介绍了一种多输入、多输出系统的故障诊断参数选择方法,该方法以可观参数集的信息熵为标准,进行启发性诊断参数集的划分,先以系统状态决定的启发性诊断多数子集作为驱动数据,实施正向推理,缩小目标集合;再以故障目标集合为对象,进行反向推理以确定最终故障集合;最后将故障集合的元素所对应的可测诊断参数作为系统的诊断参数进行测量。该方法构成了诊断型专家系统的一子部分

通过将轧制变形区离散化的方法,在考虑变形区内横截面上张应力、摩擦应力等影响因素沿带钢轧制方向分布规律及其与带钢厚度及压下量的关系的基础上,采用数学模型和神经网络相结合的方法计算了金属变形抗力,建立了冷连轧机轧制力在线计算数学模型.经大型工业轧机生产实践数据检验,该冷连轧机在线轧制力计算模型预报误差控制在6.1%以内,满足模型在线控制要求,可提高在线控制轧制力模型的计算精度

探讨了一种将有监督学习机制融合到模糊ART网络构成一个有监督的模糊ART神经网络模型.这种网络能同时处理有监督和无监督学习问题,并具有积累和增加网络学习的能力.对该网络进行了滚动轴承检测数据模式分类实验,并与BP网络进行了比较性实验.结果表明:该网络具有良好模式分类能力和较好的可塑性

通过对武汉钢铁公司热轧带钢厂粗轧机(R2~R4)设备、工艺参数的综合测试研究,论述了四辊轧机辊系运动状态与辊系轴向力的关系,分析了辊系轴向力生成的原因和轴向力的大小。以实测数据为依据,讨论了支承辊止推轴承的实际负荷状况、破坏机理及工作寿命,提出了减少R2~R4轧机支承辊止推轴承烧损的可行措施

针对含动态再结晶粘塑性模型中的材料参数应用传统的测试方法很难准确测定的问题,吸收了遗传算法、增广高斯-牛顿算法、Levenberg-Marquardt算法和可变多面体算法的优点,构造了一套混合的全局优化算法.以26Cr2Ni4MoV为例,以镦粗实验提供的实验数据和刚塑性有限元模拟提供的数值解差值的l2范数的平方作为目标函数,应用构造的算法识别了该模型中的材料参数,计算结果和实验结果符合良好

通过建立轧制压力模型,对常规铸轧进行了仿真计算,计算结果与实测数据相符合,从而验证了模型的合理性.在此基础上,对快速铸轧进行了虚拟仿真研究,研究结果表明:不增强铸轧辊内、外冷却能力,单纯减薄铸轧板坯厚度即可提高铸轧速度;随着铸轧速度降低与铸轧区增大以及铸轧坯厚度减薄,轧制压力峰值增大;随着铸轧辊径增大,轧制压力提高,因此铸轧机力能设计参数也要相应增大

详细介绍了一种Windows环境下,采用VisuAl C++高级语言开发的数控旋压机床图形编程系统.该系统在工业个人计算机上使用,具有良好的图形用户界面.可在屏幕上方便地绘制普通旋压各种零件芯模、道次曲线,并生成相应零件的加工数据文件

基于广义混沌同步系统(GS)和广义离散Sinai映射,提出了具有非对称密钥的数字图像安全通讯方案.方案能通过一个常规的语音信号隐藏几乎所有计算机所能识别的图像文件,以实现信息的伪装与隐藏,且含有24个密钥数并能无损恢复隐藏图像,密钥空间可达到10360.该方案能使接收方利用非对称密钥对收到的密文进行数据源真伪性认证和解密,适用于网络数字通讯语音伪装中的图像传输.对密钥空间、密钥参数敏感性和加密图像的相关性等分析表明该方案具有较高的安全性

为提高炼钢-连铸作业计划编制中资源配置的有效性,提出了一种面向生产流程动态网络的自组织资源配置蚁群算法.炼钢-连铸作业计划以最小化炉次作业冲突时间和作业前等待时间、尽早安排连铸机开浇时间为目标,以连铸机连浇等工艺要求为约束条件建立模型,按生产流程网络结构的时空逆序关系设计了蚁群求解算法.利用某钢厂实际生产作业计划数据进行的算法验证结果表明:模型及算法能迅速得到高质量的可执行炼钢-连铸生产作业计划

通过相关性数据处理和模糊聚类分析,发现影响大气环境腐蚀性的21种环境因素在相关系数大于0.54的情况下,可明显地聚为5类.在此基础上,进一步通过对逐个因素的分类能力的特征评价,选取大气环境腐蚀性的主要因素(RH>80%时数,SO2沉积速度,水溶性尘降,Cl-沉积速度,NO2浓度),进而在特征空间中进行镀锌层样本的大气环境腐蚀性预测和考评,为今后实现我国大气环境腐蚀性等级评判提供依据