人工神经网络预测高炉铁水硅含量

提出了BP神经网络预测高炉铁水硅含量的几种网络优化方法,指出了神经网络预测硅含量的可行性与局限性.     

一种基于粗糙集的数据分类方法

应用粗糙集理论的属性约简和规则约简方法对数据进行分类,并以可靠的数据对该方法进行了实验.结果表明,该方法复杂度低,且能有效提高分类效果.     

高炉炉料结构优化模型设计与应用

以高炉炼铁专家知识为依托,以VB和MATLAB软件为平台,以Microsoft Access数据库为工具,构建了高炉炉料结构优化模型。此模型不仅能计算得到适合炼铁工艺的最优吨铁配比,而且可以根据最优配比计算出生铁产量、燃料用量、熔剂用量、渣量及炉渣成分等生产所需数据。     

基于UR机器人的直接示教系统研究

随着机器人技术的发展,越来越多的工业机器人被应用于工业生产的各个领域。人机互动是工业机器人发展的一个重要领域,而直接示教是人机互动的一个重要发展方向。直接示教机器人目前还是比较稀少,只有少数的机器人公司研发了直接示教系统,但是只能适用于他们自己的机器人系统,对于目前大部分机器人并不适用。为了拓宽直接示教的应用范围,对普通的机器人也能应用直接示教。大部分的机器人系统都是密闭的,不直接对用户开放,现提出了一种直接示教系统,在不涉及机器人原有系统的基础上实现直接示教,以Universal Robot为研究对象,通过一个力/力矩传感器感知操作者的示教力,数据采集卡收集到力/力矩的电压模拟信号,在上位机进行转换为力/力矩,然后进行力与位置的转换,发送到下位机实现运动,从而完成直接示教。     

从“以人为本”角度理解和认识决策系统的演化趋势——兼谈人机协同决策系统的构建

传统决策支持系统理论研究和系统实践主要是以模型、数据和技术为主线,虽取得很多进展,但在面临日趋复杂的决策环境和决策者逐渐增强的参与意识时往往效果不佳。针对此问题,从“以人为本”角度重新审视决策系统的演化进程并研究了其发展趋势,提出系统构建过程中应该凸显人的作用。将参与决策活动的人作为系统的组件（人件）,并使其和软件网络赋能为人件服务和软件服务,形成人件服务和软件服务深度耦合的人机协同决策系统以突破传统决策支持系统架构和功能体现,进而探讨人机协同决策系统的相关概念与内涵、系统结构及总体架构等且提出进一步值得深入研究的学术问题。     

高炉炼铁配料计算应用系统的设计与应用

高炉物料是高炉冶炼的基础,高炉配料是影响高炉生产的至关重要因素。以高炉物料平衡计算为理论基础,以建立高炉配料计算应用软件为切入点,建立了应用可行的高炉炼铁配料计算应用系统,从而保证了高炉配料和变料计算的准确性,实现了高炉配料计算的自动化。     

边界层流体对低渗透油藏渗流特性的影响

以去离子水在半径为2.5μm和1.0μm微圆管中流动的实验结果为基础,拟合得到去离子水在微圆管中的有效流动半径公式和基于边界层流体的不同半径毛管束视渗透率公式,并比较了视渗透率与理论渗透率之间的关系.研究结果表明:随着管径尺寸的减小,边界层流体对渗流特性的影响变大;边界层流体厚度是压力梯度的函数,并随压力梯度的增加而按指数规律递减;毛管束视渗透率随压力梯度增大而增大,并最终趋近于理论值.边界层流体是导致低渗透油藏非线性渗流特性的主要因素之一.     

RBAC中基于概念格的角色评估

基于角色的访问控制模型(RBAC)是一种常用的访问控制模型,但是由于现有的角色及其权限之间的关系由人工指定,导致成本较高且有可能存在权限分配不合理的情况,容易带来安全隐患.针对此问题,引入完备信息系统的信息粒度度量方法,结合访问控制的基本原则对需求中角色及权限信息的不确定性进行分析,作为系统需求的一种反馈与度量,为系统的信息使用提供帮助.最后,通过实验验证了该方法的有效性.     

高岭土基三元纳米复合电流变液材料及其性能

从物理设计和化学设计出发, 研制了一种高岭土/二甲基亚砜/羧甲基淀粉三元纳米复合电流变液材料. 该体系采用二步复合法制备, 即先将极性液体二甲基亚砜直接插入到高岭土片层之间, 然后再用溶液法复合羧甲基淀粉. XRD测试表明高岭土的层间距由0.715 nm扩大到1.120 nm. SEM显示羧甲基淀粉以纳米颗粒复合于化合物内. 在颗粒/硅油体积比30%和DC E=5 kV/mm下, 这种材料的静态剪切应力可达17 kPa, 分别是相同条件下纯高岭土电流变液和高岭土/羧甲基淀粉电流变液的14和4.25倍. 三元体系电流变液还具有较好的温度效应和抗沉降性能, 放置30 d后沉降仅为9%. 研究表明, 当三元体系质量配比为1︰0.75︰0.6时, 协同效应最佳, 表现出最强的电流变效应. 介电性能测试表明三元体系电流变液的介电常数和电导率比原材料电流变液有很大改善, 增强了极化能力和介电失配, 从而使电流变性能大幅提高.     

一种BCA结构形式的硬件排序电路模型

介绍了一种总线相联的细胞阵列（ＢＣＡ）结构形式的硬件排序电路模型，数据以串入串出方式通过该电路，边输入，边排序，利用ｎ个细胞对ｎ个数据进行排序，只需ｎ步，该排序电路模型的每个细胞需要一个寄存器，一个比较器，一个多路选择器，由于其模块化的很容易有连扩展成多级的排序电路。