柴油机加速工况燃烧过程分析

根据实测柴油机加速工况的瞬时转速和示功图,对柴油机加速工况的燃烧过程进行了细致的分析;结果表明：在加速工况的主加速阶段,各燃烧参数较加速前,后稳定工况有很大差异,突出表现在循环供油量过量增加、最高燃烧压力大大升高,燃烧恶化、工作粗暴,因此,在柴油机的性能研究和应用中应予以特别重视。     

复杂生产过程的模糊神经网络辨识

大多数工业生产过程，都是具有较多不确定因素的复杂过程，难于用常规方法建立数学模型。把模糊系统理论与神经网络理论相结合，构造了一种模糊神经网络辨识算法，并把该方法应用于合成氨生产系统的过程辨识。     

中小型游艇复杂曲面的成型优化研究

为解决游艇制造中手工粘覆成形工艺造成的配合精度差的问题,本文对大型复杂曲面样件成型方法进行了探索,提出模块化的设计思想,在设计阶段就对配合方法和配合精度加以控制,用以解决造型与空间的单元设计通用性等难题,探索适合数控加工的新型工艺办法和技术标准。     

基于图像特征的铜粗选过程病态工况识别

泡沫图像特征是指泡沫图像中与浮选性能相关的局部黑色水化区域大小,即局部光谱特征.针对这一局部光谱特征形状、大小无规则性,提出了一种基于多维主元分析的特征提取方法,并将提取的特征应用于铜浮选粗选过程病态工况识别.首先,描述了铜浮选粗选过程,分析了影响粗选过程的主要因素和黑色水化区域形成机理;然后,提出一种基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取方法;最后,将基于多维主元分析的图像局部光谱特征提取算法应用于铜浮选粗选泡沫图像,并将所提取的图像特征用于铜粗选病态工况识别.工业现场数据验证了所提方法的有效性.     

水库并联供水方式水电站大波动水力过渡过程工况的拟定

基于工况拟定的目的,以及常规供水方式水电站工况拟定的一般原则,通过对二个水库并联供水方式水电站的特殊性的研究,得出了拟定二水库并联供水方式水电站大波动水力过渡过程工况的程序和方法。     

高速公路车牌自动识别系统的研究

汽车牌照自动识别系统的实现是推进交通管理计算机化的关键技术之一,在现代交通监控和管理中有着广阔的应用前景。本文首先介绍了汽车牌照识别系统,然后对其原理和在高速公路收费系统中的作用进行了论述,并考察了国内外车牌识别系统的发展动态,最后对汽车牌照识别技术存在的问题及发展的方向进行了讨论。     

双流传动的拖拉机转向工况换段过程

以拖拉机液压机械无级变速器为研究对象,通过对变速器构成及工作原理的理论分析,结合拖拉机的工作特性,搭建了由发动机作为驱动系统、由电涡流测功机和盘式制动器作为负载模拟系统、由工控机作为主要测控系统的试验台,建立了发动机及双功率流传动系统负载模型,给出了双功率流传动系统负载在试验台上的实现方法。以F4段换入F5段为例,对基于双流传动的拖拉机转向工况换段过程进行了试验研究。研究结果表明:所给出的双流传动试验台构成方案和试验方法,可为拖拉机转向工况速比控制研究提供试验依据。     

基于模糊神经网络的工况区域识别方法

以模糊集合和模糊神经网络为基础,提出了一种新的工况区域识别方法,并以工业生产过程中常见的精馏过程为例,进行了仿真,证实了该方法的有效性。     

温室生产管理信息系统自动识别与行走控制的研究

对作物和路面自动识别及其引导行走机构的动作进行了研究,结果表明在温室生产管理中系统能够对作物和路面进行自动识别.利用自动识别的视觉效果对行走机构进行引导,实现了行走机构的自动控制.     

基于马尔科夫过程的行驶工况构建中数据处理与分析

在利用马尔科夫过程构建行驶工况的方法中,将车辆的行驶状况看做一个随机过程,只需求得实验数据的状态转移矩阵,便可得到随机过程的统计性质,通过对实验数据进行状态划分、模型事件分类、模型事件集确定,最终可得到实验数据的转移矩阵。文章简述了马尔科夫构建行驶工况的基本原理及实验数据的处理方法和转移矩阵的求法,并利用VBA语言设计了一种数据分析处理程序。     

一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型

研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型。与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型。同时讨论了它的神经网络实现方法。仿真结果表明了该方法的可行性。     

企业电网理想运行方式的探讨

文章通过对企业电网理想运行方式的理论探讨和实际改造的总结，提出了企业电网实际运行的理想方式。     

进程同步的实现机制

从信号带机制、管理机制和会合机制三个方面,论述了操作系统中进程同步的实现机制及其适用的系统环境。     

制造企业生产系统敏捷运行模式

讨论了制造企业生产系统敏捷运行对产品设计和设备环境的要求,构造了其敏捷运行的一般模式,对模式的组成及信息表达进行了分析。     

基于神经网络的复杂工业过程参数设定值计算

针对目前复杂工业过程参数设定值计算模型存在的问题，研究了神经网络与传统数学模型相结合的组合建模方法，重点讨论了该方法在带钢热连轧生产过程参数设定值计算中的实际应用。3年来的生产实际运行结果表明，神经网络的成功应用为热连轧厂进一步提高产品质量和自动化水平创造了有利的条件。     

数字图书馆运作模式研究

从数字图书馆的网络构架、数据存储、协议选择、网站建设等方面探讨了数字图书馆的运作模式和数字图书馆建设的问题。     

面向复杂产品元件装配的流程建模与优化

针对产品元件装配流程中存在的聚类模块粒度过大、元件间干涉与冲突等问题,提出了面向复杂产品元件装配流程建模与优化方法。采用分析网络模型与模糊设计结构矩阵相耦合,对元件间的信息依赖关系进行定量化表示,其次运用传递闭包法求得具有自反性与对称性的模糊等价矩阵,基于截集阈值以及效用理论对复杂元件聚类划分,最后确定各元件模块的入出集,从而优化装配的执行顺序,提高产品的核心竞争力。以液压四足机器人腿部元件装配为例,验证了方法的有效性与可行性,为元件装配流程规划提供了新的设计思路。     

汽车运行工况的计算机模拟

本文把驾驶员一汽车一环境作为一个系统,提出汽车运行工况计算机模拟研究的方法。根据我们建立的各子系统的模拟模型,编写出汽车运行工况计算机模拟程序,并与汽车道路试验结果进行了对比。汽车运行工况的计算机模拟为汽车运行工况的试验研究提供了新的研究方法。     

基于神经网络的铁路客运列车车号自动识别系统的研究

给出了客运列车车呈自动识别系统的组成及各部分的实现方法,重点讨论了基于多神经网络的识别方法。研究表明该系统的识别率可达到95％,通过所开发的车号显示及修改软件可满足实际工程的需要。     

隧道围岩应力时序的神经网络预测模型

围岩应力是影响隧道稳定性的根本因素,掌握隧道围岩应力的变化发展趋势,是准确判断隧道稳定性的前提.针对隧道围岩应力变化难以准确预测的问题,作者在分析了隧道围岩应力变化规律和主要影响因素的基础上,采用BP神经网络建立了隧道围岩应力时序的神经网络预测模型.模型在綦万高速公路观音岩隧道施工中成功应用,结果表明采用神经网络预测隧道围岩应力时序是可行的,其使用简便,预测准确.