本文在建立预测树的基础上,首次提出将图形化规则语言与预测树技术相结合。使用这种方法.可以方便而有效地建造现场诊断知识库。并以建立轴承疲劳试验故障诊断专家系统知识库为例,说明了其具体应用

以GB3480-83为基础,通过理论分析,建立了齿轮点蚀面积率与运转时间的函数关系,提出了应用随机时间序列预测技术对有损伤的中低速重载齿轮点蚀疲劳寿命进行预测的计算方法

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

在深入研究APT-2神经网络结构的基础上,提出了一种基于神经网络的自适应故障模式分类方法,并应用在轴承故障诊断中,结果表明:该方法对轴承故障模式具有自学习、快速稳定的识别能力

提出项目结构树概念,用项目结构树模型描述矿山建设项目任务的层次结构及其工作参数.应用数据结构理论和VisualBasic编程技术,研究项目结构树的生长算法,构造可视化项目结构树.以可视化项目结构树为基础,提出一种新的计划编制方法

KDD*模型是基于双库协同机制的知识发现新模型,是结构化数据挖掘领域研究的一个新的分支.为了进一步提高KDD*的智能性,设计了一个基于Multi-agent技术的智能数据挖掘系统.利用多智能体技术,实现了数据预处理、数据挖掘、知识的自动获取、基础数据库与知识库的同步进化与协调、知识的评价与表示等功能

讨论了实现高炉铜冷却壁冷却系统自保护能力的两个方面:挂渣能力和挂渣环境.在编制通用三维冷却壁传热计算软件的基础上,通过对实际铜冷却壁进行计算并结合高炉实际操作经验分析得出:铜冷却壁更适合应用在高炉的高热负荷区;铜冷却壁具备很好的挂渣能力,但在高炉生产过程中实现冷却系统的“自保护”能力以达到长寿高效,还必须提供好的挂渣环境.分析了挂渣环境的诸因素,给出了煤气温度变化时炉墙温度场的变化规律

以武钢程潮铁矿西区开采为工程背景,采用现场钻孔监测与相似材料模型实验相结合的方法,对无底柱分段崩落法开采过程中顶板围岩的变形和崩落规律进行了系统研究.首先,结合矿体赋存条件、地层结构和开采进程,设计两个钻孔实时监测顶板围岩的崩落规律.其次,以模型相似理论为基础,确定了所要研究模型的剖面和几何尺寸,设计制作模型,采用百分表、压力传感器和近景摄影测量等手段监测模型的应力、应变和破坏特征,并对百分表数据、应力盒数据、围岩位移和围岩破坏裂纹进行系统分析.研究成果初步揭示了金属矿山无底柱分段崩落法开采过程中,顶板围岩崩落机理和地表沉陷的基本规律

本文首先提出了修正的曼耐尔假设,从而克服了曼耐尔假设的一个明显的缺陷。进而以此为基础,推导了机械零件所承受的各种变载荷的等效载荷计算公式,并对其正确使用提出下必要的要求。文中还进行了等效载荷的实例计算和试验验证。结果表明;本文提出的公式有一定精确度,可以在实际中使用

为了分析渣中(MnO)对铁水含﹝Si﹞的影响,本文在总结杭钢等高炉渣中(MnO)与生铁﹝Si﹞含量变化的基础上,根据作者的实验室研究与国外学者的研究,重点分析了﹝Si﹞+2(MnO)=2﹝Mn﹞+(SiO2)反应式的脱﹝Si﹞作用,并指出了影响该反应的限制性因素