一种适用于高维非线性特征数据的聚类算法及应用

针对高维数据聚类分析中数据之间具有多种非线性特征关系,导致数据分布不均、传统相似性度量失效及结果类中心难以精准表征等问题,提出了一种基于核主元分析(KPCA)与密度聚类(DBSCAN)的高维非线性特征数据聚类分析技术。首先,为有效提取高维数据的非线性特征,利用KPCA理论将原始数据映射到更高维数据空间,利用主元分析获得数据变化的方向集合,并进行降维分析;然后,通过重新定义数据样本在主元空间的相似性距离对传统DBSCAN聚类方法进行改进,并利用3δ统计理论对各簇中心的进行表征,从而实现高维数据的精确分类与类中心知识表达。以实际高血压患者群体聚类问题为例对方法进行了有效性验证,实验表明,所提方法可以有效获取原始数据的非线性特征,实现患者个体特征群体的有效划分及簇类中心知识的表达,解决传统DBSCAN聚类方法对高维数据不适用的问题。     

基于H型钢残余应力主动控制的矫直工艺设计

针对H型钢辊式矫直过程残余应力的主动控制,基于工程弹塑性理论建立一种矫直过程应力演变的分析模型;采用离散解析实现对模型的快速数值求解;继而基于该分析模型建立一套能够实现残余应力主动控制的工艺参数主动设计方法;运用该方法对典型规格H型钢矫直工艺参数进行工艺设计.建立的分析模型运算结果与有限元结果吻合且计算成本得到有效控制,模型能够实现有限时间内整个矫直工艺参数域内残余应力演变结果的分析;工艺设计方法能够得到一定目标参数和约束条件下的残余应力主动控制工艺参数.     

基于3D的定量化工艺建模与工艺设计

提出了一种基于3D的定量化工艺建模与工艺设计方法，试图解决工艺设计的底层问题，通过3D工序图模型和参数化空间尺寸链模型的映射，构造工艺模型结构，给出了基于该工艺模型的定量化工艺设计系统，为解决3D环境下的定量化工艺设计提出了一种新思路。     

基于遗传算法的工艺规划与调度集成方法

为了实现制造系统中的工艺规划与调度集成，采用遗传算法解决工艺规划与调度集成的问题，并构建了相应的工艺规划与调度集成模型．在对遗传编码和算子结构的设计中，利用交叉算子来变换加工顺序，用变异算子来改变工艺路线．在考虑设备负载平衡以及加工任务完成时间最短的条件下，将工艺规划和车间调度相结合，实现了最优工艺路线与调度结果的同时生成．通过算例分析，证明此方法能够有效地实现工艺规划与调度的集成．     

基于工艺规程的加工特征模型

随着三维CAD设计软件的发展与普及,计算机技术在设计中的应用已不再局限于传统的计算、绘图和制造等方面,三维CAD的应用对工艺设计方式、工艺资源及制造数据管理模式都产生了重大影响.基于三维CAD的数控工艺设计、工装设计、工艺资源管理等技术成为企业工艺信息化新的应用需求.针对三维CAD软件的特点,本文定义了一个面向工艺设计的抽象加工特征表达模型,该模型描述加工特征的各个参数信息、加工特征之间的相互关系、以及特征所对应的工艺规程.     

基于工艺对称性的对称性工艺数据库及应用

为实现基于机械制造工艺对称性的计算机辅助工艺设计,在总结工艺对称性应用领域的基础上,提出了以零件制造特征为载体,将所有对称性工艺方法、工艺过程、工艺资源和约束条件都封装在零件制造特征中的对称性工艺数据库结构模型和数据结构.借鉴基于实例推理的技术和成组技术,通过对制造特征进行分类处理,并对模型中各个组元添加对称性工艺数据,形成由各类、各种制造特征组成的对称性工艺数据库.在对称性工艺数据库的支持下,通过待加工零件与对称性工艺数据库进行匹配,获得待加工零件具体制造特征的对称性工艺数据,并在工艺知识库、工艺规则库和典型工艺模板的驱动下,实现零件机械制造工艺路线的自动化生成.     

面向工艺分工规划的多目标蚁群算法

为解决计算机辅助工艺规划中工艺分工的优化问题,提出一种基于多目标蚁群算法的工艺分工路线优化算法.在引入逻辑加工路线、逻辑制造单元、物理制造单元、可执行加工路线等概念基础上建立工艺分工规划过程模型.在过程模型中,运用多目标蚁群算法对物理制造单元集合实现优化.在求解过程中,以加工时间和所耗成本为目标函数,在求解空间中对物理制造单元进行遍历,最终寻找到最优化的可执行加工路线.通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

基于多目标遗传算法的热定型工艺参数优化设计

为了解决染整后整理中热定型工艺参数难以定量设计的关键技术难题,将工艺参数优化设计问题视为以成品门幅、克重与客户要求的相应值的绝对误差最小为目标函数,温度、车速、超喂率和上机门幅为优化变量,以根据实际情况中各优化变量的取值范围为约束条件的多目标优化问题。建立多目标优化模型,并基于该模型采用多目标遗传算法,实现了热定型参数精确定量设计。用该方法得到的工艺参数加工弹力布,生产成品的克重、门幅与用户要求指标的偏差小于1%,完全可以满足实际生产要求。     

