Artificial neural network prediction of mechanical properties of hot rolled low carbon steel strip

Conventionally, direct tensile tests are employed to measure mechanical properties of industrially pro- duced products. In mass production, the cost of sampling and labor is high, which leads to an increase of total pro- duction cost and a decrease of production efficiency. The main purpose of this paper is to develop an intelligent pro- gram based on artificial neural network （ANN） to predict the mechanical properties of a commercial grade hot rolled low carbon steel strip, SPHC. A neural network model was developed by using 7 x 5 x 1 back-propagation （BP） neural network structure to determine the multiple relationships among chemical composition, product pro- cess and mechanical properties. Industrial on-line application of the model indicated that prediction results were in good agreement with measured values. It showed that 99.2 % of the products＇ tensile strength was accurately pre- dicted within an error margin of ~ 10 %, compared to measured values. Based on the model, the effects of chemical composition and hot rolling process on mechanical properties were derived and the relative importance of each in- put parameter was evaluated by sensitivity analysis. All the results demonstrate that the developed ANN models are capable of accurate predictions under real-time industrial conditions. The developed model can be used to sub- stitute mechanical property measurement and therefore reduce cost of production. It can also be used to control and optimize mechanical properties of the investigated steel.     

煤矿复杂多源数据的混合相似性度量方法

随着煤矿产业自动化、电子化和信息化的发展,目前已有的数据描述方式不能有效刻画煤矿中多源、多维、动态的海量数据信息.针对该问题,首先将源于哲学范畴中的本体引入煤矿生产领域,以矿区监测位置本体作为语义模型与数值描述相结合,形成树状层次结构来描述煤矿复杂多源数据;然后,通过基于语义和数值的混合相似性度量方法计算煤矿数据的相似度;最后通过实验验证了本文所述方法的可行性和有效性.     

磁控弧光增强等离子体CVD(化学气相沉积)法制备立方氮化硼薄膜

采用一种新的自行设计的磁控弧光增强等离子体化学气相沉积法制备立方氮化硼(c-BN)薄膜.现已成功地在单晶硅上制备出了含量较高的立方氮化硼(c-BN)薄膜.制备出的薄膜用傅立叶红外(FTIR)光谱和X射线衍射(XRD)谱来表征.同时研究了各个沉积参数(基底直流负偏压、弧光等离子体放电电流、气体流量比)对立方氮化硼薄膜制备的影响.     

青龙本地山羊随机扩增多态DNA与体重体尺相关性研究

利用９ 种随机引物研究了青龙本地山羊的随机扩增多态ＤＮＡ,并利用ＳＰＳＳ程序对多态标记进行了方差分析。结果表明,青龙本地山羊基因组ＤＮＡ 多态频率为４８．６５％ 。多态标记Ｋ０９Ｂ、Ｐ１４Ｄ和Ｑ１４Ｄ及其互作效应与体重和体尺有显著相关     

基于模糊层次分析法的人因工程学社会化应用潜力评价

以中国制造业领域的23个主要行业为例,根据人因工程学应用领域与技术条件的协调性,采用乘法加权综合评价方法,构建了基于模糊层次分析法的人因工程学社会化应用潜力评价模型。该模型对人因工程学社会化应用潜力进行了整体宏观定量评价和不同行业分类排序,并指出了人因工程学与行业关联度、行业经济发展水平、行业研发强度、行业技术创新机会等是影响人因工程社会化应用潜力的重要因素,对合理评价人因工程学的社会应用价值、制定人因工程学的社会化开发应用战略及实施“以人为本”的和谐发展具有重要意义。     

《华南理工大学学报(自然科学版)》2006-2010年载文、作者和引文分析

采用文献计量学方法,对2006-2010年间出版的60期《华南理工大学学报(自然科学版)》的载文、作者和引文进行统计分析,并与相关的文献报道进行比较.结果表明:该刊载文量较高,“电子、通信与自动控制”栏目的载文量最多且呈逐年增加趋势;基金论文比为90.69％,论文发表时滞逐渐缩短;论文作者的合著率为97.99％,合作度...     

基于改进克隆选择算法的含调整时间并行机调度

针对实际工业生产中广泛存在的带调整时间的并行机调度这一类NP难问题,研究并提出了一种改进的克隆选择算法(HSMCSA).为了提高算法的求解效率,特别是对大规模问题的优化性能,提出了一种基于单机排序的均匀插入分割点的编码方法;在此基础中进一步研究了基于单机调度最优解与随机解混合启发式初始化策略,有效提高了初始解性能;最后详细对比和分析了克隆选择算法中4种变异操作的优化性能,实现了基于改进的克隆选择算法的带调整时间的并行机调度问题的优化求解.仿真实验结果表明:所提出的改进克隆选择算法具有更好的优化性能;与遗传算法相比,求解性能提高了18.5%,与基本克隆选择算法相比提高了7.2%.     

复杂地形下甘肃舟曲江顶崖滑坡自动提取方法

为精确获取甘肃省舟曲县南峪乡江顶崖在复杂地形下的滑坡区域分布,利用数字正射影像和数字高程模型准确获取滑坡区域,分析滑坡信息。在基于影像监督分类的基础上,叠加一定的影响因子约束分析进一步筛选滑坡区,利用数学形态学中的腐蚀、膨胀、开运算三种运算方式处理图像实现对滑坡区域自动识别提取。实验结果说明通过与数字正射影像叠加解译和在精度评价中生产者精度为81.25%,用户精度为92.85%验证能够较好地避免因复杂地形中丰富地物类型所带来的干扰,实现对复杂地形下舟曲县南峪乡江顶崖滑坡的自动识别提取,结果表明三种方法的结合可以为识别提取复杂地形下的滑坡区域提供借鉴。     

废车、减震沟及沙袋缓冲对塌落振动减振效果对比研究

针对城市爆破拆除工程中的塌落振动问题,结合落锤冲击数值模拟与塌落冲击试验研究了减震沟、废弃机动车及沙袋缓冲层等减振措施对塌落振动的减振效果。结果表明,落锤冲击数值模拟与塌落冲击试验动力响应规律较一致,减震沟、废车及沙袋缓冲等均能在一定程度上降低地面质点振动响应峰值;塌落冲击试验中所有振动分量频率均介于10～40 Hz之间,废车及沙袋缓冲对部分振动分量频率影响不明显;在减震沟、废车及沙袋缓冲等3种减振措施中,废车尤其微型面包车缓冲减振效果最好。