人工智能在冷轧带肋钢筋工艺参数优化中的应用

论述了人工智能在冷轧带肋钢筋工艺参数优化中的应用,首先利用神经网络建立起冷轧带肋钢筋工艺参数与产品抗拉强度之间关系的数学模型,然后用遗传算法对工艺参数优化。按优化后的工艺参数在某拉丝加工厂进行了大批量生产试验,产品的合格率达到98%以上,从而为控制冷轧带肋钢筋工艺参数提供了一条行之有效的途径。     

数据融合在电梯群控系统中的应用

将数据融合技术引入电梯群控系统中,建立了基于数据融合技术的模糊联结聚合神经网络模型,对影响电梯调度的各因素进行充分有效的数据处理后,得到的电梯控制参数作为电梯调度单元的输入.应用实例表明了该方法是方便且有效的.     

CO2腐蚀的神经网络分析

利用神经网络的分析方法 ,对CO2 腐蚀进行分析建模 ,从系统的观点出发 ,建立了碳钢含碳量、CO2 分压、温度、流速与腐蚀速率之间的非线性对应关系 ,为准确的数学建模、预测设备的使用寿命和相关专家系统的研制开拓了新的思路     

基于演化算法的复杂机械广义优化设计实现策略研究

针对复杂机械广义优化设计过程中优化模型不易获得这一难题，利用人工神经网络的高度非线性是非线性映射能力，将优化建模转换为求取设计变量到设计方案的映射关系，构建了复杂机械广义优化柔性建模方法；引入模糊评价理论，设计了基于演化计算的优化方法，给出了优化流程图。该策略特别适用于复杂机械概念设计阶段的方案优化。     

基于并行工程和网络计划技术的模具生产进度编制方法

在充分考虑模具生产的特点和生产活动之间并行性的基础上,建立了单副模具典型生产过程的细化网络图,提出了一种基于并行工程、网络计划技术和最优化生产技术(OPT,Optimal ProductionTechnology)的模具生产进度计划编制方法。通过算例及其结果分析,表明了方法的可行性和有效性。     

基于PFEA、ANN和GA的U形件成形板料形状优化

将参数化网格划分系统ParaMesh和网格模型转换接口程序应用于参数化有限元分析(PFEA)和优化设计之中。通过ParaMesh建立了参数化有限元模型并进行参数化有限元分析。把人工神经网络(ANN)和遗传算法(GA)相结合进行优化设计,研究了U形件翻边成形中的板料形状优化。利用优化的结果值进行验算,获得了良好的成形件,表明基于PFEA、ANN和GA进行成形板料形状优化是可行的。     

小样本条件下某机载设备挂架结构的可靠性研究

某机载设备挂架结构的工作应力属于小样本事件，本文针对该结构利用有限元进行应力分析，以分析结果为样本，分别建立了结构工作应力与外载荷及结构尺寸的非线性映射关系。在此基础上形成了应力-强度干涉模型，并对结构进行了可靠性分析，得出了载荷波动对可靠性的影响大于尺寸波动的影响，为挂架结构的可靠性优化设计奠定了基础。     

基于网络文本的山地景观游客行为与形象感知研究——以重庆市长嘉汇弹子石老街为例

剖析网络评价文本能为景观规划设计提供科学的依据支撑,弥补因快速城镇化建设发展而导致的公众参与不足,对于景观设计而言是非常重要的。以重庆市弹子石老街为例,基于网络文本内容分析法,利用rostcm6、excel及python等分析和数据抓取软件,采集大众点评的相关评论数据,以山地景观设计视角结合相关数据分析软件进行定性定量分析并制作可视化分析图,最终从多维度分析游客评论得出结果及改进建议,总结针对重庆弹子石老街及山地景观设计的6条设计策略:(1)交通可达的组织方式;(2)垂直上下的衔接转换;(3)对景远眺的外向空间;(4)本土文化的特色彰显;(5)城市事件的策划安排;(6)游览夜景的慢行系统,期望对今后的类似山地景观空间规划设计提供一定参考和借鉴价值。     

多模型系统的神经网络控制器设计

针对多模型不确定系统,文章给出利用神经网络同时逼近多个常规控制器,实现多模型控制的神经网络控制方法.仿真实验结果表明了该方法简单有效,鲁棒性强.     

Fe(Ⅲ)改性膨润土光催化降解水溶液中的4-氯苯酚

以Fe（Ⅲ）离子交换改性膨润土,制得一种多相Fenton催化剂;以4-氯苯酚为模型污染物,研究不同反应条件的影响。结果表明,复合催化剂主要含SiO2及α-Fe2O3两种晶型,Fe是以高催化活性的α-Fe2O3形式存在。复合催化剂在H2O2及紫外光的协同作用下,经60 min反应后对4-氯苯酚的降解率约100%,TOC去除率约70%,且其循环使用性能较好。在实际操作过程中,控制溶液体系的pH值为6以及H2O2与4-氯苯酚浓度比约15较为适宜;在4-氯苯酚的降解过程中,C—Cl键持续断裂,Cl-被释放出来,降解过程生成了一些不含氯的中间产物。