研究了高速滚齿滚削力与振动的关系,切削用量及切削方式对滚削力的影响.得出结论为:滚削力的交变作用引起滚切过程的受迫振动;滚切过程的特性形成自激振动条件,可通过刀具、切削用量及切削方式的合理选用防止自激振动的出现,避免共振与迫振,使滚削力的变化趋于平缓

针对在AGC板厚控制系统中存在时滞、时变、大惯性、非线性等问题,提出了采用自适应集中延时神经网络辨识、最优预报和模糊免疫PID控制相结合的控制方案,有效地提高了系统的控制精度和动态性能.经MATLAB仿真实验表明,各项指标均好于传统的控制方式,取得了令人满意的控制效果

提出一种基于生物免疫应答机理的人工免疫应答模型.它包括抗原匹配、克隆选择、变异、亲和力成熟等四个过程,通过克隆、变异过程实现抗体的多样性使所建立的系统具有较好的自适应能力,利用亲和力成熟过程完成知识的学习和积累.该模型具有运行参数少,稳定性好的特点,在提高数据压缩率和识别率方面具有较好的效果

基于采用较高液固比(20:1)的实验条件,避免了因硅酸钠与铝酸钠反应形成水合铝硅酸钠(钠硅渣),可将氧化铝熟料溶出二次反应动力学过程分为SiO2进入铝酸钠溶液和Al2O3损失两个动力学过程,详细研究了SiO2进入铝酸钠溶液过程的动力学行为.通过选择合适的动力学模型对实验数据进行处理,获得了该过程的动力学方程.方程表明,该过程的表观活化能较小,仅为24.86kJ·mol-1,说明其过程发生需要突破的活化能能垒较小,相应反应较易发生,其动力学机理与表面化学反应有关,也与扩散有关.铝酸钠溶液中Al2O3质量浓度对过程的影响远远大于铝酸钠溶液中Na2CO3质量浓度和NaOH质量浓度的影响,因此认为熟料溶出过程中,导致SiO2进入铝酸钠溶液的原因主要是熟料中的硅酸钙与NaAl(OH)4相互作用

为了控制板坯连铸结晶器内钢水的卷渣,提出一种用结晶器流场数值模拟计算结果对前人研究出的液面波动指数F数进行计算的方法,研究了F数与液面波动及板坯浇注工艺参数的关系.研究表明:从结晶器流场的数值模拟计算结果中调用相应的计算F数所需的参数,可以方便地计算出F数.调整浇注工艺参数将F数控制在3~5就可以将液面波动控制在±(3~5) mm的合理范围内,从而减小或避免结晶器内的卷渣

提出了一种在抗癌免疫监视下的肿瘤生长细胞神经网络(GISAC CNN)模型.用具有3个端口4个态变量CNN的解析判别法研究了GUSAC CNN的分歧图.数值模拟了癌细胞扩散和清除过程.研究结果似乎表明:效应细胞对癌细胞的清除起着至关重要作用,细胞组织中存在免疫缺陷,可能导致癌细胞的转移与扩散

尽管供应商评价应用日益增多,用单一评价方法处理所有定性和定量准则却存在一些局限.为避免供应商选择中单一评价方法处理所有准则的不足,实现主观信息与客观信息相结合的合理评价,提出了一种基于供应商选择准则分类的伙伴供应商认证选择的综合方法.该方法综合运用群组AHP方法、模糊综合评价、信息熵和TOPSIS方法的长处,使供应商的评价更为合理.以某钢铁企业焦炭供应商选择为例进行了实证分析

通过实验室热模拟和轧制实验研究了添加0.21%Al对成分为0.05%C-1.7%Mn-0.4%Si-0.05%Nb-0.03%Ti(质量分数)的微合金钢奥氏体分解动力学的影响.结果表明:加入0.21%Al在冷速为10℃/s范围内明显抑制奥氏体向先共析铁素体的转变,提高了贝氏体的淬透性;对于780℃终轧后在600℃等温20min的钢板,Al通过提高碳的活度减轻或避免了带状组织的形成,明显提高了轧制钢板的力学性能

提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性

针对冷连轧机动态变规格特性,提出了以变规格前的带钢张力设定值为控制目标的变规格机架速度控制策略.通过建立张力作用下带钢弹性变形的数学解析模型,推导计算了单步小压下变规格时变规格机架的速度控制规律,并根据流量相等原则对变规格后的冷连轧机前面机架进行速度设定.当变规格前后带钢的几何尺寸或材料特性差异较大时,提出利用楔形段方式完成动态变规格,采用上述张力控制目标策略推导计算了楔形段动态变规格方式每个中间厚度的轧制速度和辊缝设定值控制规律.本策略可将变规格造成的厚度偏差控制在变规格机架之间,同时避免了变规格机架与其他机架轧制因素通过张力的耦合,使轧制过程的动态变规格控制易于实现