针对线性自抗扰控制器参数难于整定的问题,提出了一种基于动态响应过程时序数据挖掘的参数自整定算法.算法以线性自抗扰控制器中线性误差反馈律的两个增益信号回路的动态响应为参数调整对象,通过改进变收缩系数的随机搜索算法进行参数整定,记录动态响应过程数据,基于关联关系挖掘得到控制参数调整策略应用于线性自抗扰控制器的参数自整定.为验证本文提出的参数自整定方法的实际效果,以液压自动位置控制系统为控制对象,分别采用阶跃响应仿真和Monte Carlo实验进行对比研究.结果表明,基于数据挖掘参数自整定的线性自抗扰控制器动态响应较好,鲁棒性较强,改进了变收缩系数随机搜索算法调整时间较长以及传统线性自抗扰控制器超调较大的缺点,是一种具有实用性的线性自抗扰控制器参数自整定方法

利用高频感应钎焊技术制备单层金刚石静强度实验样块和磨削砂轮,比较了单颗金刚石磨粒在磨削过程中所承受的平均法向和切向载荷分别与其钎焊后的静压强度和静剪切强度大小,结合对磨削过程中磨粒的磨损形态的观察,揭示钎焊金刚石砂轮在磨削过程中金刚石磨粒的磨损机理.实验结果表明:一般磨削过程中金刚石磨粒所承受的载荷远小于其静强度;钎焊后磨粒的静强度主要受钎焊时的真空度和钎焊加热时间的影响,真空度越高,静强度越大,钎焊时间越长,静压强度损失越大,而静剪切强度却存在一个最佳的钎焊时间;利用高频感应加热方式制备金刚石工具的磨粒焊接强度,完全能满足一般磨削加工要求,在磨削过程中磨粒以微破碎为主,很少有脱落和整颗折断现象

以国内某钢厂一30 t LF精炼炉为研究对象,通过建立由传热机理模型和黑箱模型相结合的灰箱模型对LF精炼终点温度进行了预测.首先根据能量守恒定律建立了传热机理模型.针对包衬耐材的蓄热以及合金的热效应难以精确计算的问题,采用偏最小二乘黑箱模型对这一部分温度进行了处理,最后将两种模型相结合综合预测了LF钢包精炼的终点温度.结果表明,偏最小二乘法在预测包衬的耐材蓄热和合金热方面的温度误差在±5℃以内的命中率达到97%以上,总的灰箱模型预测LF精炼终点温度误差在±5、±8、±10℃以内的命中率分别达到88%、96%和99%,模型具有较高的预测精度.研究可为该钢厂的LF精炼工艺提供指导

基于传热反问题,建立了高炉炉衬侵蚀过程的数学模型,确定了模型的边界条件,并采用共轭梯度法将反问题分解为三个问题:正问题、灵敏度问题和伴随问题进行求解.通过不同形状函数的反演结果证明了其可行性,并分别研究初始猜测形状曲线、测点数等对反演结果的影响.研究结果表明,初始猜测曲线的选取对反演结果影响很小,充分说明该方法不受初始猜测曲线的限制,具有较好的通用性.而测点数的选取对反演结果有一定的影响,测点数越多,曲线特征被捕捉的越好.但在保证得到曲线特征的前提下,较少的测点数也能得到比较满意的反演结果,平均相对误差控制在3%以内

研究了H13钢在电渣锭退火、锻后退火和淬回火三种状态下的析出物特征.利用碳膜萃取复型，通过透射电镜、电子衍射和能谱分析发现方形、圆形及尺寸在200 nm以下的不规则碳化析出物，并确定它们分别为V8C7、Cr23C6和Cr3C2（Cr2VC2）.研究了这些析出物的演变规律，并对其在液相区、固-液两相区和固相区的析出规律进行了热力学计算.根据热力学计算及电子衍射标定结果发现，Cr23C6和V8C7在液相区及固-液两相区均不能析出，当冷却到固相区时它们才开始析出

本报告以南昌市化工原料厂与美国PPG公司在白炭黑生产项目上的合资为案例,探讨 这类资产流失的体制根源和政策原因。 、一宗跨国公司对中国国有企业的收购 南昌市化工原料厂(以下简称南昌化原厂)系南昌市化工局所属国有企业,至今已有 近40年历史。全厂共有职工1600人左右(含退休职工)。1984年,该厂为适应国内市场 对橡胶填充剂的需求,打算开发白炭黑这种新型无机化工产品。它的主管部门通过中国 术进出口总公司分别接触了西德、日本和美国的有关公司,经比较后,决定引进美国PPG 公司的技术

针对如何识别无人机的问题，提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先，对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值，将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集；然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明，运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%，卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力，在部分UrbanSound8K数据集上进行测试，准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性，且识别性能优于支持向量机

研究了多目标多阶段混合流水车间的紧急订单插单重调度问题，综合考虑工件批量、刀具换装时间、运输能力等约束。先以最小化订单完工时间和最小化总运输时间为双目标建立静态初始订单调度模型，再针对紧急订单插单干扰，增加最小化总加工机器偏差值目标，建立三目标重调度优化模型，并分别用NSGA-II算法与融合基于事件驱动的重调度策略和重排插单策略的NSGA-III算法对两个模型进行求解。最后，以某实际船用管类零件生产企业为案例，先对NSGA-II算法和NSGA-III算法的性能进行评估，得到NSGA-II算法更适用于解决双目标优化问题而NSGA-III算法在解决三目标优化问题时表现更优的结论，再将所建模型与所提算法应用于该企业的十组插单案例中，所得优化率接近三分之一，验证了实用性和有效性

本文用超音波法及敲击回音法分别以斜向对打量测实体柱、不同厚度之块状试体、十字形试体及实体梁柱接头之压力波波速值,并与上述各试体之超音波直接对打量测的压力波波速值作比较,以评估斜向对打量测波速压力波之准确性,藉以探讨以斜向对打量测波速压力波值来检测梁柱接头混凝土质量之可行性.试验结果显示:超音波法于面宽40 cm之实体柱量测,当接收器偏距大于40 cm时,其波速值会明显下降;但敲击回音法以直径3 mm钢球作敲击源,接收器偏距超过70 cm波速值才会呈现下降趋势,以直径6mm钢球做量测则接收器偏距可达100cm,若以直径9mm钢球或铁锤做量测,接收器偏距达300 cm时,波速值仍未呈下降趋势.各试体之试验结果皆显示,超音波法之量测波速值基本上随接收器偏距增加而下降,但敲击回音法之波速值却不受偏距影响,其波速值与超音波直接对打值比较,误差皆在±3%以内

分别以5种不同的含镁添加剂（高镁磁铁矿、镁橄榄石、白云石、菱镁石和氧化镁粉）制备镁质球团，阐述MgO含量和来源对磁铁矿球团焙烧特性及冶金性能的影响。研究结果表明：不同的含镁添加剂对于生球的落下强度有着一定影响，其中氧化镁粉与高镁磁铁矿均能够提高球团的落下强度。相同的预热焙烧制度下，提高MgO含量会增加球团孔隙率，降低预热和焙烧球团的抗压强度，其中白云石对焙烧球团强度的不利影响最小。增加预热球团的氧化度有利于促进镁质焙烧球团固结，提高其抗压强度。在MgO来源相同的情况下，MgO含量的增加会导致球团孔隙的增减，降低了球团强度，而配加不同种类的含镁添加剂，均能不同程度改善球团的还原膨胀性、低温还原粉化性和还原性，其中配加高镁磁铁矿的球团的还原膨胀性和低温还原粉化性均优于于其他含镁球团