介绍一套目前已在实验室中开发成功的冷轧带钢表面缺陷在线监测系统,该系统用于在线检测和识别冷轧带钢的表面缺陷.系统采用多个面阵CCD摄像头同步采集带钢表面的图像,并通过并行计算系统对图像进行分析和处理,以得到钢板表面的缺陷情况.系统在软件流程上进行了特殊的设计,以保证实时数据处理功能.经试验,系统对\乳化液斑痕\、\锈痕\、\压入氧化铁皮\、\辊印\、\折印\和\边裂\等6种常见的冷轧带钢表面缺陷类型识别率在90%以上

采用BP神经网络原理对1350mm铝箔轧机轧制数据重新处理，建立了基于人工神经网络的轧制力模型.结果表明，用人工神经网络轧制力模型的计算值与实测值相比较偏差<3%.该模型较真实地反映了轧制过程的特征

采用基于Monte Carlo Potts模型的仿真技术对单相多晶体各向同性晶粒组织进行了三维建模.利用OpeGL图形接口,在所建多晶体组织模型数据结构的基础上进而实现了三维可视化和任意角度观测.结果表明,所建几何图像模型可以很好地仿真预定细观组织结构参数的三维多晶体组织,不但满足模型化研究所要求的统计意义上的准确性,而且非常符合实际材料显微组织的多变性特征,可望用作细观尺度多晶材料加工过程数值模拟和细观力学计算的基本组织模型

一、缓冲型文件系统: 二、系统自动在内存中为每个文件开辟一个缓冲区,作为程序和磁盘文件数据交流的中间媒介

分析了弯曲通道内气流流动状态,确定了气相流场的控制方程和边界条件,建立了通道内计算流动阻力的有限差分的数学模型和计算机程序,通过理论计算和实验分析了流道的几何参数对阻力的影响。计算结果与实验数据相符合

建立了一个特殊情况下死焦堆在炉缸中的受力模型,推导出了最小死铁层深度的计算公式,并用某高炉解剖数据进行了验证,结果表明该模型可靠.在此基础上提出了一般条件下的死料柱受力模型,推出了一个用于估算一般情况下死焦堆浮起高度的公式,并讨论了死焦堆浮起高度与炉渣液面高度的关系

离散数学是计算机出现以后迅速发展起 来的一门数学分支。计算机科学就是算 法的科学，而计算机所处理的对象是离 散的数据，所以离散对象的处理就成了 计算机科学的核心，而研究离散对象的 科学恰恰就是离散数学

通过将轧制变形区离散化的方法,在考虑变形区内横截面上张应力、摩擦应力等影响因素沿带钢轧制方向分布规律及其与带钢厚度及压下量的关系的基础上,采用数学模型和神经网络相结合的方法计算了金属变形抗力,建立了冷连轧机轧制力在线计算数学模型.经大型工业轧机生产实践数据检验,该冷连轧机在线轧制力计算模型预报误差控制在6.1%以内,满足模型在线控制要求,可提高在线控制轧制力模型的计算精度

通过双道次压缩实验,在Gleeble1500热模拟试验机上研究了X70管线钢在不同变形工艺下奥氏体的软化行为,分析了不同变形温度、间隔时间、应变速率、变形量及初始奥氏体晶粒尺寸等参数对静态再结晶行为的影响规律,采用应力补偿法计算了不同变形条件下的静态再结晶百分率.根据实验数据,计算出X70管线钢静态再结晶激活能为435.3kJ·mol-1,建立了其静态再结晶动力学模型

为了提高辊缝在线预报精度,在传统影响函数法基础上,建立可以进行在线计算的快速辊系变形计算模型.该模型综合考虑了各种因素对辊系纵向刚度的影响,省去了繁琐的补偿模型实验过程,在提高计算精度的同时大大提高了计算速度.应用日钢1580热连轧数据进行了离线计算,分析了轧件宽度对辊系纵向刚度的影响,并与传统宽度补偿模型计算结果进行了比较.模型计算精度有所提高,每个工况耗时20ms,模型可以在线应用