无焊缝连接金属内衬复合材料压力容器的制备工艺

压力容器是可能引起爆炸等危害性较大事故的特种设备，纤维缠绕复合材料压力容器由于其先漏后爆等特性在石化等领域得到广泛应用，本文基于纤维缠绕工艺特点提出无焊缝连接金属内衬复合材料压力容器结构，通过缠绕工艺解决内衬封头与筒体间连续性问题，发明辅助成型工装实现新型内衬结构缠绕成型问题，新型容器可承受110Mpa爆破设计压力。     

基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法

针对运用半监督仿射传播聚类算法处理高维数据时聚类精度低和计算量大的问题,提出一种基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法.该算法首先通过LLE算法将高维输入数据集映射到低维空间得到低维数据集,计算低维数据集的相似度矩阵,再用半监督算法调整相似度矩阵,最后用仿射传播聚类算法对低维数据进行聚类分析.仿真结果表明,本文提出的算法与半监督仿射传播聚类算法相比,在处理高维数据时聚类效果更好,精度更高,迭代次数更少.     

进程及Linux进程探讨

第一部分讨论了为什么需要进程；第二部分探讨了进程的特征(动态性、并发性、独立性、异步性和结构性)，以及特征的状态、实体和调度；第三部分论述了Linux进程．     

软件过程度量过程模型的研究

软件过程的度量是影响软件项目管理和过程管理的关键因素,是对软件项目和软件过程进行目标管理的基础.软件过程的度量也是一个过程,需要建立过程模型指导度量过程的实施.提出了1个软件过程度量过程的SPM-IDEAL模型,定义了模型各阶段的主要活动,讨论了度量数据的分类和度量元的选取,并讨论了过程数据库在软件过程度量中的重要作用.     

统计过程控制在软件过程度量中的应用

统计过程控制是一种借助数理统计科学进行过程控制的方法,它利用统计工具对过程进行分析和控制,来保证过程稳定性并且改进过程质量和能力.统计过程控制在工业和商业等领域应用广泛,但在软件行业的应用才刚刚起步.主要讨论统计过程控制在软件过程度量中的应用,及统计过程控制在过程量化管理中的重要作用,最后给出了1个应用实例.     

高校采购业务流程分析及再造

高校的采购活动涉及多个部门和主体,审批层级多,导致采购周期长、效率低。通过ASME流程分析方法对高校采购流程进行分析,找出其中的关键控制点,发现导致采购周期长的活动和环节。随后引入企业流程重建的理念(BPR),结合高校采购流程的特点,给出高校采购业务流程再造的内涵和应该遵循的原则。在此原则指导下,并根据ASME分析结果,对高校采购业务进行流程再造:调整采购流程中的关键控制点的顺序,整合重复流程,清除无效的流程,项目审批通过到实施采购这部分流程实现了自动化。再造后的采购业务流程提高了信息传递效率,大幅缩短了采购周期,可以提供一站式采购服务。     

多变量统计过程控制在浮选生产过程中的应用

针对浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种用于阳离子浮选过程的多变量统计过程控制药剂流量方法,使系统具备一定的自学习和自组织的能力.仿真研究和现场运行试验表明,提出的控制方法能够满足浮选过程控制的要求.     

多变量统计过程控制在浮选生产过程中的应用

针对浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点,提出一种用于阳离子浮选过程的多变量统计过程控制药剂流量方法,使系统具备一定的自学习和自组织的能力。仿真研究和现场运行试验表明,提出的控制方法能够满足浮选过程控制的要求。     

工序控制方法中工序能力的分析

根据影响工序质量问题的主要特性值,运用数理统计方法对工序能力中工序无偏和工序有偏时的双向公差进行了计算分析,以便在实践中将工序质量的波动限定在要求的界限之内,使制造过程处于受控状态.     

多变量统计过程控制在浮选生产过程中的应用

针对浮选过程的被控对象复杂、数学模型不确定以及控制要求高等特点，提出一种用于阳离子浮选过程的多变量统计过程控制药剂流量方法，使系统具备一定的自学习和自组织的能力。仿真研究和现场运行试验表明，提出的控制方法能够满足浮选过程控制的要求。     

沥青带材流延工艺冷却过程数值模拟

为了探究沥青带材在流延加工时的冷却过程以及优化生产工艺,通过计算流体力学(CFD)数值模拟,将沥青带材的流延加工过程简化成2D高黏度流体与传热过程,建立了多层沥青带材-冷却辊二维模型,并分析了带材厚度、进料位置和辊筒直径对沥青流延工艺传热过程的影响。结果表明：沥青厚度对辊筒冷却段的降温过程影响显著,第一层流延沥青的厚度越小,辊筒对其冷却效果越好,越有利于第二层覆膜;适当前移第一次沥青流延的进料位置,并缩短两次进料的间距,能够改善辊筒的冷却效果;增大冷却辊筒直径可以增加冷却时间,提高冷却效果。