分析了水射流土层扩孔参数,建立了射流参数与土体参数的关系.通过实验,研究了射流参数和钻杆运动参数对扩孔效果的影响.结果表明:提高扩孔效果必须增大射流功率,在射流作用力大于土体临界破坏力的条件下,增大射流流量比增大射流压力更加有效;合理地匹配钻杆运动参数更有利于扩孔效果的提高.工程应用证明,运用水射流扩孔技术制作多环扩孔型锚杆是可行的,锚杆承载力明显提高

对鞍钢采用氧气顶吹转炉(BOF)冶炼、非调质工艺开发的N80级油井管用钢进行了系统的工艺设计、实验室研究、工业实验及工业生产研究.提出了V、N微合金化取代常规淬火和回火工艺,设计了非调质N80的化学成分,确定了符合鞍钢氧气转炉大规模生产非调质N80的冶炼工艺以及各工序的工艺控制要点,特别是确定了实际工况下氧气转炉终点碳、氧、温度的回归公式以及VD底吹增氮动力学模型等关键工艺要点.连续生产的实测数据分析结果表明:非调质N80冶炼工艺稳定可行,化学成分、冶炼工艺设计合理,力学性能和使用性能均满足API Spec 5CT及油井管生产的特殊要求

应用三维刚塑性有限元DEFORM-3D软件对等内径空心轴类零件的楔横轧成形进行了热力耦合数值模拟,分析了轧制过程中轧件内部的应力、应变场及温度场分布规律,揭示了轧件变形过程中横截面椭圆化和轧件外表面轴肩部分产生隆起以及内表面在靠近台阶处产生凹陷的原因,阐述了轧件在轧制过程中温度的变化及变化的原因.模拟结果表明,用楔横轧工艺轧制等内径空心轴是完全可行的

研究了粒度为-200目的不锈钢316粉末的注射成形。通过原材料的选择、注射成形工艺和性能测试等实验工作发现,用较粗粉末(较一般注射成形用粉末粒度而言)作注射成形,也可以得到密度较高的制品,并且有较稳定的收缩率,很好的韧性和硬度。说明用不锈钢粉末注射成形法制造生产实际中的零件是完全可行的

偏微分(PDE)非线性图像滤波方法具有优良特性,但由于其计算量大而无法满足实时控制需求.细胞神经网(CNN)可以描述图像PDE模型,利用模拟CNN芯片并行求解,有助于提高其实时性.本文用CNN实现了PDE偏差非线性图像滤波器,提出了一种局部运算的噪声估计方法以选择适当的平滑系数.计算结果表明,这种噪声估计方法可以对不同噪声水平作出较精确的估计.仿真实验结果表明,CNN-PDE非线性滤波器取得了满意的滤波效果,用CNN实现PDE非线性滤波器的方法是有效可行的

研究了铁磁构件在受载状态下表面产生漏磁的磁记忆现象,对含小孔平板进行了有限元分析,实测了受拉伸载荷时的漏磁场值.结果表明,应力集中对构件的磁特性有显著影响,在应力引起的小范围塑性变形区域存在有效的磁记忆信号,采用磁记忆方法对设备承载铁磁构件由应力集中造成的早期损伤进行检测是可行的

应用模拟退火算法成功地解决了设计变量为连续和离散混合变量的湿式多盘制动器多目标优化设计问题,将经过改进的模拟退火算法应用到湿式多盘制动器的多目标优化设计中,可获得满意的优化设计结果.实际优化设计结果表明,应用模拟退火算法进行湿式多盘制动器零部件结构尺寸的优化设计是可行且高效的,它可在工程结构优化设计领域中推广应用

针对不完备信息表预处理问题中的不完备数据的填补问题、冗余属性的约简问题和连续属性的离散化问题进行了研究.应用粗糙集理论,由相容信息表中条件属性与决策属性间的一致性对应关系,定义了划分区间的加法运算,解决了不完备数据填补问题;根据类别概念,定义了差别向量,利用差别向量加法运算删除了冗余属性;根据条件属性与决策属性之间的依赖关系及相对信息熵概念,实现了连续属性的离散化.数值示例和实验结果显示此方法是有效可行的

对于网络诱导延迟的上界大于或小于一个采样周期的两种不同情况的连续时间网络控制系统,采用离散化与增广状态空间方法,建立了统一的Markov链离散时间跳变模型.由于模型含有反映系统的网络诱导延迟的大小与计算精度的参数,因此它具有更广泛的适应性.应用离散时间线性跳变系统理论,分析了保证系统均方稳定的充要条件.在所论及的保证系统均方稳定的设计算法中,给出了一种求内点法初始可行解的方法.在延迟带有一定任意性的车载倒立摆的网络控制设计中,该改进算法得到了有效应用

模糊隶属度无统一算法,定义存在分歧.根据模糊概念\内涵明确,外延不明确\的特点,定义隶属度为不同外延对内涵的从属程度.在信息系统中,概念的外延用对象表示,内涵由属性表示,由此提出了求解隶属度的新算法:由原始统计数据组成初始信息系统,用粗糙集理论求得其商集并构建集值信息系统;该集值信息系统对应的条件概率空间中的条件概率即为隶属度.广义上信息系统可分为信息系统(无决策属性)和目标信息系统(有决策属性)两类.隶属度也可分为两类:第一类外延对象为内涵属性本身值,如年龄对青年人的隶属度(信息系统);第二类外延对象为不同于内涵属性的另一属性值,如边坡工程安全系数对稳定状态的隶属度(目标信息系统).计算以上两个实例,前者与已有结论作对比验证,后者与函数选择、经典统计方法及贝叶斯公理作对比验证,可知结果可靠,算法可行