介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

采用三维大变形弹塑性有限元法,考虑材料和几何双重非线性,基于Prandtl-Reuss流动规律和Mises屈服准则,对圆管的辊弯二次成形过程中金属的流动规律及其应力分布进行了模拟分析,分别得到非圆截面管辊弯成形过程中金属的流动规律及应力的信息

在对气固流化床选煤系统被控对象特性分析研究的基础上,提出了用逆控制方法解决具有非线性多变量特点的气固流化床密度和床高的控制问题,建立了相关数学模型,介绍了流化床密度及床高逆系统控制方法,并获得较好的控制精度

以中式模短芯棒拔制过程为例,探讨了相似理论在钢管冷拨计算机仿真中的应用;利用大型非线性有限元程序MARC/Autoforge,在计算机上对其进行了大量模拟,获得了具有实用价值的数学模型

在直流电弧炉炼钢过程控制系统中,由于它的复杂机理,高度非线性加大了建模的难度.为提供适用于直流电弧炉炼钢过程优化控制的模型,提出一种引人遗传算法的神经网络建模方法,并将其用于某厂直流电弧炉炼钢过程模型的建立,获得了很好的效果.同时给出了基于现场实测数据的仿真结果

应用非线性数学工具对物料在强化筛中的复杂运动规律性进行了分析,推导出颗粒在强化筛中运动的递推公式.应用混沌分析方法对物料在强化筛中的运动规律进行了数值计算,并用其描述了颗粒的运动特性.结果认为,真实的料群与筛网碰撞和透筛是个十分复杂的过程,影响因素很多,用数学工具对料群碰撞、透筛过程进行精确描述目前尚有困难

采用安全系统工程的原理,结合信息论和控制论的思想,针对当前管理模式的不足,提出了\事故发现型\超前安全管理模式.针对矿山运输安全控制的非线性、多因素及多层次特点,建立了模糊综合评判模型.运用\4M要素\理论分析并提出了矿山运输事故控制及预防的措施

通过Gleeble 2000上的热模拟压缩实验,分析了Q235低碳钢在不同热加工参数下的动态组织演化特征.结果表明:应变速率和温度对Q235钢的奥氏体形变特征影响强烈.在相同变形温度下,应变速率的提高可以明显推迟动态再结晶的发生:应变速率较低时,降低温度同样可以延迟动态再结晶的发生.利用定量金相技术及线性、非线性拟合算法,建立了 Q235钢热变形过程的唯像本构关系及组织演化动力学模型,并将其应用于Autoforge3.1有限元软件平台.压缩过程有限元模拟分析表明,分别采用Arrhenius双曲正弦方程描述Q235钢的唯像本构关系及Yada模型表征Q235钢变形过程的平均晶粒尺寸,可以满足预测精度,与实际变形过程基本吻合

提出了一种基于多变量相重构的混沌时间序列预测方法.该预测方法从非线性动力学系统中获取与待预测时间序列相关的信息组成多变量时间序列,首先进行多变量相空间重构,然后利用局域多元线性回归模型在相空间中进行预测,最后从预测出的高维相点中分离出时间序列的预测值.由于考虑了动力学系统中多个变量之间相互耦合的关系,从而增加了重构相空间的系统信息量,使得相空间的相点轨迹更加逼近原系统的动力学行为.与采用单变量进行预测的方法相比,基于多变量相重构的预测方法无论是单步预测还是多步预测,都能有效地提高预测精度,且具有嵌入维数的选择对预测精度影响较小的优点.通过对Lorenz混沌信号进行预测,实验结果验证了方法的有效性

针对板带材轧制是一个复杂的非线性过程,板形控制（AFC）和板厚控制（AGC）又是相互耦合的一个综合系统等特点,提出了一种基于模糊RBF神经元网络的冷连轧板形板厚多变量综合控制系统.仿真结果证明了此AFC-AGC控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能,其控制效果优于传统的解耦PID控制