将灰色理论-神经网络方法应用于煤与瓦斯突出预测中,利用灰色系统理论的灰色关联法确定了控制矿井煤与瓦斯突出的主控因素,并对煤与瓦斯突出主控因素进行筛选.建立了煤与瓦斯突出危险性预测人工神经网络的数学模型和系统结构.在平顶山八矿突出区进行了煤与瓦斯突出危险性预测应用,预测效果表明:利用灰色系统理论-神经网络方法对预测矿井煤与瓦斯突出是可行的

开发了用10tEAF熔炼20Cr2Ni4A渗碳轴承钢的工艺过程.结果表明,在合理的试验条件下,能获得W[H]<5x10-6电解杂质总量合格的产品,因此,单一电弧炉冶炼是可行的

基于轮式移动机械手的移动性与操作性间的关系和轮式移动平台的优化运动区域,提出了一种新的轮式移动机械手点一点运动规划问题的优化准则,此准则不但包括移动平台的运动代价和机械手的代价,而且还包括移动机械手偏离优化构形所需的运动代价.最后通过仿真证明了此协调方法的可行性

在一维平面层流煤粉气流着火的数学模型的基础上,发展了一种更加逼近工程实际的一维平面紊流煤粉气流着火模型.在该数学模型的指导下,设计了高温空气煤粉点火试验台.通过大量的空气加热试验和煤粉气流着火试验,对模型进行了实验验证.结果显示,理论模型的计算结果与实验相符合,验证了高温空气煤粉点火技术的可行性

提出高炉异常炉况判断专家系统原理及实现方法.针对一般专家系统知识获取\瓶颈\现象,引入神经网络实现高炉异常炉况判断.仿真结果表明,这种方法实用可行,为高炉异常炉况判断采用神经网络实现提供了1个很好的实例

将层次分析和模糊综合评判方法结合起来应用于煤与瓦斯突出预测研究中.运用层次分析法确定了煤与瓦斯突出各影响因素权重系数,采用隶属函数构造了单因素判别矩阵,并运用模糊综合评判法建立了煤与瓦斯突出预测模型.对平顶山研究区典型工作面进行了瓦斯突出危险性的定量预测和突出等级划分.结果表明,应用层次分析-模糊综合评判方法预测煤与瓦斯突出强度是可行的

通过现有铁源利用及碳冶金流程分析,提出了太阳能光伏非碳冶金概念.太阳能光伏非碳冶金研究包括高温冶炼、非碳还原介质的选择及还原-熔融三个方面.自主设计制造了1kg容量的太阳能非碳冶金系统,进行了三类非碳冶金实验.实验结果表明太阳能光伏非碳冶金在技术上可行,自主设计制造的太阳能光伏非碳冶金系统均能满足冶炼要求.高温冶炼实验光伏电池转换率9.8%,钢水热焓占总能量消耗5%;非碳还原制铁实验电解法电流效率平均为85.1%,最高可达97.6%;氢还原Fe2O3还原度影响因素由强到弱依次为:气氛、温度、时间、粒度.根据实验结果,研究还需深化,以寻求太阳能光伏非碳冶金系统更好的经济性、稳定性及可操作性

介绍了全氧熔融气化炉直接还原新工艺的工艺流程及其特点,并对解决该工艺流程中几个关键技术问题所采取的措施及工艺方案的可行性,作了分析和说明

根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征

本文依据光学高温测量技术的基本原理,分析了测温误差与发射率及波长的关系和提高测温灵敏度的方法,指出了在紫外波段测温的优点及可行性