基于经典的叠层板理论和热弹性力学的有关理论,合理简化边界条件,建立了一维非对称热应力缓和型功能梯度材料(DFM)分析模型。推导出FGM在稳态温度场下温度分布函数及热应力分布函数。在此基础上,开发出了非对称热应力缓和型功能梯度材料计算机辅助设计系统FGMCAD.FGMCAD的作用在于能够通过改变FGM的各项设计参数来实现残余应力和工作应力在FGM中的分布达到最优。还给出了在设计1个FGM时系统的运行实例

针对产品在设计初期影响产品质量的各种不确定性因素,将不精确法与稳健设计相结合.根据不精确法的映射方法,把产品的设计变量从设计变量空间(DVS)映射到性能变量空间(PVS),并建立设计变量到性能参数的映射函数——集成函数,利用其合成PVS中的不同性能偏爱,完成多属性的偏爱集成或多个评价者之间的偏爱集成.以减速器为例说明集成函数对多属性集成稳健设计方案求取最优决策的应用.实例表明该方法是方便和实用的

采用二段式盐浴热处理、金相显微镜(OM)、扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)和拉伸实验等方法,研究了添加0.025%微合金元素Nb对高Al(1.5%Al)冷轧相变诱导塑性钢(TRIP)组织与性能的影响规律.结果表明:Nb微合金化使高Al冷轧TRIP钢在连续退火后组织得到细化,残余奥氏体含量及其碳含量比无Nb钢均有所升高.含Nb钢在370℃和400℃等温后抗拉强度均大于650MPa,且总伸长率达到35%,具有优异的综合力学性能.Nb微合金化,将本实验所研究的高Al冷轧TRIP钢的最优贝氏体区等温温度由400℃左右扩大到370~400℃,提高了生产的工艺稳定性

基于最优分类线的概念,提出了一种新的模式识别分类器构建方法——判别域界面几何法.该方法利用BP神经网络的高度非线性,将模式类样本数据从高维输入空间映射至二维判别域空间后,采用多边形中轴提取方法,构造模式类间隙多边形的中轴线,延伸至整个二维判别域空间,生成模式类决策边界.以铁路货车车轮用双列圆锥滚子轴承的故障诊断为例,介绍了判别域界面几何法的应用过程.结果表明,判别域界面几何法能在二维判别域空间上给出各不同故障模式类之间明确的界限,这就给操作者直观判断故障模式类别提供了条件

通过把轧制力方程和厚度控制方程在小范围内线性化、离散化,用递推最小二乘法辨识出系统的状态空间模型.给出了基于Kalman滤波法的最优信息融合算法,并针对热连轧这个复杂的多变量系统设计了异步信息融合估计算法.将模型用于热连轧机带钢厚度预测中,同时也预测带钢塑性系数Q.最后把实时预测出的带钢出口厚度和带钢塑性系数应用于带钢热连轧厚度控制系统,提高了带钢厚度质量

将一种自适应遗传算法应用于移动机器人路径规划.提出了一种基于几何避障法的初始种群产生算法;设计了基于启发式知识的交叉、变异、求精和删除算子;采用一种新的模糊逻辑控制算法自适应地调节交叉概率和变异概率;对移动机器人离线和在线规划问题进行了仿真研究.仿真结果表明:自适应遗传算法具有较快的搜索速度、较高的搜索质量以及较强的自适应能力,为移动机器人最优路径规划问题的解决提供了一种新方法

提出一种结合横摆力矩控制和主动前轮转向控制的提高紧急制动侧偏稳定性的控制方法.控制器采用前馈-反馈复合控制,通过最优控制算法求解反馈控制参数,并对稳定性控制参数和制动力参数进行优化,以缩短制动距离.仿真对比实验证实这种方法在提高制动稳定性和缩短制动距离方面都有良好的效果

用正交设计方法,对TZG80-120F自同步振动给料机的生产率进行了实测研究,得到了给料机的激振力、倾角、振动方向角和入料口厚度与生产率及电参数的关系.并找到了各参数之间的最优组合

通过对地下工程围岩变形曲线的分析,提出了特征值法,介绍了其在确定最优支护时间和围岩变形形态分类中的应用,并用实例证明了该方法的可靠性和简单易行的特点

采用TMCP热轧及轧后两阶段控制冷却技术,在试验室制备了含Mo成分的X80级抗大变形管线钢,并利用扫描电镜和透射电镜等分析方法研究了不同冷却条件对组织与性能的影响.结果表明,采用两阶段控制冷却工艺的含Mo成分X80抗大变形管线钢为铁素体-贝氏体双相组织;随加速冷却中开冷温度降低,组织中铁素体含量增加,试样强度降低,屈强比降低,均匀伸长率提高;随加速冷却中终冷温度降低,贝氏体中M/A含量减少,尺寸更细小,分布更分散,试样强度变化不大但均匀伸长率显著提升.分析表明,当铁素体含量一定时,均匀伸长率与贝氏体中M/A密切相关,细小且均匀分布的M/A可提高加工硬化速率,推迟颈缩发生,使均匀伸长率升高.当加速冷却中开冷温度为690℃、终冷温度为450℃时,组织中铁素体的体积分数约为23%、晶粒尺寸约为5μm,M/A岛尺寸约为1μm,组织均匀性良好,试样得到最优的强度塑性匹配