针对传统夹杂物的检测方法存在的问题,提出一种在线检测方法——电敏感区法.用此法在冷态和热态下在线检测了非金属夹杂物,证明在线检测是可行的

以流量信号作为特征信息进行液压故障诊断,分析了液压系统中出现流量异常时的主要表现及产生原因,基于流量信号与液压系统工况之间关系的分析及CBG 2040型齿轮泵的4种故障的实验研究,指出:流量信号也是状态信息的丰富载体,利用流量信号来监测液压系统的状态及进行故障诊断是可行的、有效的

采用三维热力耦合弹塑性有限元软件及其接触分析技术,在准确制定相关边界条件基础上对φ200mm规格的热作模具钢二机架热连轧过程的金属三维流动进行了有限元模拟,准确地计算了力学参数(如轧制力和力矩)的分布情况并对轧辊强度进行了分析,从中确定了安全可行的轧制方案

利用热力学计算软件FactSage计算出CaO-SiO2-Al2O3-MnO四元系各成分的活度数据,并通过热力学计算分析了帘线钢获得良好变形能力的CaO-SiO2-Al2O3-MnO四元系夹杂物生成所需的条件,验证了本文所介绍方法的可行性.指出为得到塑性区的CaO-SiO2-Al2O3-MnO系夹杂物,要控制CaO-SiO2-Al2O3-MnO四元系夹杂物中Al2O3为20%,LF精炼炉中钢液的酸溶铝[Al]s含量应小于3×10-6,溶解氧含量应在2.0×10-5~6.0×10-5之间

以某电厂的脱硝工程为背景,对烟道、反应器和支架这种大型复杂结构进行了整体分析,并以烟道出口和反应器作为研究对象,分析了支架变形对烟道出口和反应器的影响.结果表明,由于支架变形的影响,烟道和反应器的变形分布由对称分布变为非对称,平均变形值要比不考虑时的大,但是支架的变形对烟道和反应器的应力值及分布基本无影响.因此在以强度为控制因素的设计中,烟道和反应器进行单独计算的设计方法是可行的

基于凸轮轴楔横轧精确成形原理,针对一种简单典型凸轮轴的楔横轧精确成形,采用DEFORM-3D有限元软件,利用三维刚-塑性有限元法对整个凸轮轴楔横轧轧制过程进行了数值模拟,得到了较为理想的凸轮形状成形结果,系统分析了凸轮轴楔横轧轧制过程中轧件的应变分布状态,以及轧件金属的轴向、径向和周向的流动规律.根据凸轮轴楔横轧的实际实验结果和数值模拟结果的对比,结果表明,数值模拟结果与实验结果相符合,利用楔横轧精确成形凸轮轴是可行的

将神经网络与人工智能技术相结合,提出了1种新型的知识表示的形式化描述和知识单元。知识通过模式分类导入,并用IMSBP和(B-B)BP调节2种不同类型的权。在此基础上提出了神经网络的双向求解策略。以加热炉控制验证了其可行性

给出了一种能适用于开环不稳定且非最小相位系统的鲁律自校正内模控制器,证明了闭环系统的鲁棒性和全局收敛性.仿真研究证实了算法的可行性

基于数值模拟和人工神经网络模型以及对智能控制工艺过程的适当简化,为拉伸样模型的注射过程建立了一套智能化控制仿真系统.研究表明,该系统能够根据样品对性能的要求(如密度分布),自动进行注射工艺参数的优化.采用优化后的注射工艺参数重新进行注射过程模拟计算后,发现注射坯密度分布的均匀性较调整前有显著提高,基本符合预期的密度要求,证明智能化控制仿真系统可行

以工业PID控制中控制器参数调整困难为背景,在分析神经网络特性的基础上,提出神经网络控制方法,设计了具有自适应性的神经网络PID控制器。在描述了神经网络的学习机理的基础上,给出了控制器控制算法。通过2个实例验证了神经网络在线控制的可行性