采用扫描电镜原位拉伸方法,跟踪观察了人工植入Al2O3夹杂物的镍基粉末高温合金P/MRene95中夹杂物导致裂纹萌生、扩展乃至断裂的过程.结果表明,在单轴拉伸载荷下,裂纹首先萌生于脆性非金属夹杂物Al2O3处,大于一定尺寸的夹杂物,还会使该裂纹扩展成为导致合金断裂的主裂纹,从而大大降低合金的屈服强度及断裂强度

提出了一种应用灰度击中击不中变换提取故障特征的方法.从待分析信号中指定若干个目标波形,由此计算得出击中击不中结构元素对,在每个采样点位置进行模式匹配,具有故障特征的波形段将具有较高的输出.应用于制氧厂驱动电机的碰摩信号和转子试验台的冲击信号,成功提取出削波特征和冲击特征.该方法与人工分析信号的思路接近,算法容易理解,可以作为从时域波形直接提取故障特征的一种有效方法

采用载体吸附法的固定化方式培养了高活性的厌氧生物膜颗粒,并研究了反应器的启动运行、工艺特性及污泥特性等规律,探索用生物膜颗粒取代厌氧颗粒污泥的可行性,以缓解国内颗粒污泥供应不足的问题.实验装置采用厌氧附着膜膨胀床,投加人工配水,裸载体为陶粒(湿视密度1310kg·m-3,平均粒径0.32mm).实验分初次启动、二次启动及稳定运行两个阶段进行,反应器仅需24d就可完成启动,COD容积负荷最高达到18kg·m-3·d-1,相应的COD去除率在70%~80%之间

将灰色理论-神经网络方法应用于煤与瓦斯突出预测中,利用灰色系统理论的灰色关联法确定了控制矿井煤与瓦斯突出的主控因素,并对煤与瓦斯突出主控因素进行筛选.建立了煤与瓦斯突出危险性预测人工神经网络的数学模型和系统结构.在平顶山八矿突出区进行了煤与瓦斯突出危险性预测应用,预测效果表明:利用灰色系统理论-神经网络方法对预测矿井煤与瓦斯突出是可行的

针对我国高炉的检测水平,采用人工神经网络的方法建立了一种用于铁水含硅量预报的神经网络模型。该模型具有良好的适应性和自学习功能

鉴于边坡系统影响因素之间的高度非线性和不确定性,融合RS-GP模型的优势,提出了依据边坡稳定性影响因素类比计算边坡安全系数的方法.该方法通过学习样本的数据特征分析、计算属性的重要性及约简规则,降低了遗传规划预测模型的结构规模.人工神经网络(ANN)模型与RS-GP模型计算结果比较表明:该方法具有计算速度快、容错能力强及精度高等特点

本文所介绍的钢筋混凝土独立柱基础计算机辅助设计系统是为我院工程设计需要而编制的。本系统对用户填写的数据具有较强的查错功能,使用户从繁琐的数据中得以解脱。输出的分析结果包括基础底面的高、宽,最大、最小应力,基础的高度和带短柱基础短柱的长度和配筋,基础底板双向配筋,杯口的配筋。本系统可全自动也可人工干预各参数,该系统按照有关规范规程设计,并汇集了一些新的设计经验于程序中,形成的施工图可直接进入绘图机,也可进入Auto-CAD系统进行图形编辑,然后绘出施工图

提出了以人工智能思想为指导的图像数据库的智能检索方法,它利用模式识别技术和图像处理技术,同时考虑启发性知识.该方法用图像特征向量代表图像并进行聚类分析以建立图像库的检索树,应用最佳优先搜索方法在检索树上找出用户满意的图像.重点探讨了如何利用专家的经验知识和通过样本训练得到启发评价函数,并推出了启发评价函数存在的条件

通过对下一代制造系统网络特点的分析,提出了一种基于Internet的分布式网络管理系统,给出了其核心-基于人工神经网络的网络性能管理专家系统的模型.同时对此模型的核心模块——神经网络模块进行设计,实现网络性能问题的发现和相关原因的分析,并提出优化建议

采用SEM、XRD和矿相分析方法对几件战国带虎斑纹的巴蜀兵器样品进行分析.样品基体为铸态组织且铸后经过加热;斑纹与基体有明显的界面,斑纹是高锡的铜锡合金,厚度在20~40μm;斑纹主要是由SnO2与Cu41Sn11组成.根据分析结果并分别用镀高锡合金法、热镀锡法进行模拟实验,初步认为虎斑纹系人工表面处理得到,处理工艺应为热镀锡.组织观察到从基体向镀层方向生长的柱状晶,应是铜向液态锡中溶解扩散所致;镀层中δ相的存在,可能热镀锡后又经过退火的过程