粗糙集的属性约简是一个NP难问题,目前尚无高效的算法.基于集合理论,提出了关系积概念和基于关系积的属性约简算法,把决策表的属性约简过程转化为关系积的运算,减小了对决策表的扫描次数,提高了属性约简的效率;算法采用自底向上和宽度优先的搜索策略,可确保找到最小属性约简集.结合实例,给出了算法的具体实现

根据鞍钢厚板厂投产的国内第一套中厚板轧后高密度管层流控冷装置的特点,结合理论分析,建立了一套适用于中厚板轧后快冷的控制用数学模型.该模型由层流冷却预设定冷却模式、各预设定冷却模式下终冷返红温度预报模型、终冷返红温度修正模型、自学习模型等组成,且该套模型已在鞍钢厚板厂投入使用

以连续分布质量的轧机万向接轴为研究对象,考虑了万向接轴的倾角、自重、质量偏心以及阻尼的影响,从动力学角度建立了万向接轴的弯扭耦合振动方程,并对实测的数据给出了理论解释.从所得到的微分方程可以看出:当轴系存在不平衡时,扭转振动与弯曲振动之间存在着很明显的相互耦合关系;当轴系没有不平衡时,扭转振动会对弯曲振动产生影响,而弯曲振动对扭转振动没有影响

在对大量摄像实验反复观测和研究后发现:磨筒内的磨介存在抛射、整体回转和本身自转3种运动状态;磨介与筒壁的抛离与接触是沿着振动方向发生的,此过程是周期性的,其周期与振动周期相同．在此基础上,建立了粉磨介质冲量传递模型,探讨了振动磨简体内部的冲量传递、能量传输和能量耗散的分布规律,揭示了振动磨的粉碎机理．以此为理论依据,提出了减小磨筒内的惰性区、提高粉磨效率的途径．

针对楔横轧多楔精密轧制长轴类零件中工艺参数的确定主要依靠经验、轧件缺陷频繁发生的难题,采用自主开发的多楔命令流有限元程序对多楔轧制过程进行有限元数值模拟,从理论上较详细分析成形角、展宽角和断面收缩率三个主要工艺参数对轧件内部等效应力、应变和轴向位移的影响,得到其相应的变化规律,并对断面收缩率对轴向位移的影响规律进行实验验证

采用Monte Carlo方法仿真了以Weibull尺寸分布为初始组织的正常晶粒长大过程.结果显示,二维正常晶粒长大发展到准稳态长大阶段时,其晶粒尺寸分布不是经典Hillert理论所预测的尺寸分布,而是仍然保持Weibull分布,并且参数基本不发生变化.与国际上同类研究成果的比较进一步表明,不同β值的Weibull分布很适用于表征二维晶粒长大的准稳态晶粒尺寸分布,且表征效果优于文献中的已有工作

采用自制深锥模型进行尾矿浓缩实验,研究了全尾在动态与静态条件下的压密效果.当转速为0.05~0.80r·min-1时尾矿的极限质量分数范围为67.41%~70.73%,而同等条件下静态压密时尾矿的极限质量分数只有55.82%.静态压密主要依靠重力作用;而动态压密时颗粒更加紧密,导水杆形成的通道使多余的水向上移动.理论挤密模型可以反映全尾压密过程,静态压密行为对应于简单立体结构,动态压密行为对应锥体结构.理论计算的两种模型产生的单位高度沉降量为29.32%,实验结果为28.81%,与理论沉降量相差0.51%

提出了一种基于粗网格与模式搜索相结合的支持向量机分类器模型参数优化方法,采用Jaakkola-Haussler误差上界作为模型选择的评价标准。以黎曼几何为理论依据,提出了一种新的保角变换,对核函数进行数据依赖性改进,进一步提高分类器泛化能力。在研究人工非线性分类问题的基础上,将该方法应用于手写相似汉字识别,实验结果表明分类精度得到了明显提高

在分析了以往的齿轮故障诊断方法及大量试验数据的基础上,选出了对应于各故障敏感的参量,总结归纳了齿轮故障的判据并在此基础上建立了故障诊断的专家系统,把模糊理论用以知识表示进行不精确推理;采用元知识控制下的反向推理机制并根据推理结果赋以合理的解释,该系统既能本机自动诊断又能结合其它诊断方法作精密诊断;还能兼顾在线监测与离线分析.利用该系统对齿轮试验数据进行分析、处理进而推理、诊断获得了满意的效果

针对自动化高速公路（Automated highway system，AHS）车队稳定性问题，发展了一种多目标自适应巡航控制算法，根据李雅普诺夫（Lyapunov）稳定性理论对该问题进行了量化分析，并给出了同质与异质车队稳定性的设计要求，基于模型预测控制（Model predictive control，MPC）理论，综合协调驾驶员期望响应、跟驰安全性、车队稳定性、车队整体品质等控制目标，采用加权二次型性能泛函以及线性矩阵不等式约束的形式，将协同式多目标自适应巡航（Adaptive cruise control, ACC）设计问题最终转化成带约束的在线凸二次规划问题。仿真结果表明，相比单车ACC而言，协同ACC的约束空间更为严苛，车队互联系统稳定性易受车间时距、车队规模、多目标权重、瞬态工况、车辆异质性等因素的影响，建议在跟驰安全性、车队稳定性良好的前提下寻求一定的驾乘舒适性与燃油经济性，以确保车队整体品质