利用神经网络结构计算方法对岩石基复合材料支护大尺度采空区动力损伤演化趋势进行统计和预测,并与工程现场多种方法的综合监测数据进行了比较,其结果完全吻合

以炉渣结构的共存理论为基础,通过对MnO-SiO2渣系结构单元的确定、热力学数据的选取以及结合线性回归的方法,建立了MnO-SiO2渣系在1400~1600℃温度和一定浓度范围内的物理性质(粘度、表面张力和电导率)的计算模型.在上述范围内模型计算的理论数值与文献的实测结果符合良好,而且比目前应用的炉渣物理性质的经验或半经验公式更为系统和精确

运用模糊信息处理方法，通过对大量的楔横轧模具设计的实际数据进行模糊处理，进而得出断面收缩率φ与成形角α、展宽角β的模糊关系.依据模糊关系，选择合理的推理方法，确定出工艺参数，解决了模具设计智能CAD中工艺参数的自动选取问题．

为了进一步提高板带热轧厂厚控精度及控制品质,需对具有非线性、强耦合、不确定、多约束特性的活套系统建立工程上适用的数学模型,以实现活套高度与张力系统的解耦控制.在分析其动态耦合过程的基础上,考虑到实际的活套系统在工作过程中变量的变化离其稳态工作点的偏差很小,以实际热轧现场数据为依据,给出了完整的传递函数表达形式. 采用线性预测模型的BP神经网络PID控制策略以减弱系统的耦合影响,以提高控制效果.仿真结果验证了本算法的有效性,表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果

为了建立一个高效的路径搜索引擎,针对大型应用系统中寻径算法的平衡最优性、时间复杂度以及空间复杂度问题,从经典Dijkstra算法出发,将AI领域的决策机制引入到路径搜索中来,提出了一个启发式最优路径搜索算法.该算法在寻径过程中引入代价函数,由代价函数来决定寻径策略(即优先搜索哪些中间节点),以期望减少搜索节点数.给出了该算法得到最佳解的条件及其证明过程,并且以实例数据对两种算法进行了对比测试

通过对热轧动态设定型AGC控制系统模型进行理论分析,针对工程实际提出了一种基于μ综合的鲁棒控制方法．当系统中存在轧机刚度摄动时,热轧动态设定型AGC控制仍能实现期望的控制性能．通过引入表征系统性能的虚拟块,应用主环定理将动态设定型AGC系统在模型摄动下设计满足性能要求的控制器问题转换为广义系统的鲁棒稳定性问题,实现了系统鲁棒性能．它克服了使用H∞方法解决该问题的鲁棒性能缺点,其设计目标真实反映控制目标,方法更加有效．依据现场数据的仿真实验表明,基于μ综合的鲁棒控制方法比H∞方法具有更好的鲁棒性能．

为提高武钢薄板坯连铸连轧产线集装箱钢水洁净度,通过工业试验考察了LF精炼过程炉渣成分、软吹氩以及钙处理工艺对钢中T[O]和夹杂物的影响.试验结果表明,适当提高(CaO+MgO)/SiO2有利于降低钢中T[O],但同时要考虑(CaO+MgO)/Al2O3的比值,适当增加钙处理前后软吹氩时间可明显提高钢水洁净度;将炉渣中(CaO+MgO)/SiO2和(CaO+MgO)/Al2O3控制在合适范围不仅有利于提高钢水洁净度,而且有利于钢中低熔点CaO-MgO-Al2O3系夹杂物的生成.根据相关热力学数据给出了实际生产钢中生成不同液态铝酸钙时[Ca]-[Al]平衡热力学计算模型

基于Becker界面能模型,由合金相图和液态合金的过剩热力学数据,计算了M-Cu (M:Fe,Co)包晶合金亚稳液相分离时液相间的界面能

给出了一种基于小波变换的汉语语音信号预处理的方法。通过小波变换中的Mallat算法来分解汉语语音信号,能够消除信号冗余度,提高数据压缩比,而不影响语音信号的真实效果。同时还给出了小波变换原理和Mallat算法以及实验结果

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