拟阵下的覆盖模糊粗糙集

拟阵是一种图和矩阵的同时推广的概念,而覆盖粗糙集是经典粗糙集的推广。利用拟阵理论研究覆盖模糊粗糙集,从而将两者进行了融合,提出了拟阵覆盖模糊粗糙集的概念,定义了拟阵覆盖近似空间的上下近似。分析了拟阵覆盖模糊粗糙集的相关性质,定义了拟阵覆盖粗糙集下的粗糙度,并通过它来衡量不确定程度,这也进一步推广了粗糙度。     

部分二值逻辑中Sheffer函数的构造与判定算法

在深入研究部分二值逻辑中Sheffer函数的基础上,根据部分二值逻辑中准完备集的最小覆盖,提出了一种高效地构造部分二值逻辑中Sheffer函数的算法,此算法能够构造出部分二值逻辑中的全部Sheffer函数,在构造算法的基础上,进一步提出了一种部分二值逻辑中Sheffer函数的判定算法,此算法和传统判定算法相比,避免了繁琐的计算,可以说是一种较简单的判定算法。     

不协调覆盖决策系统下属性约简的新的注记

讨论了不协调覆盖决策系统下属性约简的几点注记。给出不协调覆盖决策系统和条件限制熵的有关定义,提出了基于正域和基于限制条件信息熵的不协调覆盖决策系统的相关性质和定理,利用一个分辨矩阵设计了一种算法,它可以计算所有的不协调覆盖决策系统,并用实例验证此方法的有效性。     

连杆机构在钢管矫直机进料辊道设计中的应用

矫直机进料辊道是钢管矫直工艺中必不可少的辅机设备之一。采用两个简单的连杆机构,来设计辊道升降机构和拨料翻盖机构,达到了设计要求,实现了预定功能。整个设备结构简单,各运动机构协调一致,节约了设计制造成本,提高了企业经济效益。     

低压电机绕组挂漆量工艺研究

通过试验确定影响绕组挂漆量的主要因素,结合生产实际情况采取可行措施,以提高绕组的挂漆量,同时减少漆的流失量,提高绕组端部的整体强度。     

汽车覆盖件拉深过程中的压边力预测

结合数值模拟与人工神经网络技术研究了汽车内覆盖件承载地板在冲压成形中压边力的预测。将板料模型零件导入到Dynaform中进行网格划分并对其拉深过程进行模拟仿真,结合正交试验获取不同参数条件下最佳压边力的数据样本,然后运用Matlab软件中的GRNN神经网络工具箱对数据进行训练学习,采用训练好的神经网络对板料成形过程中的压边力进行预测,获得了板料拉深过程中的压边力变化曲线。通过预测结果和模拟结果对比,预测误差在10%以内。将预测的曲线对零件模拟仿真,结果显示零件最大减薄率在25%以内,并对板料进行实际冲压验证。结果显示成形效果良好,无起皱、破裂缺陷,符合实际生产的要求,说明GRNN神经网络可以用于零件冲压过程中压边力的预测。     

覆盖多粒度梯形模糊数决策理论粗糙集模型

作为经典Pawlak粗糙集模型的推广,基于论域上的等价关系,针对风险决策分类问题,多粒度粗糙集已有研究。其特点是在力争决策的期望损失（亦称决策的条件风险）最小的条件下,比较客观地确定对象分类区域的概率描述临界值,进而进行对象的最佳分类决策。然而,在实际应用中论域上的等价关系很难把握,况且特征状态的风险损失往往带有某种不确定性。凡此,无疑在一定程度上限制了多粒度决策理论粗糙集的应用。对此进行了研究：提出了覆盖多粒度梯形模糊数决策理论粗糙集模型,分别就平均、乐观和悲观的情形进行了讨论和刻划;得到了覆盖多粒度梯形模糊数决策理论粗糙集与已有相关模型之间的关系;结果和算例表明了模型的广泛性。     

基于服务模式的快速服务组合方法研究

多数传统服务组合方法忽视了领域服务的特性,针对特定的领域服务上下文环境时无法进一步提高优化性能,对此提出一种基于模式的快速服务组合方法。分析了领域服务的特征和规律,提出了服务模式的概念。进而给出了一种基于模式的两阶段快速服务组合方法,该方法在第一阶段利用已有的服务模式,采用贪心覆盖策略对用户需求进行快速覆盖,第二阶段则采用原子服务满足第一阶段无法满足的需求。实验表明利用该方法能获得良好的效果和性能。     

汽车钢DC03夹杂物产生原因分析及改进措施

通过采用扫描电镜、金相分析等手段,结合现场实际生产过程探讨了邯宝炼钢厂生产汽车钢DC03产生夹杂的原因分析,并针对其原因提出了改进措施。研究结果表明：DC03钢板产生的夹杂有两类：一类是钙铝酸盐夹杂,主要原因是来源于炼钢过程中大颗粒耐火材料脱落物或中间包卷渣;另一类是伴有钠、氟元素氧化铝夹杂,主要原因是保护渣卷入。为此,采取了优化保护渣成分、增加浇次开浇中间包质量、改进中间包包盖的吹氩管路、优化中间包覆盖剂成分和中间包吹氩量等措施,取得了良好的效果,低碳钢平均夹杂率由改进前的0.47%减少至0.32%。     

面向汽车覆盖件的拉延模快速设计及其实现

覆盖件的设计与生产是汽车制造业的重要组成部分,以覆盖件拉延模的快速设计为 研究目标,具体产品为导向,在设计模板的基础上,智能化修改与替换部分关键组件而形成新的 设计方案,以达到最小化工作量的目的。首先根据汽车覆盖件拉延模的实际模型和工艺,对拉延 模组成零件进行合理分类并建立嵌入设计知识的模板,新的设计替换模板中关键组件,系统自动 根据需要加入工艺信息,修整模型曲面以适应实际需要。实践证明,该方法可以有效地重用既往 设计经验,减少设计错误,提高设计质量。