分析了小波基函数对于确定模式、混沌模式及随机模式所表现出来的不同的收敛特性,提出构造一个小波神经网络及相应学习算法.利用小波网络在学习过程中神经元的不同增长趋势来反映上述收敛性的差异,从而将3种不同的模式予以区分,并将混沌模式从中提取出来

针对宽带钢冷连轧机首次应用的SmartCrown板形控制技术,通过对SmartCrown轧辊大量实测得到了轧辊磨损辊形,采用遗传算法建立了轧辊磨损预报模型,并利用ANSYS软件建立了三维辊系有限元分析模型,研究了磨损辊形对SmartCrown板形控制技术在服役过程中板形调控能力的影响,提出了新辊形使用工艺策略．

在楔横轧模具CAD/CAPP集成化信息模型基础上,应用基于知识的创成式工艺决策方法和VC++面向对象编程技术构造了楔横轧模具加工特征排序算法.通过合理安排模具工艺决策各阶段的子任务和构造相应的约束,保证生成模具工艺路线的可行性和灵活性.同时针对典型楔横轧模具进行实例分析,验证该加工特征排序方法的实用性

对银行的三种营业模型进行分析后指出,现代“机—机”模型是未来银行的必然经营方式,而其关键技术是储户的身份甄别和确保交互信息在网路中的安全。提出了两种安全性控制策略,即双密钥(伴随密钥)与语音智能识别,前者绕过了身份直接甄别,后者则是用动态语音代替动态图像来甄别身份。最后对问题求解策略及算法给出了框架性描述

以BP算法为基础开发了ANN学习预测系统,用于宝钢IF钢大生产产品性能预测.同时,应用在宝钢IF钢大生产数据对该系统进行了测试和分析,并与多元线性回归结果进行预测精度比较.结果表明,ANN学习预测系统,除σ0.2误差较高(9.0%)外,σb,δ,r和n值均<5.0%,且比多线性回归方法精度高

以通用有限元分析软件ANSYS作为运行环境,将网架结构的杆件截面面积作为离散的设计变量,以网架结构的总质量为目标函数,同时考虑网架的强度、刚度、稳定性以及裁面尺寸等约束条件,采用一维搜索方法和改进的应力比法等优化方法,对网架结构进行了优化．工程实例计算表明:该优化算法原理简单,收敛速度快,能在保证安全的基础上降低工程造价,取得较好的优化设计结果．

提出了感应钢包炉的等效电路以及感应钢包炉的漏磁场、空载磁场和负载磁场的数学模型,利用有限元法作了计算,进而给出了等效电路参数及工作特性的算法

针对梯度功能材料(FGM)制备过程的复杂性,提出了利用神经网络信息处理机制进行制备材料的特性预估;实例分析表明,这一方法是有效的.同时,针对BP学习算法速度较慢,易陷入局部极小的缺点,改用函数型连接网络来提高学习速度.试验表明学习速度提高显著

为有效处理结构参数和激励荷载不确定等因素的影响,基于相平面分析,提出了一种分级控制法.将相平面划分成若干局部网格区域,使与被控质点运动状态对应的任一轨迹点映射到某一局部网格区域.根据对应的网格区域可判定质点的运动趋势,然后设计出相应的控制力.通过算例研究了一个底层设有主动拉索系统(ATS)的三层剪切型结构的地震反应控制问题,验证了建议控制律的有效性.数值结果显示,与无控状况相比,建议算法可以显著减少结构的地震反应,同时其控制性能也要略优于线性二次型定常状态调节器(LQR)控制

MESH模块是为改善微机SAP5有限元分析程序的数据准备工作而研制的。它通过人机交互对话和网格自动生成的算法产生二维或三维的节点信息,并按SAP5程序的输入要求编排信息以形成它能接受的、完整的输入文件。同时,也生成网格的图形数据文件。还介绍MESH的结构以及在网格生成、人机交互对话设计和网格图绘制方面的一些问题