基于TOC及启发式规则的生产计划与控制方法

为解决复杂产品制造系统面临的多品种、小批量的生产计划与控制问题,参考APS的计划模型,提出了一种基于TOC及启发式规则的生产计划与控制方法。该方法通过在不同的计划与调度层面集成传统生产计划与控制方法、TOC理论和启发式规则的特性,辅助车间快速有效地实现生产作业控制。该方法最终实现于制造执行系统(MES)平台,通过在某制造企业的应用,验证了其可行性和有效性。     

基于支持向量机的航空发动机转静碰摩部位诊断规则提取

引入基于支持向量机(SVM)的数据挖掘技术,提出了基于SVM的转静碰摩部位诊断知识获取.首先,基于带机匣的航空发动机转子实验器,模拟了4个碰摩部位的碰摩实验,利用机匣4个部位的应变测试,获取了4个碰摩部位和4个测点的大量实验数据;然后提出了一种基于支持向量聚类(SVC)的诊断知识规则提取方法.在该方法中,利用SVC算法得到特征选取后样本的聚类分配矩阵,最后根据聚类分配矩阵构建超矩形规则.为使规则更加简洁,易于解释,采用规则合并、维数约简、区间延伸等方法对超矩形规则进行进一步简化.利用基于SVM的数据挖掘方法,从大量的碰摩部位实验数据中提取出了转静碰摩部位诊断的知识规则,并进行了相应解释和验证,规则识别率达到了99%以上,表明了该方法的正确有效性.      

叶身/端壁融合技术工况的适用性

在前期提出并初步验证了叶身/端壁融合(BBEW)技术效果的基础上,以NASA Rotor 67为例实施BBEW改型,研究了100%,90%和80%三种转速,海平面与万米高空两种不同雷诺数工况条件下BBEW技术的实施效果.数值结果表明:相对于原型,BBEW改型在几乎所有工况范围内均显现出总压比、效率等性能提升.在低转速和低雷诺数下的收益更为明显,效率收益可达0.6%~0.8%.这表明BBEW技术具有宽广的工况适用性,将是弯、掠以外叶轮机全三维叶片造型的又一重要方面.      

行动研究在公共英语教师科研实践中的应用

行动研究是一种将行动和研究恰当融合在一起的范式研究,它强调研究者即行动者,可以促使研究者科学而理性地研究工作中遇到的问题,从而达到解决实际问题的根本目的。公共英语教师的科研实践能力是大学英语教学改革和教学质量提高的源泉。科学、有效地在教学中进行行动研究,必然会帮助公共英语教师在完成繁重教学任务的同时实现自身科研实践能力的提升。     

试论英语句法转换的抽象表现形式

通过研究比较英语语句的聚合关系,解释了英语句法的内涵及其变化形式,揭示核心句和转换句之间的关系,描述了英语句法的抽象表现形式,将英国句法理论大师马修斯介绍给国内学者,从另外一个角度为国内学者研究句法理论提供参考。     

一种基于粗糙集理论的粗糙神经网络构造方法

提出在BP神经网络中使用粗糙集理论网络的设计，由于粗糙集理论有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度，所以通过两者的结合，可以得到一种可理解性好，计算简单，收敛速度快的神经网络模型，这种神经网络的算法的主要过程为：首先利用粗糙集能力去发现给定数据集的一些规则，然后根据这些规则构造神经网络稳含层的神经元个数，最后用BP算法迭代求了网络的各种参数，完成网络的设计，本文最后给出了一个三维非线性函数的实例进一步验证了网络的正确性。     

基于神经网络的飞机极限数据专家系统

利用神经网络专家系统的方法时飞机飞行参数的极限允许值进行计算，可以使推理过程变得简洁、清晰，避免了常规方法在软件实现上的诸多缺点。同时，本文采用一种模糊规则方法对神经网络专家系统的推理行为进行描述，使得神经网络专家系统能够回答有关why和how的询问。以最大允许马赫数的计算为例，本文设计了用于该参数推理的神经网络专家系统．并给出了简单算例。     

偏好多属性决策表概率决策的扩展粗糙集方法

通过用优势关系代替不可分辨关系,并设定置信阈值α,提出了一种可以从偏好多属性决策表中发现偏好概率规则集的扩展粗糙集模型。该方法可以处理偏好多属性决策表中可能的不相容性,获取由偏好对象组成的偏好概率决策规则,设计了相应的算法。研究结果表明：由该方法获取的最小偏好概率规则集,使用的务件数量较少,且导出规则的数量较少、较强。     

Haynes 282新型高温合金晶粒长大行为及数学模型研究

为了研究新型合金在高温状态下的晶粒长大行为，进行了Haynes 282合金在973～1 373 K条件下保温0～10 800 s的晶粒长大实验，通过实验分析了保温时间和保温温度对其晶粒尺寸的影响，研究了晶粒尺寸在其实验条件下的演变规律。由此构建了符合Haynes 282合金晶粒长大的数学模型，该模型的建立能够有效表征Haynes 282合金在高温下的晶粒长大行为。