利用蒙特卡洛法对多孔材料的内部结构进行了重构,并验证了重构模型具有自相似性和标度不变性的分形特性.对重构的多孔材料模型进行网格划分,利用二值化原理识别网格中的固体基质和流体孔隙,构筑材料内部真实传热过程的串并联混合热阻阵列图,建立适用于各种均质和非均质多孔材料热导率的计算方法——二值化阵列法.基于该方法,对闭孔泡沫铝和硅酸铝耐火纤维材料的热导率进行了计算,并与文献中的实验测量值进行了比较,具有较好的一致性,验证了本方法的正确性和普适性

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

针对目前越来越普遍的多级配送模式,建立以总成本最小为目标函数的两级选址-路径问题模型,并提出了大规模邻域搜索模拟退火算法进行求解.在模拟退火算法框架中,嵌入大规模邻域搜索过程,包含破坏、重组和局部搜索方法,从而进一步提高算法在解空间中构建邻域的范围.采用两级选址-路径问题标准算例对算法求解效果进行验证,并与标准模拟退火算法和国际已知最优解进行对比.结果显示,所建模型和算法正确有效,并且在求解大规模问题时算法能够取得相对更好的优化结果

工业监控系统所采集到的多元时间序列在利用数据挖掘技术获取内部存在的未知模式的过程中，经常会出现原始数据庞杂、分段结果重复、交集过多和界限不清晰等问题，导致含有突变变量或数据间相关性差的数据集进行模式挖掘结果不理想.针对上述问题，本文提出了一种新的多元时序模糊聚类分段挖掘算法.实验结果表明，该算法克服了Gath-Geva算法聚类精度易受初始值影响的不足，能够较好地反映出原始数据中潜在的过程变化，从而有效地处理时间序列的分段问题并得到理想的挖掘结果

本文主要研究了12SiMoVNbAl低合金钢耐含硫原油长期高温腐蚀的锈层之组织结构。用金相及岩相方法观察了锈层的组织结构。锈层主要分里、外两层。里层緻密,外层疏松。用电子探针及扫描电镜观察并测定了合金元素在基体金属和锈层中的分布。在高温腐蚀条件下,该钢合金元素含量虽然较低,但仍具有较好的抗高温腐蚀的性能。硅、铝等合金元素在里锈层中的富集是提高其抗高温腐蚀性能的主要原因

在40Cr钢制成的带圆孔的薄壁管上进行拉-扭双向的低周疲劳试验,并用弹塑性有限元方法分析试件圆孔区域应力和应变分布。通过对以前的多轴向疲劳准则的分析研究,根据薄壁管拉-扭双向疲劳的试验和理论分析的结果,提出了一个新的多轴向应力疲劳的判据。它可以比较好地预测疲劳起裂寿命和裂纹位置

基于Web服务的可信应用程序构造的一个关键问题是如何度量Web服务的可信性.在遵循Web服务特点的基础上，提出一个综合的Web服务可信性度量模型TMM4WS，从Web服务的内部实现和外部使用两方面对Web服务的可信性进行度量，开发了相应的度量支持工具TMT4WS.采用Web服务实例对提出的度量模型与工具进行了验证.实验结果表明，度量模型TMM4WS及其支持工具TMT4WS具有较好的可操作性，能够定量地度量Web服务的可信性

针对一类双波动鳍仿生水下机器人的姿态镇定问题,提出一种基于增强学习的自适应PID控制方法.对增强学习自适应PID控制器进行了具体设计,包括PD控制律和基于增强学习的参数自适应方法.基于实际模型参数对偏航角镇定问题进行了仿真试验.结果表明,经过较小次数的学习控制后,仿生水下机器人的偏航角镇定性能得到明显改善,而且能够在短时间内对一般性扰动进行抑制,表现出了较好的适应性

针对锻造过程中钢锭内部裂纹缺陷的愈合情况进行研究,设计了裂纹愈合的实验室模拟实验与工业级模拟实验.通过在Gleeble热压缩试样中预制裂纹缺陷,研究了变形温度和变形量对内部裂纹愈合的影响,发现变形温度越高,变形量越大,内裂纹的愈合效果越好.为了验证Gleeble实验结果的准确性,保证其结果在实际锻造生产中的适用性,设计了锻件内部裂纹愈合的工业级模拟实验.结果表明在1200℃,变形量为40%时,可以有效焊合锻件内部裂纹

针对目前广泛应用的耐烧蚀硅基纤维布增强的复合材料存在的问题,比较了三种不同的硅基纤维布增强酚醛树脂复合材料的高温氧化后的失重率、力学性能和宏观/微观形貌的变化.发现高温氧化后,混编复合材料失重率的变化明显大于单编复合材料失重率的变化;高温氧化后材料的弹性模量随温度升高而减小.在三种硅基纤维布增强的复合耐蚀材料中,单编硅基纤维布增强的复合材料具有更好的抗高温氧化性能