以乙醇为介质,用二氧化硅球沉降法制备有序性较好的人工欧泊(Opal),并对二氧化硅球排布进行了显微形貌及透射谱表征.结果显示二氧化硅微球有序堆积,其结构为类面心立方晶型,与目前的理论研究结果符合得很好

在热力学分析的基础上,以高炉渣为原料,引入适当的添加剂,利用碳热还原-氮化的方法制备了Ca-α-Sialon-SiC粉,得到的Ca-α-Sialon含量最高可以达到81%;利用统计模式识别结合人工神经元网络优化了工艺

以BP反传理论为基础,建立了对Osprey过程的前向多层神经网络,并对其进行测试.利用这一方法研究了Osprey过程中部分参数对孔隙度的影响.结果证明该网络较好地实现了学习和预测

为了提高数值计算结果的可靠度,基于正交设计、差分法和人工神经网络建立了新的边坡岩体力学参数反分析方法.按照正交设计要求,选定反演参数的水平,确定数值模拟方案;用FLAC2D差分程序计算得出相应的神经网络分析样本;对RBF神经网络进行训练;利用现场监测位移,对某露天矿边坡岩体的力学参数进行神经网络反分析.反分析结果与理论值的误差很小,满足精度要求,表明该反分析方法的可行性和精确性

针对聚脲涂料防腐涂层进行紫外加速老化实验,采用光泽度计、扫描电子显微镜(SEM)以及傅里叶变换红外光谱仪(FTIR)分析并结合电化学阻抗谱(EIS)图谱,研究涂层的老化行为.结果表明:涂层的老化分为前期、中期和后期三阶段,涂层表面在老化中期变色较大.涂层的表面、断面SEM及EIS测试显示涂层中的微气泡阻止了涂层的老化裂纹向基体发展,涂层仍保持较好的防护性能

借鉴生物特异性免疫中T细胞、B细胞协同免疫机理,提出了一种免疫控制器,并将免疫控制器与PID控制器在系统输出控制能力、抗干扰能力、对象参数变化的适应能力等方面做了比较研究.结果表明这种免疫控制器较PID控制器性能优越

将神经网络与人工智能技术相结合,提出了1种新型的知识表示的形式化描述和知识单元。知识通过模式分类导入,并用IMSBP和(B-B)BP调节2种不同类型的权。在此基础上提出了神经网络的双向求解策略。以加热炉控制验证了其可行性

提供了一种机械设备的智能型计算机辅助设计系统,它的特点在于,根据设备设计各个阶段的特点,分别采用了智能推理、类比设计的人工智能选型、机械零件常规的设计计算及零件的优化设计

建立了一个类人的机器人关节,由两条对抗设置的Mckibben人工肌肉驱动.简单介绍了Mckibben肌肉的力特性模型,推导了关节角度和Mckibben肌肉长度间的关系,从力学角度讨论了最大可能旋转角度,分析了Mckibben肌肉与关节的连接位置及关节结构参数对关节旋转角度的影响,并把类人关节和人类关节进行了比较.结果表明,Mckibben肌肉的收缩率和关节结构参数对关节旋转角有较大影响,关节内侧的Mckibben肌肉与关节的适中连接位置可使关节角达到极大值

钢坯热轧加热炉区生产调度属于组合优化中的NP-complete问题.本文根据加热炉区生产特点建立了分别以生产能耗最小化和加热质量最优化为主次目标的钢坯加热炉区调度数学模型,将其归结为布尔可满足性问题,构造了采用二进制编码方式的遗传禁忌搜索算法进行求解.基于实际生产数据的模拟优化结果表明,该模型和求解方法充分满足了现场加热炉区生产调度的需求,在满足生产工艺约束的前提下,缩短了生产时间,提高了钢坯入炉温度和加热质量,与传统人工调度方法的结果相比具有更好的节能、高产效果