汽车变速器输入轴塑性成形工艺

输入轴是汽车变速器中重要零件,针对其特殊结构提出一火加热和轧锻结合的塑性复合加工工艺,即采用圆柱坯料只进行一次加热,依次采用楔横轧和锻造工艺加工塑性成形输入轴。本文分别设计楔横轧和锻造模具,并进行相关实验。在锻造工艺中轴部圆角采用挤压方案成形,避免其出现折叠缺陷。阶梯轴作为两步工艺的中间产品,其在复合工艺过程中起到承上启下的作用,分别对阶梯轴锥角和轴长进行实验与分析,确定参数的最佳选取范围,并最终通过复合工艺加工成形输入轴。输入轴齿形填充饱满,各部分无缺陷。     

基于经验数据的T-S模糊控制器设计与优化

提出了一种基于经验数据而非语言的T-S模糊控制器设计和优化方法.此方法分为三个阶段,第一阶段依据输入变量的范围来确定输入变量的高斯型隶属度函数;第二阶段在不改变输入变量隶属度函数的前提下,对经验数据施加递推最小二乘法以确定T-S模糊控制器的后件系数;第三阶段,使用梯度下降方法同时优化控制规则的前件参数和后件参数.倒立摆的仿真试验结果验证了该方法的有效性.     

威布尔分布参数的精确确定方法

本指出了现行确定威布尔分布参数方法的缺陷；说明了精神确定威布尔分布参数的方法和一组数据服从其分布的条件，并可用于求所有能直线化的三参数问题。     

系统设计对产品生产性损失影响的研究(英)

产品设计对产品的质量与成本起着非常重要的作用．产品的整个设计过程可以分为三个阶段，即系统设计、参数设计和容差设计．本文将产品设计过程视为对产品生产性损失的优化过程，通过对三次设计空间代化过程映射机理的分析，导出了三次设计之间的函数关系。通过对系统设计与产品生产性损失的函数表达，阐明了系统设计对产品生产性所起的决定性作用     

系统设计对产品生产性损失影响的研究

产品设计对产品的质量与成本起着非常重要的作用，产品的整个设计过程可以分为三个阶段，即系统地设计，参数设计和容差设计。本文将产品设计过程视为对产品生产性损失的优化过程，通过对三次设计空间优化过程映射机理的分析，导出了三次设计之间的函数关系，通过对系统设计与产品生产性损失的函数表达，阐明了系统设计对产品生产性所起的决定性作用。     

基于因子分析的板带热轧产品质量缺陷诊断

板带热轧生产过程中，产品质量影响因素与质量指标间的关系不明确，影响产品质量缺陷追溯和后续产品质量提升.将因子分析(factor analysis，FA)方法引入热轧产品质量诊断过程中，并以穿带过程宽度质量缺陷为例，采用GT²统计量对生产过程进行监控，通过因子得分表征各生产因素对产品宽度质量指标的影响程度，得到了各因素对产品宽度缺陷的贡献率，最终实现了轧件宽度缺陷的原因定位.实际应用结果表明，以因子分析的诊断结果为基础对关键参数进行修正，能有效提升后续产品的宽度控制精度，为生产过程的稳定性和产品质量的提高提供了保证.     

铝合金高压压铸模拟分析

应用MAGMAsoft模拟分析压铸产品的充填、凝固过程，优化模具浇注、热平衡系统设计，优选工艺参数区间，监控工艺过程参数，控制缺陷形成，总结高压压铸模拟的分析方法。     

关于收益现值法中基本参数确定方法的研究

收益现值法是资产评估的常用方法之一。从收益现值法涉及的三个基本参数即收益额、折现率和收益期限入手，深入研究了上述参数的确定方法以及在确定过程中应注意的问题。     

机械图形新算法

在研究已知圆的公切圆基础上，提出了机械图形的新算法．本法仅用三个参数，既简便 又通用，对二维图形的输入尤佳．     

基于神经网络的超声检测缺陷表征

提出了一种基于神经网络的缺陷表征方法．该方法采用Fischer线性判别分析对表征缺陷的时域信号的波形参数进行选择，并将这些参数作为神经网络的输入对智能缺陷表征系统进行训练，用概率神经网络和BP神经网络分别对缺陷的类型和大小进行识别．对135种人造焊接缺陷(裂纹、夹杂和气孔)的试验结果表明，文中方法对辨识缺陷表征信息和提高缺陷识别率非常有效．     

DBSCAN算法中参数自适应确定方法的研究

在DBSCAN算法中需要人工输入Eps和MinPts两个参数,因而聚类过程需要用户的干预才能进行,导致聚类结果的准确度直接取决于用户对参数的选择。鉴于此,本研究提出了一种新的Eps和MinPts参数的确定方法,避免了聚类过程中的人工干预,实现了聚类过程的全自动化。理论分析和实验结果表明,该方法能够选择合理的Eps和MinPts参数并得到较高准确度的聚类结果。     

基于神经网络的超声无损检测缺陷定征方法的研究

针对超声无损检测中缺陷分类难、分类结果可靠性差等问题，给出了一种以神经网络为基础的缺陷特征分类方法。利用Ｆｉｓｈｅｒ线性判别方法对表征缺陷特征的时域信号的波形参数进行了选择，并将这些参数作为神经网络的输入矢量对网络进行训练，用该网络对缺陷特征进行了识别，结果表明：神经网络的识别率远大于传统的贝叶斯分类方法。     

