提出基于IGA模型的热连轧精轧机组负荷分配的智能优化新方法,该方法具有计算精度高、速度快等特点,且适合在线计算.实验数据对比分析结果表明了该方法的有效性,为热连轧精轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一条新途径

词义消歧的特征来源于上下文.日文兼有中英文的语言特性,特征抽取更为复杂.针对日文特点,在词义消歧逻辑模型基础上,利用最大熵模型优良的信息融合性能,采用深层特征抽取方法,引入语义、句法类特征用于消解歧义.同时,为避免偏斜指派,采用BeamSearch算法进行词义序列标注.实验结果表明,与仅使用表层词法类特征方法相比,本文构造的日文词义消歧系统的消歧精度提高2%～3%,动词消歧精度获得5%的改善

利用Gleeble 1500热模拟机测定了簿板坯连铸连轧EAF-CSP工艺生产的低碳含锰钢经奥氏体区二次变形后的CCT曲线.实验钢含有0.17%C,1.21%Mn和0.28%Si(质量分数).研究表明:提高热轧后的冷却速度使Ar_3温度降低,导致试验钢的晶粒进一步细化;冷速大于20℃/s时,出现贝氏体和铁素体的混合组织,可降低钢的屈强比;790℃终轧,550℃卷曲时出现铁素体/珠光体带状组织,提高冷速使溶质(如Mn和C)富集区在形成珠光体之前完成奥氏体—铁素体相变是避免生成铁素体/珠光体带状组织的有效方法

采用超高压力下通电烧结技术制备了铜体积分数25%~75%的钼铜合金材料.烧结压力2~10GPa,通电功率15kW,通电时间65s.分析了不同成分和制备工艺参数的钼铜合金显微形貌及力学性能.结果表明,所制备的钼铜合金材料结构致密,力学性能优越,而且超高压力下通电烧结技术能有效地避免晶粒长大和组织偏析

提出一种准确快速测量AA3104热轧铝板织构的方法.为避免因反射法测量带来的不均匀性,根据铝板的样品对称性和晶体对称性,用透射法测出极图上一条弧段上的衍射数据.用正态分布来拟合测量的数据,并得到各织构组分的特征参数.用所得参数计算出的极图和ODF图与用常规方法实际测得的结果有较好的一致性,很好地预测到热轧铝板的主要织构组分.原则上,该技术可以发展成为工业上热轧铝板织构的在线定量检测技术

利用金属原位分析仪定量分析了过程Al系夹杂的数量,并用一种深度侵蚀的方法观察了夹杂物的三维真实形貌.对过程全氧(T.O)、[N]含量变化进行了跟踪.通过延长RH合金化后的纯循环时间对过程洁净度进行了评价.结果表明:RH在合金化后保持8~10 min的纯循环时间T.O可降低到30×10-6以下;废钢加入会极大影响钢液的洁净度,合金化完毕后应避免废钢加入;加Al 5min后夹杂物数量达到最大,为7.02mm-2,主要为大型的团簇状夹杂,经过纯循环后,夹杂物数量、尺寸均有较大的降低

为解决强背景信号下冲击特征的提取问题,提出了一种自适应多尺度形态学分析方法.对于实际的待分析信号,分别定义长度尺度和高度尺度来确定多尺度形态学分析的结构元素,并基于信号的局部峰值实现自适应多尺度形态学分析.数值仿真实验分析表明,自适应多尺度形态学分析方法较单尺度形态学分析方法更利于提取信号的形态特征,避免了单尺度形态学分析在结构元素选择时的盲目性和对相关先验知识的依赖性.本文所提出的方法应用于轴承故障诊断,结果表明这种方法可以清晰地提取出各种特征信号

提出了一种基于遗传算法(GA)和模糊C均值(FCM)算法的岩体结构面混合聚类方法.利用GA的全局搜索性能,求得初始聚类中心;在此基础上利用FCM算法,根据精度要求再作进一步求解.该方法避免了人为划定分类界限的主观性,消除了FCM聚类算法的局部最优的弱点,解决了采用普通遗传算法聚类时搜索速度和聚类精度的矛盾.结合实测数据,对应用该方法进行结构面组识别的步骤、参数选取、分组有效性、优势方位的判定进行了分析和讨论

开发了一种水平轮式连铸机,用以高速浇铸52~85mm小方坯。新铸机的结晶轮轴心与垂直线成3°~5°倾角。从中间包流出的钢水,通过密闭的水口进入结晶槽,避免了钢水被氧化,又省去了钢液面检测及控制装置。在直径3m的试验铸机上,以18~22m/min的速度浇出了50mm×63/67mm的小方坯,其表面及内部质量都令人满意。在此基础上,设计了用以浇铸70~85mm小方坯的水平轮式连铸机,其预期的最高出坯速度为28m/min,并能与高速线材轧机相配合,直接轧制成材

高炉是一个包括复杂物理化学变化和传输过程的高温反应器。由局部反应和区域热平衡、物料平衡建立的机理模型难以适应炉况的迅速变化。用模糊数学理论进行不确定知识的处理,构成了知识库和推理机,从而建立了人工智能高炉异常炉况诊断专家系统,避免了人工可能漏看忽略的仪表微小变化所造成炉况判断的偏差,因而有较高的命中率