聚乙烯润滑油桶专用料的开发

抚顺乙烯聚乙烯装置通过丁烯—1共聚，调整工艺参数，开发出符合润滑油桶要求的专用料，取代抚顺化塑厂注塑车间润滑油桶塑料原料混合料。工业化产品2810A已经面世。结果表明，在现有装置上只需添加一定量的丁烯—1，便可以提高塑料的韧性、耐环境应力开裂等综合性能，开发生产出了性能优良的专用料，其质量稳定可靠，具有较高的经济价值。     

边缘检测算子在车标识别中的应用

在数字图像知识的指导下,研究车标的边缘检测算法,分析Sobel算子和Laplacian-Gaussian微分算子的处理效果.针对以上两种算子的不足之处,提出一种改进的Sobel算子.     

基于免疫网络和SOM的文本聚类算法研究

文本聚类的核心问题是找到一种优化的聚类算法对文本向量进行聚类,是典型的高维数据聚类,提出一种基于自组织神经网络SOM和人工免疫网络aiNet的两阶段文本聚类算法TCBSA。新算法先用SOM神经网络进行聚类,把高维的文本数据映射到二维的平面上,然后再用aiNet对文本聚类。该方法利用SOM神经网络对高维数据降维的优点,克服了人工免疫网络对高维数据的聚类能力差的缺点。仿真实验结果表明该文本聚类算法不仅是可行的,而且具有一定的自适应能力和较好的聚类效果。     

板材激光弯曲成形技术的研究进展及其应用前景

板材激光弯曲成形是一种新型金属板材柔性成形技术，与传统成形工艺相比具有显著优势。综述了国内外此项技术的数值模拟和试验研究现状，并对其应用范围和发展前景作了展望。     

改进遗传算法的K-均值聚类算法研究

传统的k-均值算法对初始聚类中心的敏感很大,极易陷入局部最优值;利用遗传算法或免疫规划算法解决初始聚类中心是较好的方法,但后期容易出现收敛速度缓慢.为了克服上述缺点,文章将免疫原理的选择操作机制引入遗传算法中,使个体浓度和适应度同时对个体的选择施加影响,以此提出基于改进遗传算法的K-均值聚类算法,该方法利用K-均值算法的高效性和改进遗传算法的全局优化搜索能力,较好地解决了聚类中心优化问题.试验结果表明,本算法能够有效改善聚类质量,并且具有较好的收敛速度.     

步长自适应技术在棒线材热连轧过程模拟中的应用

利用数值仿真技术建立平-立轧制三维热力耦合有限元模型,对304不锈钢棒线材热连轧过程粗轧6道次实际工况进行仿真计算.基于刚性体推动模型,采用步长自适应技术根据模型的运算需要选择适合的时间步长.步长自适应技术能够在轧件轧制过程时采用较小的时间步长,在道次间隙时使用较大的时间步长.计算结果表明,采用步长自适应技术所建立的有限元模型可以在保证计算结果精度的前提下,显著地提高运算效率.     

板料成形有限元模拟的压边力控制方法研究

采用新的研究方法模拟水槽拉伸的实际压边过程。压边力采用不同的压边间隙和施加不同的分离力来实现。通过一个系统的研究方案来确定一个优化的压边力和压边间隙。研究发现 ,板料的法兰区域随着压边间隙的增加起皱变形严重 ,由于起皱引起的板料刚度上升导致压边力迅速上升。采用分离力时的模拟厚度比压边间隙小是由于法兰区域的变压边力。通过厚度和法兰边缘实验和模拟结果的比较 ,发现采用压边间隙可以更好地模拟板料成形的压边过程     

GCr15棒线材粗轧过程的隐式静力和隐式动力算法有限元模拟

借助大型商用有限元软件MSC.Marc,采用隐式静力和隐式动力有限元算法,对GCr15棒线材的粗轧过程进行了热力耦合有限元模拟,模拟采用生产实际中的轧制参数.2种算法的出辊速度、温度场和平均轧制力模拟结果基本一致,温度场模拟值与实测值的比较证明了这2种算法的可靠性.实际模拟时,隐式动力学算法计算时间少于隐式静力学算法,效率较高.     

Yb:YAG激光器特性

从Yb：YAG的晶体结构、特性出发系统地介绍了Yb：YAG激光器的运转特性。着重阐述了自吸收效应对调谐输出特性的影响、空间烧孔效应对宽度可调激光脉冲产生的限制，以及Yb：YAG激光器可调谐特性和自调Q性能。     

增钙液态渣的特性与利用

增钙液态渣是火力发电厂立式旋风炉燃煤产生的一种新型工业废渣。和粉煤灰相比,增钙液态渣具有物理化学性能稳定,组成波动小、品质优良,化学活性高等特点。可广泛应用于建工,建材,农田和道路等行业,做水泥混凝土掺合料、水泥活性混合材,生产加气混凝土、岩棉、农业用硅钙钾肥和修筑道路路基等。增钙液态渣的综合利用不仅有着较好的技术效果和经济效益、而且其环境和社会效益也是相当显著的。