介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

以大板坯连铸结晶器为研究对象,采用水模型和数值模拟的方法研究了不同水口出口角度对结晶器内钢液流动的影响.结果表明:现行15°水口在距结晶器边部50 mm的位置,表面流速和波高较小,传递给弯月面的热量较少,不利于保护渣的熔化;射流撞击到结晶器窄边的位置较深,压力较大,对撞击点下部坯壳的冲击力也较大;水口出口角度改为10°后,结晶器漏钢预报系统的报警次数大大减少,杜绝了漏钢的事故

本文从二元系中稳定化合物与液相平衡关系入手,导出了由稳定化合物的熔化焓计算二元系活度的新公式。通过对In-Sb二元系的活度计算验证了本方法的可行性,并用这一新方法预报了半导体Ga-As二元系的活度

以某钢厂15t顶底复吹转炉为背景,介绍用一般IBM-PC微型机实现复吹转炉计算机操作,同时提出冶炼终点钢水温度、含碳量的自适应预报和补吹智能操作,并给出程序框图和实验结果

研制了不锈钢板坯连铸凝固传热数学模型,用以预报连铸各参数的冶金效果,如铸坯的温度场、液芯长度、凝固坯壳的厚度等,模型具有多功能性。经生产应用验证,模型具有实用性

为了实现炼钢过程钢水温度的精确控制，在分析了实际炼钢厂钢水温度控制现状和钢水温度影响因素的基础上，建立了关键工序节点钢水温度的正向预测模型和逆向预定模型.同时，为了克服现有钢水温度预报方法的不足，提出一种基于钢包热状态和BP神经网络的混合模型方法.该方法以钢包热状态跟踪模型为基础，充分考虑了钢包热状态对钢水温度的影响，并与BP神经网络结合，可有效提高预测精度

近年来,深部开采安全机理与灾害防控领域已取得一定的研究成果,但基于现行理论与技术还难以全面解决未来深部采矿过程面临的防灾减灾问题,至今尚未建立起完善的深部开采灾变与防控研究体系.本文开展了对深部开采灾害研究领域的文献调研和问题探讨,总结有关深部地应力场测量与分布规律、深部岩体力学与耦合损伤机理、深部动力灾害机理与预报、深部突水灾害机理与预警以及深部开采围岩变形机理与防控等方面的研究成果,进而分析当前研究的不足,凝练出深部开采诱发灾害研究领域亟待解决的关键问题,并就未来超深开采灾害研究态势予以分析

为了准确预报我国钢铁工业未来生产结构、能耗和排放情况，构建了钢铁生产、加工、消费、折旧的全生命周期模型和基于人均钢铁存储量的产量预测模型，结合工序能耗和排放特征，针对基准、折旧寿命延长、废钢回收率提升、能源效率提高及综合等五种情景进行了情景预测.中国钢铁产量、能耗和排放会历经一个峰值后下降，电炉短流程会逐渐替代高炉长流程成为主流.流程结构转变是未来中国钢铁行业节能减排的关键\红利\，而节能技术的作用在后期越发凸显.中国钢铁行业要达到2050年减排一半的目标，需结合综合情景实施生产结构调整、废钢回收、节能减排技术推广等相应措施

本文讨论了输入输出维数不等的线性多变量系统自校正控制器的设计方法。采用了对输出跟踪偏差量和控制输入量进行约束的二次型性能指标,最优控制律特使这一性能指标取最小值。将最优控制律所满足的方程和辅助系统输出的最优预报器有机地结合起来,得到适用于参数估计的方程,进而得到了自校正控制器结构。应用这一控制器所得到的闭环系统,可以跟踪时变的参考信号,并且适用于开环不稳定系统

分析了解析法与简化方法的缺点，采用有限元法建立轧辊热变形计算模型.针对轧制过程中轧辊热变形计算数据特点，将计算任务分为负责静态数据准备的预计算和负责动态数据准备与热变形求解的更新计算，换辊时进行预计算，计算任意时刻的热变形时只需进行更新计算，计算量远小于标准有限元程序.根据特殊处理的计算流程，编写了基于轴对称有限元法的轧辊热变形程序，其计算结果与ANSYS结果一致，精度均高于简化方法约30%.自编轧辊热膨胀有限元程序计算精度高，耗时少，满足在线热膨胀预报要求