对比发现计算结果基本一致,表明所提出的研究思路用于确定节理岩体参数是可行的

水力压裂过程中支撑剂的注入是为了防止地应力将已压裂出的裂缝重新闭合。为了研究复杂裂缝网络中支撑剂的运移分布规律，及支撑剂非均匀分布对开采动态规律的影响，基于作者之前提出的数个数学模型，建立了致密储层压裂注砂开发耦合计算模型。通过计算结果可以得知：裂缝网络中，支撑剂会在裂缝交汇处大量堆积，砂堤高度高于缝网其他部分。次级裂缝中的支撑剂更多的处于悬浮状态，且支撑剂沉降堆积高度相较于主裂缝小25%～50%，相互沟通的次级缝具有更高的支撑剂沉降程度。缝网中支撑剂非均匀分布对模拟计算结果具有较大影响，当储层渗透率为0.05 mD时，忽略支撑剂非均匀分布计算出的产量高出实际值41.7%，因此在进行低渗透率储层模拟时，支撑剂非均匀分布状态不可忽略；当基质渗透率为5 mD时，产量计算差异在5%以内，此时不考虑支撑剂非均匀分布相对合理

鉴于炉热状态判断对电石冶炼的重要性,在对电石炉冶炼过程特点分析的基础上,提出炉热指数的基本概念.建立了基于两段式热平衡分析的炉热指数计算模型,在此基础上建立了基于BP神经网络的电石液温度预测模型.采用这两种模型可以更有效地对电石炉热状态进行判断.模型仿真研究表明,电石液温度与高温区热盈余线性相关,用炉热指数判断电石炉热状态是可行的.电石液温度预测模型的命中率达到86.7%

将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径

鉴于边坡系统影响因素之间的高度非线性和不确定性,融合RS-GP模型的优势,提出了依据边坡稳定性影响因素类比计算边坡安全系数的方法.该方法通过学习样本的数据特征分析、计算属性的重要性及约简规则,降低了遗传规划预测模型的结构规模.人工神经网络(ANN)模型与RS-GP模型计算结果比较表明:该方法具有计算速度快、容错能力强及精度高等特点

为了解决社交网络中用户申请加入群组的合适性判断问题，将安全多方计算技术中的求和协议与秘密比较协议相结合提出了保护私有信息的合群判定协议.其中基础协议解决一维线性模型下问题的安全求解，扩展协议对基于圆边界的多维模型情况进行判定.针对单一申请者与网络群组多用户的特点，将问题转换为两方计算模型可实现的形式，在证明了协议正确性的基础上分析协议的复杂度，并且利用安全视图的方法逐步验证了在协议执行过程中不会泄露任何个人的隐私数据.实际使用中协议能够有效地回避盲目的系统推荐和管理员离线所产生的判定时延，同时保护申请者和群组成员的隐私数据

建立了闪光法测量半透明材料热扩散率的一维瞬态导热-辐射耦合换热数学模型,采用基于控制容积的离散坐标法分析求解激光脉冲在半透明材料内的温度响应,并与由热四端网络法得到的半解析解进行了对比和验证.研究结果表明:两种计算方法在各种计算条件下得到的结果吻合很好.数值方法更灵活,可以处理物性非线性问题,但计算时间较长;半解析法的计算速度非常快,但只能处理常物性问题.此外,本文对试样吸收系数、辐射边界、厚度及试样表面的热损失等因素对温度响应的影响进行了对比分析

提出基于免疫遗传算法与BP网络混合模型的冷连轧机组负荷分配的智能优化新方法,该方法具有学习功能强、计算精度高、使用方便等特点,且适合在线计算.实验证明了该方法的有效性