以冶金工业部人才资源的管理问题为背景,给出了人才资源智能管理系统的具体设计方法.该系统中,广义的管理分析预测模型树用于其知识表达,系统结构由多库结构支持;在其推理机方面,应用元知识推理以协调定性推理、定量推理和人工神经网络推理.将有限的自然语言理解引入人-机界面,用TURBO PROLOG和C语言在IBM/AT微机上对该设计部分实现,表明了其合理性及可行性

应用PFC2D计算程序,对某矿水平与倾斜联合布置的折线型综采面,分析了散体顶煤和破碎直接顶的落放过程及落放形态,揭示了不同放煤步距连续推进模式下的煤损动态特征,并对不同放煤顺序的顶煤回收率及支架受力工况进行了优化分析.研究表明:折线型综采面采用自上而下的回采顺序,顶煤回收率高,支架受力均匀;低位单口放煤时,放出体形态向采空区侧偏转;在支架连续推进过程中,煤损形态节律性变化;大倾角厚煤层综放开采,采用中档放煤步距的经济技术效果较好

将航空摄影测量中常用的照片解析方法,应用于软岩巷道模型试验的位移测量,证实了采用普通照像机且忽略非线性误差所得结果能够满足实验精度需要.该法对动态的和非接触的测量具有同样的应用前景.根据实验结果得出的软岩巷道变形破坏规律,对于采取合理的支护措施具有积极的意义

根据罗森-拉姆勒分布函数推导粉尘分布规律的原理,对王庄煤矿4339工作面四个点的粉尘粒度分布数据进行回归处理后,得出该工作面的粉尘粒度分布规律.结果表明:进风巷距工作面5m处粒径为5μm以下的粉尘占14.8%,5～10μm的占32.5%,10μm以上的为52.7%,粉尘粒度集中分布在5～20μm;转载点粉尘粒度集中分布在5～10μm;工作面50#支架处的粉尘粒度集中分布在5～10μm;回风巷离工作面20m处的粉尘分散度集中分布在5～20μm.依据各点粉尘粒度集中分布的特点提出相应的防尘建议

针对某CVC带钢冷连轧机启动阶段支持辊油膜轴承静压承载能力不足的问题,应用流体润滑理论,建立了轴承倾斜工作下静压承载能力的全润滑系计算模型,分析了轧机压下倾斜、油泵功率和节流器液阻对轴承静压承载性能的影响.计算结果表明,压下倾斜过大会造成轴套与衬套的轴线出现倾斜,进而导致轴承的静压承载能力急剧下降,是造成轴承寿命缩短、连轧机启动频繁失败的根本原因.在实际生产中,限定了轧机压下倾斜设定值上限,增大了润滑油黏度,从而有效提高了轴承的承载能力,机组启动成功率显著提高

从北京清河筛选出了具有异养能力的一株藻类,经初步鉴定为小球藻.在异养批量培养条件下,研究了不同氮源和碳氮比对筛选小球藻生长的效应.当葡萄糖作为惟一碳源时,硝酸钾和尿素都可以分别作为惟一氮源支持小球藻快速持续生长,而氯化铵作为惟一氮源时因使培养物中的pH快速降低而抑制了小球藻的进一步生长.当葡萄糖和硝酸钾分别作为小球藻生长的惟一碳源和氮源时,在碳氮质量比从5到20范围内,小球藻的生长随碳氮质量比的升高而明显增加,最大OD680nm达到了73.8

研究了矿床三维可视化的相关技术,提出了一种实现矿床三维可视化仿真系统的框架.在Windows系统下,以VC++为开发平台,利用OpenGL三维图形库,成功地开发了矿床三维可视化仿真系统的原型,实现了三维钻孔图显示、任意地质剖面显示与矿体的真三维显示,并且支持3D旋转、平移、无级缩放等交互操作.应用某地下铁矿的数据,得出了符合实际的结果,初步验证了有关技术与系统原型的可行性

给出了一个多Agent松散耦合的网格服务发现框架.在该框架中把Agent分为三类:服务Agent、需求Agent和服务发现Agent.提出以模糊Petri网作为服务描述语言的规范,用以发布或请求服务,用可能性变迁表示一个服务或一个需求,输入库所代表在提供(或请求)服务前需要成立的前提条件,输出库所表示提供(或获得)服务后成立的条件,用可能性与必然性来量化一个服务Agent能对一个请求提供相关服务的信心程度.最后基于本体论给出了一个支持部分匹配的服务匹配算法,并用一个车辆维修服务系统的例子进行了说明

从全面质量管理的观点出发,简述了现代化钢铁企业一体化生产过程质量管理系统的内容、设计原则,相应的支持软件的开发思想和原理,并结合我国钢铁工业的实际情况说明了一体化生产过程质量管理系统的实施策略及意义

为解决进行PM2.5质量浓度预测中多因素回归模型的不稳定、神经网络模型的过拟合及局部最小等问题，提出应用支持向量机和模糊粒化时间序列相结合的方法，对PM2.5质量浓度未来变化趋势和范围进行预测.根据PM2.5不同季节的日变化周期模式，确定以24 h为周期的粒化窗宽，利用三角型隶属函数对数据样本进行特征提取作为支持向量机的输入，并在k重交叉验证法下采用网格划分寻找出模型的最佳参数.以2013年3月—2014年2月北京市海淀区万柳监测点四个季节PM2.5的1 h质量浓度监测值为样本数据，应用该方法建立PM2.5质量浓度的时间序列预测模型，并在MATLAB平台下应用LIBSVM工具实现计算过程.结果表明，基于模糊粒化时间序列的预测模型，能较好解决PM2.5机理性建模方式下由于影响因素考虑不全而造成的预测结果不稳定，对模糊粒子拟合效果较好