为解决机器人末端负载的时变性给高速运动的机器人带来控制精度降低的问题，研究了参数差值法、力矩求解法、全局参数辨识法的机器人末端负载动力学参数辨识的方法，以提高末端负载的辨识精度.得到的负载动力学参数用于动力学控制以提高机器人动态精度.通过建立拉格朗日动力学线性辨识模型，以最优激励轨迹进行实时数据采集，采样数据经过低通滤波及中心差分的处理后，代入相应的负载辨识方程式，并用加权最小二乘法解决线性方程组，可辨识到不同负载的动力学参数.实验验证了负载辨识方法的可行性

碳饱和度A=CS/CP。CS—钢中碳含量;CP—碳参量,它正比于碳化物形成元素含量,由G.Steven[2]式确定。本文确定了在碳饱和度(A)—淬火温度(T淬)—二次硬度(HRC回)三者之间的关系,从而证明,①用A作为成份参数来判别钢的二次硬化能力是可行的,②A值还可用于对具体成份(炉号)为达到某硬度选择合适的淬火温度。还根据上述原则研究了几种合金元素对W12、Mo3、Cr4、V3钢系二次硬化性能的影响,并讨论了高速钢中常用元素的互换性问题

对生物质磁化鲕状赤铁矿石进行研究,包括磁化温度、磁化时间、生物质用量以及赤铁矿石粒度对磁化效果的影响.在磁化温度为600℃,赤铁矿石与生物质的质量比为10∶2的情况下,利用生物质热解产生的气体和焦油在30 min内可以完全磁化粒度为0.074 mm(>72.5%)的赤铁矿石,验证了生物质替代煤基还原剂进行磁化焙烧具有一定的可行性.此外,矿石粒度对磁化焙烧还原度的影响比较大,矿石粒度越大,完全磁化所需时间越长.根据生物质还原剂的特点,适当地减小矿石粒度可以有效改善赤铁矿石的磁化性能

本文在考察影响冷轧辊破损的力学因素中选用了缺口和裂纹两种试样进行断裂韧性测试。结果发现对于冷轧辊材料(高硬度,εF≈0)其K1C ≤ 2/3 Kρc(ρ=0.06毫米),即K1C和Kρc值差别较大。故本文认为有的文献提出对于低韧性材料(εF≈0)可用细切口试样代替裂纹态试样测定K1C值不是普遍可行的。这一事实在工程实际中是重要的。在实验分析中,本文主要参考了Tetel man.A.S和Yokobori.T的分析工作,采用了弹塑性宏观力学的方法,近似分析缺口试样弹塑性应力场,建立有关断裂判据,所得结果较好解释实验现象,并可作为Kρc计算的估值公式,亦可供分析缺口断裂问题参考

在发生火灾或地震的建筑物内,由于烟雾或墙体倒塌等原因,救援机器人往往无法通过视觉、超声和红外等传感器直接发现建筑物内不可见区域或者其他房间中呼救的目标.利用声音信号波长较长可以衍射绕过障碍物传播的特性,结合现有的语音识别技术,开发出基于听觉的救援机器人导航系统.该系统使机器人可以在全局运动控制中跟踪幸存者的呼救声并向幸存者移动.通过相关实验验证了基于听觉的救援机器人导航方法的可行性

±48中0.5℃地热水中,跟踪了672小时的45#与2Cr13;45#与45#镀Cr;45#与黄Cu;45#与A3;45#与铸铁,45#与A3镀Zn及45#与AL七对等面积电偶对的电偶电位(Eg),电偶电流(Ig),阴极、阳极开路电位(Ec、Ea),随时间(t)的变化。结果表明现有泵轴用材多处异金属接触使用(45#与2Cr13,铸铁,45#镀Cr,A3)是可行的。分析了各电偶对的电偶腐蚀倾向。对阴极效率、差异效应进行了初步讨论

本文采用水浮选法分析Rene'95高温合金粉末中的陶瓷夹杂,探索用水浮选法定量分析高温合金粉末中的陶瓷夹杂含量。 研究表明,用水浮选法分析高温合金粉末中的陶瓷夹杂含量,其方法是可行的,而且适用于分析各种不同粉末粒度和形状的合金粉末。研究得出了用水浮选法分析Rene'95高温合金粉末中陶瓷夹杂的有关参数。此外,还研究了Rene'95高温合金粉末中陶瓷夹杂的成分和形态

通过热力学计算与模拟试验研究了含钒钛取向硅钢中氮化物析出相的析出规律与析出行为，并探讨了含钒钛元素的氮化物析出相作为薄板坯连铸连轧流程制备取向硅钢中辅助抑制剂的可行性.研究表明，在所冶炼的含钒钛取向硅钢的成分范围内，TiN在钢液凝固末期便具备析出的热力学条件，而AlN与VN只可能在凝固后的α+γ或α+Fe3C两相区内析出.含钒钛取向硅钢中氮化物析出相以成分复杂的复合析出相为主，且随着钒钛加入量的增加，钢中抑制剂析出相总的分布密度由于含钒钛元素的氮化物析出相的增加而明显提高，使抑制剂抑制初次再结晶晶粒正常长大的能力得以加强，最终成品的磁感应强度值B8由1.857 T提升至1.898 T.同时，加入不高于0.007%的Ti与不高于0.005%的V不会影响中间脱碳退火工序的脱碳效果以及高温退火净化阶段硫、氮的脱除效果，其形成的含钒钛元素的纳米级氮化物析出相适合作为薄板坯连铸连轧流程制备取向硅钢的辅助抑制剂

根据钢铁工业逆向供应链流程,分析了钢铁工业逆向供应链及其服务的基本定义和三个服务主体的特征.在此基础上,构建了一种二层级三维度钢铁工业逆向供应链服务过程模型.在服务抽象维、服务组织与协同运作维、服务网络跨级控制与服务增值维等三个维度构成的空间里,完成由服务方案匹配与决策实现的三阶段构成的第一级服务响应以及由服务功能实现的两阶段构成的第二级服务响应过程.探讨了服务过程实现中的服务模块化、服务知识获取与共享、服务模块智能匹配等关键技术.以某钢铁企业废钢逆向供应服务为实际应用案例,验证了模型的可行性

为解决局部最优问题,将遗忘机制引入传统遗传算法中,提出了一种改进的遗忘遗传算法,给出了一种遗忘算子及其遗忘概率,通过在遗传过程中遗忘某些基因,增加了算法的搜索空间,使算法跳出局部最优,从而最大限度地避免早熟收敛.将该算法用于不同欠费率下的电信客户初始信用评分,找到信用权重的优化解,较好地解决了对高欠费率群体进行信用评分时,信用权重的适应值偏低的问题.实验结果表明所提算法有效可行.与标准遗传算法相比,本文所提算法可以获得更高质量的解