本文说明了测定传热系数对连铸的重要性,给出了计算传热系数的方法。所研制的传热系数测定仪包括加热控温系统、温度信号放大与采集系统、数字计算与打印系统等。测定仪装有8位单板计算机和24行微型点阵式打印机。从加热温度传感器到打印测定结果,整个测试过程可连续自动进行。在同样条件下的测定结果稳定可靠

将多Agent理论和技术应用于联合灭火救援作战的研究，构建了多Agent联合灭火救援作战模型框架，实现了联合灭火救援组织指挥相互之间的信息交换，显示了互相影响的行动过程.对系统中指挥Agent、作战Agent和环境Agent进行描述，定义Agent之间以及Agent与环境之间的交互规则，来描述系统的相互关系，给出了多Agent的协同算法，并构建了联合灭火救援仿真模型.最后用多Agent软件工具集和通用软件平台（SWARM），采用JAVA语言编程，进行了模拟仿真，对文中构造的模型及相应机制进行了功能验证

为了准确度量属性的重要性,从基于粗糙集的属性度量视角,提出一种基于混合度量机制的属性评价方法,该方法从不同的信息粒度分析属性的重要性.在混合度量机制中,根据数据分布特点引入参数权重因子.在此基础上,构造一种基于粗糙集属性度量机制的集成分类器.通过实验结果和比较分析表明,所提出的方法能有效地降低数据的属性维度,相比较于单一属性度量准则,分类器具有更好的分类性能

为解决在研究铁矿粉与CaO进行同化反应时通常采用最低同化温度这一终点体系指标来表征，而没有考虑同化反应速度和升温速率的缺陷以及采用多个指标来表征同化反应温度和速度在使用上的不便，本文充分利用铁矿粉在高温同化反应过程中获得的数据和范特霍夫规则，提出了量纲为1的同化反应特征数.该特征数包括同化反应速度、升温速率、同化温度和温度对同化反应速度的影响，可用来表征铁矿粉与CaO的同化过程中铁矿粉的同化温度、同化反应时间、同化反应结束温度等性能，并以烧结过程中的实际温度作为基准.该特征数综合了铁矿粉与CaO在同化反应过程中各重要信息，可以更全面地反映铁矿粉与CaO的同化反应性能.对两种方法得到的结果进行了比较，发现仅考虑最低同化温度这一终点指标时得到的结果相近，而采用同化反应特征数可以进一步细分出不同铁矿粉同化反应性能的差异

为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性

针对真实深海采矿环境下实时微地形超声探测声信号获取难的问题，设计并建立了一套能模拟真实深海采矿混响环境的超声探测实验系统.在对螺旋采掘头结构简化的基础上，利用Fluent模拟了螺旋采掘头与多组叶轮模型对水下流场的影响，对二者所得的水下流场进行比较后，确定所选叶轮模型能较好地反映真实采矿环境.随后针对叶轮模型，实验测量了泥沙垂向浓度分布，验证了设计模型的正确性.最后进行超声探测实验，结果表明，悬浮泥沙不仅对声波产生黏滞和吸收，而且会产生严重的混响干扰，通过该超声探测系统的时间增益补偿，可有效抑制混响干扰，增加目标检测概率.本项研究为深海采矿混响环境下的超声微地形探测提供了研究基础

针对一类带有未知虚拟控制增益的随机严格反馈非线性系统,基于后推设计,引入积分型Lyapunov函数,并利用神经网络的逼近能力,提出了一种自适应神经网络控制方案.与现有研究结果相比,放宽了对控制系统的要求,取消了对于未知函数的限制条件.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的所有误差信号依概率有界.仿真结果验证了所给控制方案的有效性

分析了板材轧制过程中出口厚度变化的成因.将不确定扰动的影响归结为轧机刚度系数摄动和轧件塑性系数摄动,建立了双摄动厚度控制模型.综合考虑轧机系统的外部不确定扰动,针对轧制道次间的不确定性,在频域内将板厚信息转化为轧机系统边界性能指标,设计抑制前馈扰动的外部自激励定量反馈控制器.仿真实验表明,设计的控制器能有效抑制轧制过程中的外部扰动,具有良好的鲁棒性能,并能直观保证系统调整时的鲁棒稳定性,适于工业生产

利用连轧机耦合振动在线监测系统获得传动轴上扭矩和轧制力信号,经回归分析发现连轧机振动时变形区中性角也存在振动现象.利用轧制理论公式推导了振动时轧制变形区中性角变化规律,建立了由连轧机振动引起的变形区中性角变化增量方程,获得振动时各参数变化对中性角振动的影响规律.研究结果表明,通过有效控制某些参数,可以提高变形区中性角的稳定性,进而抑制连轧机振动现象

针对由于焊接残余应力、磁场噪声等干扰,造成磁记忆检测在焊缝早期隐性损伤位置定量评价上的困难,提出基于粒子群算法优化的最大似然估计磁记忆梯度定量模型.通过对预制未焊透缺陷的Q235焊接试件进行焊缝疲劳拉伸实验,同步对比扫描电镜和X射线检测结果,发现磁记忆信号梯度对早期隐性损伤位置反应比较敏感,并获得了梯度随着与隐性损伤的距离增大而减小的衰减变化规律,构建隐性损伤位置参数与磁记忆梯度的非线性函数,考虑磁场噪声对隐性损伤定位结果的影响,引入最大似然估计建立目标函数,进一步考虑目标函数的非线性容易陷入局部极值而非全局极值的问题,采用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数进行优化,建立基于粒子群最大似然估计的焊缝隐性损伤位置磁记忆定量模型,验证结果表明定位误差仅为3.48%,为实际工程中利用磁记忆技术及时发现早期隐性损伤并精确定位提供了新的思路