本文采用贝叶斯MCMC模拟技术对我国铜、铝、大豆和小麦市场进行了实证分析，研究结果显示：与正态分布、学生分布和广义误差分布相比，基于混合正态分布的随机波动模型能更好地刻画隔夜信息对日间交易的影响．

运用动力学蒙特卡洛(KMC)方法从原子尺度对CVD金刚石膜{100}取向在3种不同化学反应模型下的生长进行了仿真.结果表明:(1)以CH3为主要生长组元的生长机制比较适合于{100}取向金刚石膜的生长;(2)对金刚石{100}取向而言,含有双碳基团的模型沉积速度并不比含有单碳基团的模型沉积速度大;(3)在高的生长速率下仍有可能获得表面粗糙度较小的金刚石膜;(4)对Harris模型的仿真结果与其本人的预测结果一致,并与实验结果符合良好

利用薄壁圆管和缺口试样,在MTS 809电液伺服材料试验系统上对GH4169合金的高温多轴疲劳特性进行了实验研究．实验采用对称轴向和扭转应变控制、比例与非比例循环加载,轴向与扭转应变的相位差分别为0°,45°,90°．通过对薄壁圆管和缺口试样的高温多轴疲劳寿命特性分析,基于临界面方法提出了一个的多轴疲劳寿命预测模型,在考虑临界面上最大剪应变和正应变对多轴疲劳损伤贡献的同时,还引入了应力状态对多轴疲劳寿命的影响因素．应用新模型对GH4169合金高温多轴疲劳寿命进行预测结果表明,该模型对于缺口试样和薄壁圆管的高温多轴疲劳寿命估算具有较高的准确性．

针对传统神经网络优化算法易陷入局部最优值的问题,在标准粒子群算法的基础上,对粒子速度与位置更新策略进行改进,提出一种基于改进粒子群优化算法的BP神经网络建模方法.使用sinc函数、波士顿住房数据及某钢厂带钢热镀锌生产的实际数据进行验证.结果表明,与标准的反向传播神经网络和支持向量机相比,基于改进粒子群优化的神经网络模型可以有效提高预测精度

应用数学物理模拟方法,对板坯连铸结晶器内的钢液流动现象进行了全面详细的研究,同时,研究了不同工艺参数对结晶器内流场的影响.在此基础上,开发了应用微机计算三维两相流动的模拟软件,计算结果与激光测速结果对比分析,证明该软件是可靠的,能用于预测结晶器流场和设计水口的工艺参数.数学模型中对壁面函数方法、压力降阶法等的处理提出了新见解.在此基础上研制了一种新型改进型水口,并作了初步工业实验,效果良好

以BP反传理论为基础,建立了对Osprey过程的前向多层神经网络,并对其进行测试.利用这一方法研究了Osprey过程中部分参数对孔隙度的影响.结果证明该网络较好地实现了学习和预测

针对大型齿轮箱低速轴故障信息难以提取的问题,采用小波分析方法对故障数据进行处理以实现信号在时/频域的局域性分析,将其无冗余、无泄漏地分解到一组具有紧支撑性的小波基上.文中采用小波分层突变系数作为判别故障隐患的特征值,并对该特征值进行趋势分析.结果表明:小波变换能有效捕捉冲击信号的时域特征和故障发生的时间历程,用小波分层突变系数所做的趋势图能有效地预测故障发展趋势,避免突发故障

应用模拟退火算法和有限差分法,建立起适用于武钢2800 mm四辊轧机的工作辊热膨胀计算模型.此模型是一个半经验的工程运用公式,其参数的估计采用传统的优化方法难以解决,而用模拟退火算法却能得到有效地解决.应用此模型来预报工作辊的一个轧制单位全过程的热凸度变化值,其精度较高.生产使用后表明,此模型具有较高的工程实用性,可以应用于其他各类轧机的轧辊热辊形预测

本文讨论了在现代板带轧机中广泛使用的两种主要液压执行机构(液压AGC和用于板型控制的弯辊系统)的设计与分析方法,重点是建模与计算机仿真;介绍了已建立的仿真模型,给出了一些仿真结果.它表明仿真所作出的预测与实测数据高度吻合

利用活性燃烧高速燃气喷涂方法(AC-HVAF)制备出一种高非晶含量的Fe基非晶合金涂层.根据非晶合金相变的热力学原理可知部分晶化的非晶合金的晶化即为残留非晶相的转变,其相变热应正比于残留非晶相的相含量.采用不同的热处理工艺使喷涂的非晶涂层晶化,利用DSC分析法测定了热处理后涂层中的纳米晶体含量和部分晶化非晶合金涂层试样的相变热,计算了该涂层试样的结晶度.实验结果和理论预测基本相符