浮选指标预测与判断神经网络专家系统的研究

将神经网络与传统专家系统有机地结合，建立了用于浮选过程中浮选指标预测与判断的神经网络专家系统，该系统适应性强，且具有良好的自学习功能。     

用神经网络综合预测水力旋流器性能

将人工神经网络用作水力旋流器的性能预测模型，实现了对其性能的全面预测，并探讨了结构及工艺参数对其性能的综合影响，弥补了以往数学模型预测的某些不足，为水力旋流器性能的综合预测提出了一个有效而简单的新手段。     

矿井瓦斯灾害防治方法库系统模型设计

针对瓦斯灾害的类型、发生规律，结合地理信息系统和协同工作理论，建立的矿井瓦斯灾害防治方法库系统能够对煤矿瓦斯状态进行分析评定，对不同成因的瓦斯灾害提供了防治和治理方法，为矿井决策者做出瓦斯灾害正确的防治方法提供依据，亦可用以日常瓦斯灾害防治学习。     

基于支持向量机补偿的灰色模型网络流量预测

针对网络测量与控制技术中提高流量预测准确性的问题,提出基于支持向量机残差补偿的灰色模型网络流量预测模型。该模型采用灰色模型进行趋势预测,支持向量机进行残差序列预测,实现残差补偿。实验结果表明:该模型具有预测模型样本小,预测精度高等优点,适合于网络流量预测。     

罐式批次成品汽油调和配方集成建模方法

考虑罐式批次成品汽油调和过程中罐底余油对产品质量指标的影响,本文提出了一种基于改进多核模糊C均值（multi-kernel fuzzy C-means,MKFCM）与极端梯度提升树（extreme gradient boosting,XGBoost）集成的成品汽油调和的通用配方建模方法。该方法首先考虑各调和组分的差异性,提出一种自适应核参数计算方法对MKFCM改进,并将其用于罐底油聚类分析,旨在最大程度划分出性质相近的罐底油批次类型;在此基础上择优选用XGBoost算法,以各批次罐底余油的组分比例和产品预期质量指标作为输入,建立各批次子配方模型;在配方生成时,基于改进MKFCM求得当前罐底余油的隶属度向量,并以此为权值对子配方模型进行加权融合,最终以多模型集成的方式得到了成品汽油调和的通用配方。经使用某企业实际工业数据进行实验分析,结果表明,较单一模型或未改进MKFCM的集成模型,基于改进MKFCM-XGBoost的多模型集成配方,预测精度和泛化能力均更优,更适合罐式批次成品汽油调和过程。     

分子模拟技术在壳聚糖功能材料开发和应用中的研究进展

壳聚糖因其优良的生物相容性、可再生性、生物降解性以及絮凝、吸附性而被广泛应用于医药、能源、环保等领域。随着统计力学和计算机科学的快速发展,应用分子模拟研究壳聚糖材料的开发和应用已成为热点。本文综述了近年来分子模拟技术在该领域的研究进展,归纳了分子模拟的基本方法及特点,详述了以量子化学为基础的分子模拟软件Materials Studio在壳聚糖研究中的常用模块以及应用。在此基础上,介绍了利用分子模拟对壳聚糖分子结构、微观反应机理、相容性的分析与预测,以及壳聚糖在生物医用材料、燃料电池、缓蚀剂、水处理应用领域的分子模拟研究进展,总结分析了分子模拟方法在壳聚糖功能材料开发和应用中的优势以及在微观机理探索方面的不足,提出了采用多尺度模拟、与机器学习相结合等提高模拟结果准确性和计算速度的研究方法,为未来设计开发新型壳聚糖材料提供新的思路。     

基于紧密堆积理论优化超高性能混凝土钢纤维参数

基于改良的Andreasen & Andersen 颗粒堆积模型优化设计了超高性能混凝土(UHPC)的基础配合比,研究了钢纤维的形状、含量及混杂钢纤维对UHPC湿堆积密实度的影响。然后采用D-最优设计(DOD)方法,预测和评估混杂钢纤维对UHPC湿堆积密实度的影响,并基于DOD模型优化设计了UHPC的最佳钢纤维掺量。结果表明,长直纤维、短直纤维、端钩纤维的掺入会对UHPC堆积体系、密实度带来不同程度的影响,其中端钩纤维对UHPC密实度的降低程度最大。此外,钢纤维掺量与UHPC堆积体系也有一定关系,当纤维掺量超过2.0%(体积分数,下同)时,UHPC的密实度急剧下降,造成UHPC堆积体系的显著破坏;基于建立的DOD优化模型分析得出,0.9%的长直纤维与1.1%端钩纤维为最佳纤维混杂方式,可使得钢纤维对UHPC堆积体系的扰乱作用最小化。     

持续荷载与冻融循环耦合作用下纤维混凝土损伤性能研究

为了研究纤维混凝土在持续荷载与冻融循环耦合作用下的损伤性能,开展了不同压应力水平(0、0.3、0.5)作用下的纤维混凝土冻融循环试验,研究了不同应力水平作用下试件质量损失、相对动弹性模量和抗压强度损失等参数随冻融循环次数的变化规律。结合损伤力学,以超声波波速为损伤变量,分析了冻融损伤与荷载耦合作用的变化关系,并基于Weibull分布建立了冻融损伤预测模型,推导出冻融损伤与抗压强度的演化方程。结果表明,随着冻融循环次数的增加,冻融损伤程度表现出加剧上升的现象,应力水平为0.3的耦合作用能减小纤维混凝土的冻融损伤,应力水平为0.5的耦合作用会进一步加剧纤维混凝土的冻融损伤。建立的损伤预测模型具备较高的可行性,能够较精准预测不同冻融循环次数后的损伤,推导的演化方程相关性较好,能灵活实现损伤与强度之间的转化。     

[机械装备再制造]考虑失效特征的废旧零部件再制造成本预测模型研究

分析了废旧零部件失效特征对其再制造成本的影响,建立了一种基于失效特征的废旧零部件再制造成本预测模型,该模型将半监督学习与最小二乘支持向量机回归（LS-SVR）算法相结合,实现了在只有少量已完成再制造的废旧零部件样本和大量未知再制造成本的零部件样本的条件下,对废旧零件再制造成本的预测。该算法加入了k最近邻(kNN)算法,以kNN为辅、LS-SVR为主对未标记的样本进行置信度评估,将各阶段最优未标记样本逐步添加进有标记的样本集中,逐步更新预测模型,能够有效降低噪声,提高模型精度。经案例验证,提出的算法具有良好的回归预测能力和泛化能力。     

空心阴极真空电弧焊接的引弧机理及参数优化

针对现有真空电弧焊接技术引弧过程的各关键因素没有明确标准,大部分依据经验来调节各因素的数值等问题,对真空电弧焊接设备的引弧过程影响因素进行了研究。以快速建立电弧、得到稳定引弧电流为目的,从电弧建立的基本机理入手,对氩气流量、击穿电压、击穿距离以及钽管直径等引弧过程中各影响因素进行了逐一分析。使用自适应神经模糊推理系统(adaptive neural network based fuzzy interference system,简称ANFIS)模型建立引弧最优参数预测模型,使用氩气流量、真空度、击穿距离及钽管直径作为模型输入,预测击穿电压最优值。通过现场实验,验证和完善了理论研究以及本研究参数预测模型的预测性能。结果表明,使用本研究的预测模型得到的系统参数进行引弧实验,引弧电流稳定,符合工艺要求。