针对具有提前/拖期特点的多节点多加工路线订单接受问题,提出采用改进NEH启发式算法、局部搜索和智能调谐和声搜索算法的混合智能调谐和声搜索算法(HITHS)来求解问题.该算法首先在初始解空间中采用改进NEH启发式算法产生部分初始解,然后利用智能调谐和声搜索算法更新初始解,在更新过程中再利用局部搜索的互换、交换和逆序操作使其避免陷入局部最优解,从而形成问题的近似最优解.最后采用所提出的混合算法对该问题进行算例分析,并和基本和声搜索算法进行比较,表明了混合算法的有效性和可行性

高炉是一个包括复杂物理化学变化和传输过程的高温反应器。由局部反应和区域热平衡、物料平衡建立的机理模型难以适应炉况的迅速变化。用模糊数学理论进行不确定知识的处理,构成了知识库和推理机,从而建立了人工智能高炉异常炉况诊断专家系统,避免了人工可能漏看忽略的仪表微小变化所造成炉况判断的偏差,因而有较高的命中率

本文提出了用轧钢废酸处理高锰酸钾生产过程中产生的废渣—锰泥—制取工业级碳酸锰的方法。其流程可分为三段:（1）还原浸出与沉铁;（2）浸出液的净化;（3）工业级碳酸锰的制备。 在第一段中,只要控制好轧钢废酸中的[H+]/[Fe2+]比就可使浸出、沉铁同时进行,使沉铁的碱用量大大减少,加Na2S除去浸出除铁液中其它重金属。用NH4HCO3制取MnCO3避免水中Ca2+带入MnCO3。所得碳酸锰符合工业级碳酸锰部颁标准的要求

铌(V)与2-[(5-溴-2-吡啶)偶氮]-5-(二乙氨基)苯酚及磺基水杨酸形成蓝色的三元络合物,在610纳米有最高吸收峰,可用于铌的分光光度测定。在pH=2并保一定的5-Br-PADAP及磺基水杨酸的浓变,显色液中铌含量在0~40微克/25毫升的范围内服从比尔定律。研究了共存离子的干扰行为及掩蔽方法。采用此方法测定钢样时,利用铁(Ⅲ)-磺基杨酸络合物与铁(Ⅲ)-CyDTA络合物颜色的显著不同,可用CyDTA滴定到试液由深红色变为浅黄色以证明掩蔽完全,而控制CyDTA的用量,借以避免因CyDTA加入量过多引起吸光度减低而造成的误差,是此法之特点。提出了测定钢样及铝合金试样中铌含量的手续,测定了三元络合物的组成

提出一种脑-机接口系统实现多旋翼飞行器室内二维空间目标搜索.系统由半自主导航与决策子系统组成.半自主导航子系统用于为决策子系统提供可行飞行方向并实现多旋翼飞行器半自主避障.决策子系统采用互相关方法与逻辑回归方法完成运动想象的脑电特征提取与分类.实际的室内目标搜索实验验证了使用该系统是可行且有效的.相比其他方法,减少了被试者负担,降低控制难度,控制精度约提高±10 cm

针对复杂采空区激光探测中存在探测“盲区”和点云数据分布不均的问题，研究激光多点扫描和点云数据拼接与精简方法.通过多点探测避免了单次探测“盲区”，加密了数据稀疏区.提出了基于公共坐标和最小二乘法的靶标矩阵转换方法，实现了多点探测点云的拼接.统计了点云密集区的分布规律；对密集散乱点云，提出了沿y轴方向分层剖分，层内数据以x和z坐标极值分区，区内每点以x值排序后依步长筛选的精简算法.大型贯通采空区验证表明：基于最小二乘法的拼接算法最优，误差范围在0.1 mm左右；数据精简率为15%-25%，确保了边界三维信息的完整性

以程潮铁矿为工程背景,将采矿方法初选视为分类问题来处理,采用模糊聚类法从技术影响因素方面按照相似程度对采矿方法进行了分类初选,避免了以往采用工程类比进行初选的主观随意性,提高了采矿方法初选方法的科学性.在此基础上,运用层次分析法,综合考虑经济、资源、效率、安全及环境等五大类因素,构建了较为全面的采矿方法选择综合层次评价指标体系,并得到了合理的权重矩阵,较好地解决了多因素决策时各方案评判指标出现优越性交叉时的权重分配问题.最后采用模糊综合评判方法确定最优采矿方法

为实现无人软翼飞行器的直线航迹跟踪控制,提出一种基于模拟对象的可变增益鲁棒反步控制方法.基于模拟对象方法建立软翼飞行器的航迹跟踪误差模型,并设计了可变增益反步跟踪控制器,通过合理设计增益参数,消除了部分复杂非线性项,避免了传统反步法中虚拟量高阶导数问题,简化了控制器形式,更有利于工程实现.根据Lyapunov理论设计的鲁棒反馈补偿项,在保证稳定性的同时提高了系统的鲁棒性.将控制器应用于无人软翼飞行器平面直线航迹跟踪控制中,仿真实验表明,所设计的控制器可以实现直线航迹的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性

为研究Q420C角钢在大矫直应变过程中的铸坯凝固传热行为以及AlN析出对铸坯和轧材质量的影响,本文通过ProCAST模拟软件和射钉试验,对不同参数条件下铸坯表面和角部温度以及坯壳厚度等进行模拟计算,并提出了凝固坯壳厚度修正公式.通过Gleeble实验得出,铸坯在1008~1364℃温度范围内时具有较好的热塑性.对AlN析出的热力学和动力学研究表明,铸坯应避开在AlN析出\窗口\内矫直,轧制前加热炉均热温度控制在1160~1200℃,终轧温度控制在850℃以上可减少AlN在奥氏体晶界沉淀析出.经过工艺试验,成功开发出Q420C角钢,轧材平均合格率达到90%,综合性能指标满足要求

通过改变保温温度和保温时间研究了DP590级双相钢奥氏体晶粒长大行为,并探讨了加热速率对各温度下初始晶粒尺寸的影响规律.初始晶粒尺寸随着加热速率增加而不断降低,并最终趋于定值;奥氏体晶粒尺寸随保温时间的延长不断增大并最终趋于不变.采用Sellars晶粒长大模型对实验数据进行拟合,为避免处理方法不同造成的处理结果偏差,提出了一种新的实验数据处理方法,并建立了双相钢初始晶粒尺寸模型和晶粒长大模型.所得模型参数更加合理可靠,计算结果与实验结果吻合很好