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

针对间断连接无线网络中节点负载不均衡和能量资源受限的问题,提出了一种能量有效的数据转发策略.该策略根据网络运行的历史相遇信息,充分考虑网络特性,以分布式方式估计节点的活跃度、剩余能量和数据转发率,准确地估计节点效用值,感知网络节点的服务能力,以帕累托最优作为自适应选择最佳下一跳中继节点的理论依据,执行数据转发操作,有效地解决了由于节点自私性所导致的网络性能下降.数值结果表明,与其他能量管理机制相比,所提出的机制能够均衡网络节点负载,有效解决网络\热点\问题,延长网络生存时间,使投递率、时延等系统性能都得到大幅度提升

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

针对复杂采空区激光探测中存在探测“盲区”和点云数据分布不均的问题，研究激光多点扫描和点云数据拼接与精简方法.通过多点探测避免了单次探测“盲区”，加密了数据稀疏区.提出了基于公共坐标和最小二乘法的靶标矩阵转换方法，实现了多点探测点云的拼接.统计了点云密集区的分布规律；对密集散乱点云，提出了沿y轴方向分层剖分，层内数据以x和z坐标极值分区，区内每点以x值排序后依步长筛选的精简算法.大型贯通采空区验证表明：基于最小二乘法的拼接算法最优，误差范围在0.1 mm左右；数据精简率为15%-25%，确保了边界三维信息的完整性

为能彻底解决群体智能算法早熟问题的同时保持原算法主体不变且可与现有优化理论协同优化，在前期仿真实验和理论证明的基础上，提出了一种逐层演化的改进策略.利用在原算法中构建基于搜索空间压缩理论的自适应系统，通过逐层的压缩、选择、再初始化的操作，以包括压缩后搜索空间在内的社会信息作为遗传知识，指导寻优过程，从而实现最终解精度的提升、避免早熟问题的出现.对基准函数进行仿真实验可以看出该策略在提升算法精度，增强后期个体活性方面具有良好的表现

针对模糊边缘的红外目标提取问题,提出一种基于流形正则化多核半监督分类的提取方法.首先应用最大类间方差法计算初始分割阈值,获得确定化的目标和背景区域以及待确定化的模糊边缘区域;然后建立各区域内像素点邻域空间集,并通过多核函数特征映射获得邻域空间中灰度均值和方差信息特征值,通过流形正则获得邻域空间中位置信息特征值;在特征值基础上,建立半监督分类模型对模糊边缘区域像素点邻域空间集进行类别划分;最后计算最佳分割阈值.对比实验结果表明,该方法提取模糊边缘红外目标效果好且运算效率高

针对传统的利用极点等密度图和玫瑰图的结构面分组方法主观性强和聚类分析方法不够直观的缺点,建议利用模糊C均值(FCM)聚类的隶属度的结果,结合图形技术绘制隶属度等值线图来进行结构面分组.隶属度等值线图充分利用了模糊C均值聚类中隶属度的信息,展现每个聚类的隶属度的空间分布规律,并且可以分辨出因随机因素形成的结构面,还可以直观地读出聚类中心的范围.三山岛金矿的实例证明,该方法同时具有传统方法直观和聚类分析方法客观的优点,并且能够适应优势组不明显的数据

带钢热连轧是一个多阶段的生产过程,在工序繁多的加工过程中与产品质量直接相关的控制参数和目标参数近百个.如何找到控制参数和目标参数之间存在的信息加以利用,提高热轧带钢产品质量一直是科研人员和工程技术人员努力的目标.研究表明,利用数据挖掘方法结合热连轧生产的工业特点,提取潜在的、有用的、最终可理解的工艺知识,得到质量缺陷与控制状态的对应关联关系,通过控制变量权值向量和数据挖掘高危关联状态集合综合分析,可以迅速对带钢质量问题的产生原因进行定位,找出关键控制变量做出调整,减少经济损失,提高生产效率,为热轧带钢产品质量问题分析提供科学、准确的思路

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求

基于钢球斜轧成形原理,采用DEFORM-3D有限元软件建立了钢球斜轧成形的有限元模型.相应的实验结果表明有限元模型是可信的.利用有限元结果研究了钢球斜轧成形过程的金属径向和轴向变形规律.研究表明:坯料的金属以周期振荡方式累积变形.在轴线方向上,球体间的连接颈是变形最剧烈的位置,离连接颈越近,金属的径向变形和轴向变形越大.在横截面方向上,球体前半球的金属,离轴线中心越近,径向压缩量越小,轴向位移越大;球体后半球的金属,离轴线中心越近,径向压缩量越小,轴向位移越小