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

在监控自动厚度控制(AGC)系统基础上,增加一个压力AGC副回路控制.基于Smith预估模型,采用串级控制方式以综合使用监控AGC与压力AGC.副回路采用PID调节方式,主回路基于广义预测控制(GPC)算法求解控制器.由于增加了副回路控制,对进入副回路的干扰有超前抑制作用,因而减少干扰对主变量的影响,提高了抗干扰能力,从而改善了过程的动态特性.仿真结果表明该方法是可行性的,具有较好的控制性能

基于轮式移动机械手的移动与操作间的关系和轮式移动平台的优化运动区域,提出了一个新的轮式移动机械手多点运动规划问题的优化准则.此准则具有明确的物理意义,不但包括移动平台的运动代价、机械手的运动代价而且还包括移动机械手偏离优化构形、交换构形偏离优化值所需的运动代价.最后通过仿真证明了此协调方法的可行性

给水管网系统中经常引发瞬态工况,形成大幅度的压力波动,具有一定的危害性．为了更加全面准确地模拟给水管网的水力瞬态变化过程,分别从给水管网系统的水力瞬变过程的计算模型、边界条件以及分析方法几个方面进行了研究,提出了基于水力瞬变模型的给水管网水力计算方法．实例证明该方法是可行的．

为了深入了解闪速燃烧法制备的Fe-Si3N4作为高温领域中新型原料的优良特性,用粒度小于74μm的Fe-Si3N4原料制成φ50mm×80mm的试样,成型压力为250kN,经1500℃恒温3h空气条件下烧成后,在试样内部钻取φ36min×50mm圆柱体进行气孔率、体积密度及常温耐压强度等指标检测,并结合XRD,SEM,EDS及DTA-TG等进行了分析.结果表明,用纯Fe-_Si3N4原料,不添加任何烧结助剂,依靠原料自身的Fe3Si以及原料中铁固溶体同氮化硅反应生成的Fe3Si的结合作用,在空气条件下低温烧成制备氮化硅铁耐火材料是可行的

针对粗糙集中连续属性需要离散化问题进行了研究.根据数据对象的可分辨性原理构造超立方体,在数据空间上对信息表中的连续属性进行整体离散化处理.根据条件属性与决策属性的一致性关系,依照条件属性在粗糙集边界域中的分类能力来确定条件属性的重要性,在此基础上选取重要划分点对信息表中的连续属性进行局部离散化,同时以信息熵作为迭代约束条件.数值示例和实验表明这种整体与局部相结合的离散化方法是有效可行的

提出面向对象数据库的逻辑设计方法,并且通过一个实例对方法的可行性进行了检验.此方法对传统的ER模型进行了扩展,加入了继承、构成、消息传递、方法等成分;提出了较为规范的根据陈述需求的资源文本生成扩展的ER模型的方法,包括概念提取、概念分析、分析形式化、确定概念模型等步骤;提出了较为规范的由扩展的ER模型生成面向对象数据库的数据结构的方法,包括消息传递的实现方法和联系的实现方法,以及拥有实例的类的确定法则

将齿轮的轧制成形与传统的楔横轧原理相结合,在轧制成形轴类零件的同时实现齿形部分的轧制成形,不仅可以实现齿轮轴零件的近净成形,而且可以提高齿的承载能力及使用寿命.在轧制齿形部分的过程中,对轧件的进给采用分段阶梯式进给方式,轧件在模具的带动下以自由分度方式进行轧制.通过数学模型和实验,给出了轧制各阶段模具齿距的计算方法和变化规律、模具的齿形设计方法、模具对轧件首次分度时最小进给量的计算方法以及轧制各阶段进给量的变化规律.用De-form-3D数值模拟仿真软件模拟轧制过程,在H630轧机上轧制出模数m=2,齿数z=20,压力角a'=20°的齿轮轴上的齿形,实验证明在楔横轧机上轧制齿轮轴上的齿形是可行的

基于过程辨识理论,依据三相异步电动机在αβ坐标系下的数学模型,建立了定于绕组温度预测的数学模型,并以80C552单片机为核心构成三相异步电动机定子绕组温度在线监测硬件与软件系统,通过实验验证了此方法的正确性与可行性