以抚顺老虎台矿田为工程背景,采用加卸载响应比理论,开展强矿震预测技术应用研究.研究表明:0≤ML≤0.5矿震在各开采深度作为加卸载响应震级的预测效能均较好,对于阶段峰值震级的平均预测信度为0.72;ML≥1.4矿震作为加卸载响应震级,具有深度尺度效应,响应震级与开采深度成正比,一般小于预测震级0.5～1.0,对于阶段峰值震级的平均预测信度0.60;0.6≤ML<1.4矿震作为加卸载响应震级的随机性较大,分析是两种不同机制矿震混合的结果,不适宜作为加卸载响应震级;开采深度越大,地应力环境强度越高,预测敏感性和效果越好.在阜新煤田和门头沟矿田进行普适性检验,预测信度分别为0.8和0.73.试验结果表明,加卸载响应比理论和方法预测强矿震具有较好的效能和应用前景

通过理论分析与生产实践的结合,详尽地讨论螺板轧制工艺参数定量定性的调整方法,将有助于有效控制螺板变形,提高轧机调整效率

利用自制的油轮舱CO2-O2-H2S-SO2湿气环境腐蚀模拟装置,对Ni和Cu含量不同的三种低合金钢进行了油轮舱湿气腐蚀模拟实验,比较和分析了三种不同成分的低合金钢在模拟原油舱湿气环境中的腐蚀速率、腐蚀形态和腐蚀产物,探讨了油轮舱CO2-O2-H2S-SO2湿气环境中钢的腐蚀机理.结果表明:三种不同成分低合金钢的腐蚀形态均为全面腐蚀,伴随着腐蚀产物的形成和脱离,钢的腐蚀速率随实验时间的延长出现了波动变化;钢中Ni和Cu元素可明显提高钢的耐油轮舱湿气腐蚀性能;在油轮舱湿气环境下,同时存在四种腐蚀性气体CO2-O2-H2S-SO2的析氢和吸氧腐蚀,同时也存在钢表面薄液膜中H2S被O2氧化形成的元素S引起的湿S腐蚀;CO2-O2-H2S-SO2湿气腐蚀减薄量DLt与时间t之间较好地满足指数关系DLt=AtB,并得到合金元素含量不同的三种钢的系数A和指数B的数值

以宝钢一连铸板坯结晶器为研究对象,采用大型商业软件CFX4.3,将模拟计算出的浸入式水口的出口速度直接赋给结晶器作为入口条件,计算了结晶器内钢液的流动情况.结果表明:速度矢量在水口出口截面分布不均匀、方向与水口倾角不一致.因此,有必要将水口计算结果与结晶器模型结合起来以更好地反映钢液的流动情况

针对滚动轴承故障精密诊断的需要,采用小波包分析方法提取了滚动轴承故障的特征信号,通过小波包分析将高频信号分解到8个频带中,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用RBF径向基神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射,现场采集的数据分析表明,采用小波包和神经网络相结合的方法可以比较准确地识别滚动轴承的故障

为了模拟汉语初学者的汉字认知过程,在Kohonen神经网络的基础上,改进了其网络结构和算法,并且将改进后的网络输出层根据Hebbian学习规则连接,构建了一个多Kohonen网络协同工作的汉字认知自组织神经网络模型.模拟研究结果表明,模型能够成功地学习到汉字的结构类型,且能有效识别出汉字的部件,在一定程度上模拟了汉字认知的部分过程,说明该模型用于汉字认知乃至汉语言习得的可行性

为了识别混沌信号和随机信号,针对G-P算法及其改进算法的不足,提出了一种新的改进算法.该算法不仅能简化无标度区的确定过程,而且能客观地判断系统的关联维数是否饱和.仿真结果表明,新的改进算法对于混沌信号的识别是有效的

以连续定向凝固柱状晶组织BFe10-1-1合金在应变速率为0.01~10s-1和变形温度为25~500℃条件下的压缩试验所得实测数据为基础,采用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)方法,建立了连续柱状晶组织BFe10-1-1合金压缩变形真应力与变形温度、应变速率和真应变关系的预测模型.结果表明:ANFIS模型预测的流变应力值与试验值之间的平均误差为0.75%,均方根误差为2.13,相关系数为0.9996,很好地反映了实际变形过程的特征,而在相同情况下采用传统回归模型预测的平均误差为6.28%,表明ANFIS模型具有优良的预测精度

利用数据库管理软件Foxbase+2.1在IBM/PC计算机上建立了金属防护涂层大气腐蚀数据管理与查询系统。该系统的优点是操作简单、灵活、易学,通过人机对话,用户可以对数据进行增加、修改、删除、浏览和排序等操作;也可方便地查询防护涂层在全国不同类型大气中的腐蚀数据及有关涂层的文献资料

低碳钢过冷奥氏体形变过程将发生形变强化相变及铁素体的动态再结晶,导致晶粒超细化.与未形变的过冷奥氏体等温转变相比,形变极大地促进了奥氏体向铁素体的转变,使铁素体形核率急剧升高,铁素体晶粒尺寸显著降低.形变强化相变是一以形核为主的过程.在形变后期,当形变强化相变铁素体转变基本完成后,将发生铁素体的动态回复和动态再结晶.比较不同应变速率对组织演变影响的结果表明,应变速率较低条件下,易形成铁素体与第2组织层状分布的条带特征;应变速率较高时,组织的条带特征不显著