Fuzzy拓扑向量空间上算子的连续性与可微性

在作者前期工作的基础上，讨论了Ｆｕｚｚｙ拓扑向量空间上算子的连续性与可微性。并得到一些有意义的结果。     

L属性文法属性求值器的自动生成技术

提出一种L属性文法LL（1）属性求值器的自动生成技术.该技术充分利用L属性文法和LL（1）分析方法的特点,节省了属性求值器的存储空间,扩展了语义规则的描述能力．且实现了一本基于该技术的属性求值器自动生成系统．     

烟气湿法脱硫用石灰石溶解速率定量分析

利用EDTA络合滴定法测量了6种湿法脱硫用灰石中的CaCO3和M gCO3含量,其中CaCO3含量较为稳定,一般都在89%~93%范围内,而M gCO3含量的波动较大,可在1.0%~8.5%之间变化.依照我国电力行业标准(DL/T943—2005),对石灰石反应速率的时间指标进行分析,其值在25~120m in之间变化.结合实验数据和颗粒溶解缩核模型,提出具有明确物理意义的石灰石溶解速率定量分析方法.以溶液温度50℃,pH值5.5为标准溶解条件,6种石灰石颗粒在单位半径(半径为1m)下的溶解速率为0.3~1.0μmol/s.该定量分析方法对烟气湿法脱硫用石灰石的选取与系统的优化具有一定的指导意义.     

权重法在非线性多目标规划中的应用

本文主要讨论权重法作为决策技术在应用上存在的问题以及造成这些问题的原因.针对二个目标的决策问题,在决策者与分析者相互作用和非相互作用情况下,提出了处理问题的办法.文中提出的将NISE方法与决策者对不同目标的偏爱和价值判断结合起来、采取对话的方式求得最佳协调解方法,计算简单,工作量省,对话方便,是一种很有效的多目标求解方法.     

综放面巷道煤层自燃危险区域判定方法

根据大型煤自然发火实验测定的松散煤体放热强度，耗氧速率，粒度影响函数，研究了对流换热系数与巷道供风量的关系，结合现场实测的煤体温度，空气温度，巷道几何尺寸，供风量和松散煤体内氧浓度等参数，应用能量守恒原理，提出了巷道顶煤和松散煤柱自燃的极限参数计算方法，建立了巷道煤层自燃危险区域的判定条件及划分方法，给出了不自燃区域，可能自然区域，易燃区域和极易自燃区域的量化指标。     

渝东北地区龙马溪组页岩储层微观孔隙结构特征

为了系统描述渝东北地区下志留统龙马溪组海相页岩的微观孔隙结构,应用氩离子抛光聚焦离子束扫描电镜(FIB-SEM)、低温N2吸附及高压压汞实验定性和定量测试WX-1井岩心样品的孔喉形态、连通性、比表面积及孔径分布.通过对比分析不同实验测试的孔径分布,实现对页岩样品从微孔到宏孔的精细描述,并探讨了影响孔隙发育的控制因素.研究结果表明,龙马溪组页岩储层主要发育有机质孔、黏土矿物层间孔、黄铁矿晶间孔、颗粒边缘溶蚀孔及微裂缝等5种孔隙类型.受到后期压实作用的影响,有机质孔隙发育具有微观非均质性.纳米孔隙类型复杂、形态多样,主要为开放透气性孔,但存在细颈状墨水瓶孔及少量一端封闭的不透气性孔等影响页岩气的渗流;孔径分布具有“双峰”特点,纳米孔主要孔径为2～10 nm、30～90 nm,即直径＜100 nm的孔隙提供了大部分总孔体积,为页岩储层主要发育的孔隙类型.孔隙发育受多种因素的控制,直径≤50 nm微孔、中孔的发育与有机质有关,有机碳含量与微孔、中孔的孔体积呈正相关性;直径＞50 nm宏孔的发育与黏土矿物含量有关,随着黏土矿物含量的增加,宏孔的体积、比表面积也随之增大.     

特征保持的点云精简技术研究

为了在保持特征的基础上有效地简化点云数据,提出了基于聚类的点云精简算法.对点云进行三维栅格剖分,在每个栅格中选取1个代表点作为初始类核心,然后将点云中其他数据点归入欧氏距离最近的初始类中,遍历各个类,若类内某两点的法向量偏差大于给定带宽则对该类进行迭代细分,并对各个类进行均值漂移处理,将得到的局部模态点取代该类,从而实现点云简化.以手机外壳、人头、麻花钻为典型实例,对具有不同表面特征的点云数据进行了验证.结果表明,该算法能对点云数据进行直接而有效的精简,在曲率变化大、附加特征多的表面仍能很好地保留原始模型的几何形状.     

基于曲率的自适应曲面数控磨削

利用等包络迹高度控制砂轮行走路径,实现了曲面的自适应数控成型磨削,以提高曲面的磨削效率.首先,根据曲面曲率建立自适应数控成型磨削的数控模式,然后,在比较等间距行走的数控磨削方式的基础上分析曲面曲率不同的成型磨削特征,最后,进行数控成型磨削试验和检测加工曲面的成形误差,验证该自适应数控成型磨削方法的有效性.分析结果表明,利用移动磨削点的包络成型磨削可以减小砂轮磨损对加工精度的影响.此外,等包络迹高度行走的数控磨削可以根据曲面曲率调节行走路经的间距,实现自适应磨削加工,提高曲面的加工效率,而且在加工曲率较大且提高加工精度时可以较大幅度地减少砂轮行走步数.试验结果表明,当等包络迹高度小至1μm时可以形成光顺的加工曲面,在100mm×40mm范围内形状误差PV值可以达到0.285mm.     

回声状态网络的递推训练算法

针对回声状态网络(ESN)传统的训练方法无法解决高维矩阵不可逆时的训练,以及无法应用于需要在线训练的建模当中等问题,提出了两种新的递推训练算法。分别将含遗忘因子递推最小二乘算法（FFRLS）和无先导卡尔曼滤波算法（UKF）应用到回声状态网络输出神经元为线性函数和非线性函数的权值训练中,进而直接对网络的输出权值进行递推更新。与传统的训练方法相比,所提新方法不仅具有在线更新、精度高的优点,而且还可以解决传统训练方法中批量数据构成的向量矩阵不可逆及输出神经元为非线性函数且其反函数不可求的题。通过对连续搅拌釜式反应器（CSTR）浓度和温度的预测仿真,结果证明了所提新方法的有效性。