◼ 了解算法效率的度量方法和大O记法 ◼ 掌握简单的线性查找法和二分查找法 ◼ 掌握简单的选择排序法和冒泡排序法 ◼ 了解分而治之策略，基本掌握归并排序法

介绍了针对楔横轧机采用液压压下进行辊缝调节基于Popov-Landau超稳定理论设计电液模型参考自适应控制系统.给出了算法，设计方法，理论分析及数字仿真结果，表明这种MRAC系统具有良好的静、动态性能，并具备一定的跟随性及抗干扰能力，控制器形式简单，易于现场应用

针对板形板厚多变量复杂系统,以板形和板厚质量为主要控制目标,以弯辊力和辊缝为主要控制变量建立系统模型.基于某热连轧实际生产参数得到具体数学模型.针对建模过程中忽略掉的各种次要因素的影响及扰动和参数摄动,应用Matlab鲁棒控制工具箱对系统进行耦合分析并求解出鲁棒控制器,通过均衡处理的控制器降阶算法得到低阶鲁棒控制器.仿真结果验证所设计控制器具有良好的解耦效果、抗干扰能力和抗参数摄动能力

分析了连铸-热轧区段混装一体化生产和加热炉群生产模式,并在此基础上建立了混装一体化生产下加热炉群调度模型.模型在满足加热炉生产工艺的基础上充分考虑了板坯进入加热炉前的等待时间和轧机空闲时间.采用禁忌搜索算法对模型进行了求解.最后,针对大批量少品种和小批量多品种两组板坯对某钢厂1580mm轧线非专用炉模式与专用炉模式分别进行了仿真.仿真结果表明连铸-热轧区段采用专用炉模式生产比传统的非专用炉模式生产能够明显提高加热炉热效率

针对轮式移动操作机器人的非完整性和不确定性,为其设计了鲁棒跟踪控制器.即采用分段运动学到动力学方法为移动平台设计动力学跟踪控制器,并分别为移动平台和机械手设计神经网络控制器,利用遗传算法来搜索神经网络的优化权系值,从而补偿平台与机械手间的不确定量.通过Matlab的Simulink以及CMEX文件对所设计的控制器仿真,结果表明此控制器具有较强的鲁棒性

分析了带有可调参数的Perry-Shanno无记忆拟牛顿方法的收敛性.证明了对于非凸目标函数,在非精确搜索条件下,参数在一定范围内,算法是收敛的

以某钢厂1580热连轧生产数据为基础,提出一种有限元与神经网络集成建模的方法.该方法首先对轧制过程的塑性变形进行有限元建模,然后结合有限元数值分析方法和智能技术的优点,实现有限元和神经网络的集成建模.集成模型中的神经网络模型为有限元模型提供参数调整的依据,并且在神经网络训练过程中使用改进的混沌粒子群优化算法对神经网络进行优化.通过与现场实际生产数据进行比较,验证了该模型的有效性

建立了钢铁企业技术素质评价指标体系,提出了技术素质评价指标的权重和隶属度的确定方法及模糊关系合成算法模型.利用11家钢铁企业的实际数据进行实证分析

针对转炉特钢流程轧钢工序、连铸工序的生产特点,对轧制计划规则生成进行了描述,提出了基于规则的轧钢生产计划排产启发式算法,给出了详细求解步骤.在分析实际生产状况的基础上,对连铸浇次计划生成规则进行了描述,建立了连铸浇次最优化模型,同时对生产排产系统进行了总体设计和技术架构.运用Delphi7.0和SQL Server2000开发了生产排产系统,并应用于中型转炉特钢厂,实践证明模型实用可靠,系统通用性强

提出了一种应用灰度击中击不中变换提取故障特征的方法.从待分析信号中指定若干个目标波形,由此计算得出击中击不中结构元素对,在每个采样点位置进行模式匹配,具有故障特征的波形段将具有较高的输出.应用于制氧厂驱动电机的碰摩信号和转子试验台的冲击信号,成功提取出削波特征和冲击特征.该方法与人工分析信号的思路接近,算法容易理解,可以作为从时域波形直接提取故障特征的一种有效方法