建立了一个类人的机器人关节,由两条对抗设置的Mckibben人工肌肉驱动.简单介绍了Mckibben肌肉的力特性模型,推导了关节角度和Mckibben肌肉长度间的关系,从力学角度讨论了最大可能旋转角度,分析了Mckibben肌肉与关节的连接位置及关节结构参数对关节旋转角度的影响,并把类人关节和人类关节进行了比较.结果表明,Mckibben肌肉的收缩率和关节结构参数对关节旋转角有较大影响,关节内侧的Mckibben肌肉与关节的适中连接位置可使关节角达到极大值

钢坯热轧加热炉区生产调度属于组合优化中的NP-complete问题.本文根据加热炉区生产特点建立了分别以生产能耗最小化和加热质量最优化为主次目标的钢坯加热炉区调度数学模型,将其归结为布尔可满足性问题,构造了采用二进制编码方式的遗传禁忌搜索算法进行求解.基于实际生产数据的模拟优化结果表明,该模型和求解方法充分满足了现场加热炉区生产调度的需求,在满足生产工艺约束的前提下,缩短了生产时间,提高了钢坯入炉温度和加热质量,与传统人工调度方法的结果相比具有更好的节能、高产效果

最小距离法是一种应用非常广泛的状态识别算法,但其在使用过程中要求待识别样本必须符合类内距离较小、类间距离较大这一前提条件,否则将会造成识别错误.针对最小距离法存在的问题,提出了一种基于人工神经网络的改进最小距离法,并将该方法应用于加热炉工况的状态识别.结果表明,该方法具有识别速度快、识别率高的优点,完全能够满足工业生产过程的需要

采用人工神经网络方法建立了钢-铝固液相复合中助焊剂质量分数、铝液温度、模具温度、压力与界面层厚度间的关系模型,并结合最大剪切强度的复合工艺参数得出了钢-铝固液相压力复合的最佳界面层厚度为10.0μm

为研究高柱支承框架结构的抗震性能,对一V形支撑立面不规则体型高层钢框架结构进行了1/12整体模型模拟地震振动台试验,以主要结构动力特性、基底反力、柱底反力为控制目标制作模型并测试了其振型、阻尼比及其在7度多遇、7度基本、7度罕遇烈度地震作用下的加速度和位移反应.模型总高4.65m,总质量59.2t,模拟地震波采用了ElCentro波和人工波.试验中结构表现出明显的扭转效应,悬挑部分的位移反应较大;地震波三向输入时,扭转反应比单向输入时大.根据试验结果和相似理论,推导、分析了原型结构的地震反应,并对原型结构薄弱环节的抗震设计提出了建议

基于人工神经网络建立了反向凝固过程中的性能预测模型,实现了对铸带厚度和新相层晶粒度的全面预测;探讨了凝固过程中的主要工艺参数对上述性能的综合影响,为反向凝固性能的综合预测提供了简便的新手段.研究表明,新生相晶粒度随钢水过热度、母带厚度、浸入时间变化对其影响不显著,而钢水过热度、母带厚度、浸入时间变化对铸带厚度的影响较大.该模型的预测结果与实测的结果较为接近

将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径

通过人工模拟的方法,利用阴阳离子型聚电解质溶液制得自组装膜.将装有该自组装膜的玻璃基片放入模拟体液SBF中,选择适当的条件,可诱导羟基磷灰石在其上面的沉积.实验结果表明:SBF溶液的pH值对羟基磷灰石在膜上的诱导结晶特性有较大的影响;当pH值为7.40时,利用自组装膜和SBF模拟体液进行生物矿化得到的晶体最为细致紧密.诱导矿化实验表明,利用聚电解质稀溶液制成的自组装膜可以成功地进行生物矿化材料的研究

提出了一种基于粗网格与模式搜索相结合的支持向量机分类器模型参数优化方法,采用Jaakkola-Haussler误差上界作为模型选择的评价标准。以黎曼几何为理论依据,提出了一种新的保角变换,对核函数进行数据依赖性改进,进一步提高分类器泛化能力。在研究人工非线性分类问题的基础上,将该方法应用于手写相似汉字识别,实验结果表明分类精度得到了明显提高

为研究铁闪锌矿氧化浸出机理,以人工合成铁闪锌矿的悬浮矿浆为研究对象,采用三电极体系对其在硫酸浸出过程中的电化学行为进行了研究.结果表明在铁闪锌矿浸出过程中有H2S中间产物生成;通氧、元素硫分散剂以及氯离子引入浸出体系均能明显促进铁闪锌矿的电化学氧化;随硫酸浓度升高,铁闪锌矿的电化学氧化不断加强而闪锌矿的电化学氧化受抑.与闪锌矿相比,铁闪锌矿更易发生电化学氧化.在铁闪锌矿硫酸浸出过程中,其电化学氧化作用不容忽视