边向量表示多边形实现2—d动车Bezier曲线Shape Blending

提出了边向量表示多边形的方法，该表示法能克服顶点位置表示法及几何内在参数表示法的一些缺陷，具有几何特性明显、计算机输入和处理容易等优点，给出了一些结论，还实现了边向量表示法在关键帧动车Ｓｈａｐｅ Ｂｌｅｎｄｉｎｇ方法中的运用，它能弥补线性插值Ｓｈａｐｅ Ｂｌｅｎｄｉｎｇ边长变化不单调而萎缩造成动画效果失真等缺陷，也能避免几何内在参数插值ＳｈａｐｅＢｌｅｎｄｉｎｇ因三角运算造成计算量较大等缺陷。     

带裂缝钢梁非概率可靠度评估

引入非概率区间评估方法评价带裂缝钢梁的安全性,包含了三个要素:建立区间缺陷评估曲线,定义评估矩形图,求出非概率可靠度,基于区间理论,把裂缝大小、材料性能、荷载分别定义为不确定参数。最后通过数值模拟计算带裂缝钢梁的不确定参数区间,采用非概率可靠度缺陷评估方法对其进行安全性评估,评估结果与可靠度方法进行对比分析,验证了该方法的准确性。     

基于改进BP神经网络算法的管道缺陷漏磁信号识别

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷漏磁信号来识别缺陷的形态参数．根据漏磁检测原理设计了相关的漏磁检测电路，通过提取信号的主要特征量，利用Levenberg-Marquardt算法在对常用BP神经网络改进的基础上应用其来识别缺陷的尺寸参数，给出了BP神经网络各层数的确定及权值、学习率的调整方法和相应的漏磁信号数据处理过程．漏磁检测数据处理实验表明，该缺陷识别BP神经网络系统具有逼近精度高、收敛速度快等特点．     

BP神经网络在CESM强化密度及乳腺癌诊断中的研究分析

将穿刺活检或手术病理结果分析得到的乳腺肿瘤性质作为对比标签值,在χ2检验的基础上,采取交叉验证确定超参数、独热编码处理输入信号等方法,使用Tensorflow深度学习框架建立两个BP神经网络,分别为不剔除交叉列联分析中χ2值最小的强化密度属性的三输入信号网络与剔除该属性的两输入信号网络,利用两个网络分别对乳腺肿瘤性质进...     

应用遗传算法优化铝合金穿孔型等离子弧立焊工艺参数

通过实验并应用基本遗传算法确定等离子孤立焊中获得良好焊缝形状的焊接工艺参数．用这种方法确定工艺参数的优化配置无须建立输入、输出变量的模型，并在较少实验量的基础上获得了工艺参数的近似最优化配置．输出变量是焊缝形状的4个参数：焊缝的正面熔宽、正面余高、焊缝的背面熔宽、背面余高；焊缝形状主要由焊接速度、焊接电流、离子气的流量和喷嘴到工件的距离4个工艺参数确定．结果表明，应用遗传算法确定铝合金穿孔型等离子孤立焊的近似最优化工艺参数是一种有效的方法。     

企业债券信用价差度量多参数优化模型

用多参数利率期限结构模型确定的利率期限结构为输入变量，利用Jarrow简化模型确定信用价差，从而给出一种新的企业债券的信用价差度量多参数集成优化模型。同时选取上海证券交易所多个交易日国债和企业债交易数据，通过遗传算法及两次最小二乘法联合估计得到相对精确的模型参数，由此拟合出企业债券发行主体的信用价差方程。最后选用基准方法作为对比，实证结果表明，以价格为输入变量所得信用价差更符合实际且拟合的模型参数更精确。该方法可以用于度量任何债券的信用价差，具有实用推广价值。     

应用神经元网络进行道路季节分类

道路的破坏是一个损伤的积累过程,道路的性能预测实际上是应用力学法或经验法,对路面损伤积累过程的模拟.在模拟过程中通常将路面的使用寿命分成若干子时间段.为了合理确定路面结构设计时的输入参数,通过自组织特征映射神经网络,结合Matlab软件,根据温度等几个重要参数对道路进行季节分类,然后根据分类结果进行路面结构分析与材料设计.实践证明,该方法分类效果良好,能很好地解决路面设计参数的合理确定问题.     

房地产项目定位释义及其理论模型

本文在回顾与总结目前关于房地产定位的各种讨论的基础上，明确了房地产定位的内涵，即通过特定研究确定项目在目标市场中表现出来的形态和价值，它包括选择细分市场、产品形态和营销策略三个方面，并提出了相应的房地产定位理论模型。模型认为，房地产项目定位其实是为实现上述三项目标而对产品内外环境进行综合分析的过程。在该过程中，目前人们所做的工作主要集中在对外部环境的分析上，而对产品内部环境的分析只分散在个别特征上，缺乏系统性。为此，笔者在明确房地产项目定位的内涵特别是在区分市场分析和产品分析的同时也给出了定位过程中产品分析的具体方法。