在深入研究APT-2神经网络结构的基础上,提出了一种基于神经网络的自适应故障模式分类方法,并应用在轴承故障诊断中,结果表明:该方法对轴承故障模式具有自学习、快速稳定的识别能力

通过对Mn-Cu-Nb-B系列低碳贝氏体钢的等温转变及连续冷却转变组织的研究，发现该系列微合金钢在500～700℃可发生多种类型中温组织转变.冷却速度和终冷温度对最终组织类型和性能有很大影响，终冷温度控制在630℃，可得到准多边形铁素体、粒状贝氏体和细小M/A组元的混合组织，该类型组织屈服强度可达到600MPa，且具有较好的塑性和低温冲击性能.在了解低碳贝氏体钢组织转变特点的基础上，利用冷却制度控制中温转变组织类型能优化低碳贝氏体钢的性能

针对介于具有集中柔度和具有分布柔度之间的全柔性机构,提出了第三类具有不完全分布柔度的全柔性机构的概念,并定义了其特征尺寸比值,根据这类全柔性机构的特点,提出在用伪刚体模型分析具有集中柔度全柔性机构的基础上,考虑构件弹性变形的分析方法.实例计算结果表明了该方法的有效性

鉴于炉热状态判断对电石冶炼的重要性,在对电石炉冶炼过程特点分析的基础上,提出炉热指数的基本概念.建立了基于两段式热平衡分析的炉热指数计算模型,在此基础上建立了基于BP神经网络的电石液温度预测模型.采用这两种模型可以更有效地对电石炉热状态进行判断.模型仿真研究表明,电石液温度与高温区热盈余线性相关,用炉热指数判断电石炉热状态是可行的.电石液温度预测模型的命中率达到86.7%

根据深部采矿岩体变形的离散性特征,运用元胞自动机建模方法构建深部采矿岩体的变形演化模型;利用元胞岩石的状态变化概率和元胞状态变化的影响系数,实现深部采矿岩体的动力学模拟.在演化模型的基础上,进行了模拟实验,且运用R/S分析法对结果进行分析,得到了以离散度作为岩体稳定性的标准

一、邓小平理论的形成和发展 (一)邓小平理论形成的条件邓小平理论“是在和平与发展成为时代主题的历史条件下,在我国改革开放和现代化建设的实践中,在总结我国社会主义胜利和挫折的历史经验并借鉴其他社会主义国家兴衰成败历史经验的基础上,逐步形成和发展起来的

在收集400多个奥氏体不锈钢应力腐蚀失效的典型断裂事故案例的基础上,建立了应力腐蚀断裂诊断专家系统(Estar-1系统)的案例库,并从这些案例中提取相应的应力腐蚀断裂的经验规则,进行推理设计,运用这个案例库不仅能对奥氏体不锈钢应力腐蚀断裂失效进行辅助诊断,而且能提出相应的防护措施

为了解决某冷连轧机组在生产实践中对板形和表面粗糙度协同控制的问题,在大量现场实测与实验的基础上,通过研究板形生成规律及带钢表面粗糙度形成规律,揭示了板形与表面粗糙度控制中产生矛盾的根源及本质,提出了合理的解决方案,取得了良好的现场应用效果

针对常规自适应卡尔曼滤波器存在过渡过程差的问题,基于一个给定的指标切换函数,采用多个基于不同动态噪声协方差矩阵的卡尔曼滤波器和一个常规自适应卡尔曼滤波器共同组成多模型自适应卡尔曼滤波器.与常规自适应卡尔曼滤波器相比,多模型自适应卡尔曼滤波器可以在保持原有自适应滤波器性能的基础上极大地改善瞬态响应

在大量实测数据的基础上,结合理论分析,用统计方法建立起适合工程应用的支持辊磨损模型.该模型是一个多峰且高度非线性系统的半经验公式,其参数的估计复杂且计算量大.借助于带记忆的模拟退火算法,得到有效的解决.计算结果表明该模型具有较高的预报精度.在武钢2800四辊轧机应用后,取得明显效果