波纹轨腰钢轨万能轧制数值模拟与实验研究

利用显示动力学有限元分析方法,模拟了波纹轨腰钢轨的轧制过程;分析了轧制速度、压下量、轧件初始厚度对轧制力的影响。在燕山大学三机架万能轧机上进行了波纹轨腰钢轨的轧制实验,在相同的轧制条件下,实验所得的轧制力与数值模拟所得的轧制力基本相符,证明了理论分析的正确性。说明用数值模拟所得的轧制力能参数能够用于指导实际生产中工艺参数的制定。     

H型钢万能轧制过程综合实验研究

在三机架可逆连轧实验机组上,采用铅试件和钢试件,对Ｈ型钢的万能轧制过程进行了综合实验研究,探讨了翼缘和腹板压下率差对腹板前滑、翼缘宽展以及翼缘压下率对轧制力、轧制力矩的影响规律,发现了一些钢试件和铅试件万能轧制时的不同特性,得到了一系列的轧制过程工艺资料。     

注意家装的电气安装隐患

随着住房制度改革,人们生活的提高,装饰装修走进了千家万户。但同时因装修不当而引起的漏电、触电、电火灾事故也屡见不鲜。住宅装饰装修中电气安装易出现隐患的原因有：（１）用电负荷增大。（２）安装不符合工艺要求,如导线的连接,配线,配管,灯具安装等。消除住宅...     

小波包能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波包能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先,以6406轴承为例采集不同工况的振动信号,然后对试验数据进行小波包变换,振动信号被分解到独立的频段,不同频带内的信号能量变化反映了运行状态的改变,提取各频带小波包能量谱为特征向量,最后应用基于模糊聚类的故障诊断方法。经对大量实测数据的处理和分析,能够比较准确地诊断出轴承的故障。     

模糊数学方法在H型钢轧机机架形状多目标优化设计中的应用

 目前,多目标优化设计中的加权系数基本上都是设计者通过经验来选定,缺乏有力的理论依据。在基于ANSYS软件对H型钢轧机机架圆角进行多目标优化过程中,应用模糊数学中的隶属函数,计算出不同加权系数组合的最优解和理想解的贴近度,从而确定出一组合理的加权系数,为加权系数的确定提供了理论依据。     

A special hierarchical fuzzy neural-networks based reinforcement learning for multi-variables system

Proposes a reinforcement learning scheme based on a special Hierarchical Fuzzy Neural-Networks （HFNN） for solving complicated learning tasks in a continuous multi-variables environment. The output of the previous layer in the HFNN is no longer used as if-part of the next layer, but used only in then-part. Thus it can deal with the difficulty when the output of the previous layer is meaningless or its meaning is uncertain. The proposed HFNN has a minimal number of fuzzy rules and can successfully solve the problem of rules combination explosion and decrease the quantity of computation and memory requirement. In the learning process, two HFNN with the same structure perform fuzzy action composition and evaluation function approximation simultaneously where the parameters of neural-networks are tuned and updated on line by using gradient descent algorithm. The reinforcement learning method is proved to be correct and feasible by simulation of a double inverted pendulum system.     

基于混合结构的机器人Agent控制结构的研究

该文面向分布Agent多移动机器人系统,提出了一种适合于多移动机器人的机器人Agent分层式体系结构,包括状态监测层、决策规划层、协调控制层和行为控制层,其中状态监测层主要实现整个系统对外部环境的状态监测。决策规划层设定系统的全局目标和单个机器人的局部目标,合理快速地完成任务的分解和分配,实现机器人之间任务级之间的协作。协调控制层完成机器人之间的运动协调。行为控制器主要采用基于行为的方法实现具体的运动控制。该结构应用于RoboCup环境下的分布多机器人系统中,满足复杂的、动态的应用环境和系统要求。     

一种用于重力场分离的约束插值切割方法

重力数据处理在油气勘探和基础地学研究等领域发挥着重要作用，而重力场的分离是关键环节之一。基于系统剖析插值切割法基本原理，证明了插值切割法的切割算子仅考虑了局部异常与区域异常弯曲方向相同的叠合情形，不适于复杂的实际地下地质情况。理论模型试算验证了插值切割法存在上述问题。因此，从全面考虑局部异常与区域异常的叠合关系的类型出发，制定了切割算子的补偿方案，提出了基于异常约束条件的插值切割法(约束插值切割法)。与插值切割法和小波多尺度分解法相比，约束插值切割法得到的局部异常与理论局部异常具有最强的相关性，相关系数为0.75，与插值切割法相比对局部异常的改善率达48%，优化效果明显。基于前人提出的切割半径与异常体埋藏深度近似相等的层切割思想，对中国陆域及周边区域的布格重力异常进行分离，获取了72~76km参考深度层介质所产生的重力异常，在准噶尔盆地、喜马拉雅地块等局部地区的修正率达50%以上，展现了该层位更真实、可靠的重力异常值信息，为上地幔顶部构造特征研究提供了技术支撑。进一步选取南海万安盆地及周边区域为研究对象，分离出的新生界沉积层重力异常与地震剖面显示的基底起伏特征基本一致，可用于基底深度变化的反演研究。研究表明，约束插值切割法实现了对插值切割法的改进，具有一定的实用价值。     

化学合成原料药申报过程中起始物料的选择与控制

药品在目前的生产生活实践中被广泛地利用,而对药品做具体的分析发现其大部分为化学合成原料药。这些药品的质量与起始物料的质量息息相关,所以要想获取高质量的化学合成原料药,需要对起始物料做好选择与控制。对目前化学合成原料药的生产实践做分析发现起始原料的选择和控制存在着非常明显的问题,这些问题的存在不仅影响了药物生产的质量,也影响了药物生产的效率,所以做好起始物料的选择和控制非常必要。文章就化学合成原料药申报过程中的起始物料选择和控制进行具体的分析,旨在总结问题,并为具体问题的解决实践提供参考。