以某钢厂连铸生产中的二冷水控制模型为研究重点．在分析工况和合理假设的基础上．按照传热学理论导出板坯传热微分方程,用数值计算方法求解微分方程,经回归处理后,得出不同工况下的配水控制模型．仿真实验与生产试验证明了模型是有效的,试验验证的16Mn钢控制模型参数可用于指导生产．

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

详细推导出三测头误差分离原理用于测量工件圆度误差的数学公式;论述用滑动平均法和数字滤波法对采样数据作处理,可有效地抑制干扰信号,提高信噪比;通过对比实验证明上述方法对提高测量精度有明显效果

在分析、绘制Si-O-N三维立体参数状态图基础上,采用纯原料合成了O'-Sialon-ZrO2-SiC复合材料.对实验结果用XRD、TEM进行分析,验证热力学分析的可靠性.结果表明,O'-Sia-lon-ZrO2-SiC复合材料中,主晶相O'-Sialon彼此之间构成网络状结构,ZrO2和SiC颗粒弥散于编织状结构的孔隙中,起强化作用

叙述了人工免疫学的概况及免疫系统的组成,提出了一种新的优化算法——免疫遗传算法,该算法突出了免疫系统中抗体群合作进化思想.将该方法用于以高炉焦比为优化目标的优化问题,取得较好的效果

以经典无限大叠层板理论和热弹性力学为基础,通过自行开发的计算机辅助设计系统对SiC/C FGM中的热应力分布进行了理论分析,得到制备SiC/C的功能梯度材料最佳工艺参数.采用热压烧结工艺,在1950℃,25 MPa和保温1h的条件下制备出了F4和F7两种无宏观缺陷的块体SiC/C功能梯度材料.采用SEM对FGM微观结构进行了观察.500℃室温淬水实验表明,按最佳参数制备的功能梯度材料F7具有良好的抗热震性能

提出了采用人工神经网络方法进行地下金属矿山岩层移动预测,结合模糊数学对选取的地表移动影响因素进行了处理.计算结果表明,所选取的各因素之间及其与岩层的移动角之间存在着较强的非线性关系,移动角的大小与选取因素有着密切的联系,进而从理论上证明可以预测由于开挖引起的岩层和地表移动的范围问题

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

基于弹性力学和断裂力学理论,探讨了颗粒粉碎的机理,认为颗粒粉碎是原生裂纹失稳扩展的结果,得出粉碎能耗与原生裂纹长度成反比的结论,并认为原生裂纹长度随粒度减小而减小.最后导出了普遍适用的粉碎能耗与粒度关系式

利用Al-N-O选择性吸收层之间产生的干涉效应,改善吸收表面的光学性能(吸收率α和发射率ε).通过工艺实验确定了2种不同金属填充因子的双吸收层结构.与多层渐变吸收表面相比双吸收层结构吸收表面具有膜系结构简单、高温下性能稳定、发射率较低等优点.吸收表面的吸收率α为0.93~0.95,发射率ε(353K)为0.04~0.06