摘要：某钢厂针对抗拉强度上限低于650 MPa的钢带建立生产工艺智能生成模型。首先对近3-5年内钢种的成分、工艺、性能数据进行统计回归分析,建立钢种的成分含量平均值、轧制工艺参数与力学性能指标平均值的定量关系方程;然后根据方程建立钢种成分、轧制工艺的智能设计模型,模型可计算出不同的钢种成分、操作工艺下轧材的力学性能值;最后将客户要求或标准范围内钢种成分输入模型,由模型遵循成本最优化、力学性能满足要求的原则,从中优先输出合金成本最低的宽带钢生产工艺方案并下发至生产厂执行。计算机模型的计算速度快、效率高,有助于实现减少技术人员劳动量、提高自动化水平并降低合金成本的目的。

摘要：在实际应用中,声呐的作用距离是一个重要参数。比较噪声限制声呐方程和混响限制声呐方程,利用仿真分析目标信息等参数对声呐的作用距离的影响,同时提出实际使用过程中混响级、噪声级的确定方法,并在此基础上开发了一款可以预测声呐性能的软件。

摘要：给出了某护卫舰实船测速中6个工况的实测数据，简要介绍了德国汉堡水池（HSVA）对高速水面舰实船性能预报与我国常用方法的不同之处。对中国船舶科学研究中心（CSSRC）的模型试验数据，按我国高速水面舰常用的预报方法及局部改进的方法进行了计算，并与实测值作了比较。对本舰在HSVA和CSSRC所得的模型试验数据，分别与实船试验数据进行了相关分析，给出了分析结果，并对有关的一些问题作了探讨。

摘要：以抗震棒材的C、Si、Mn、P四种化学元素及冷却速度、终轧温度为输入;抗拉强度、断面收缩率作为输出建立了热轧抗震棒材力学性能预报模型。提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的回归神经网络权值训练算法(EKF-RNN),对抗震棒材性能预报模型进行权值训练。并与随机梯度法训练回归神经网络权值的算法进行比较,仿真结果表明,随机梯度法存在局部极小值、收敛速度慢,而扩张卡尔曼滤波算法很好地解决了这些问题,并得到了比较满意的结果,更具优越性。

摘要：本文以32500/34300 DWT散货船为对象,采用三维有限元模型化处理进行了舱室甲板结构振动的性能研究,提出了计算模型的建立方法,并对其典型甲板进行了模态分析。通过激励分析和振动模态的比较,对结构进行改进以使其满足振动要求。叙述了目前工程上船舶舱室甲板结构设计振动控制的方法,为以后在减振措施研究方面,取得了有益的经验。

摘要：以离子渗氮为例 ,建立了渗层性能预报神经网络模型 ;通过误差逆传播 (BP)网络实现了逆映射 ,建立了工艺参数设计的神经网络模块。试验结果验证了性能预报神经网络模型与工艺优化神经网络模型的可靠性 ,为解决离子渗氮性能预报与工艺优化设计问题提供了一条先进、合理的途径。

摘要：用数值模拟方法结合ＨＧ－２０２３／１７．６－ＹＭ 型锅炉进行了三维全模拟计算， 共作了５ 个工况。以设计煤种ＭＣＲ工况（８层反切二次风） 为例对四角切圆燃烧锅炉燃烧室的温度分布、速度分布、热流分布作了定量的分析， 对反切二次风的布置与风量对减轻炉膛出口左右温度偏差与速度偏差进行了探讨， 得到了有益的结论， 为锅炉的设计和选型提供了参考数据。成果能全面预报大型锅炉燃烧室性能， 可作为优化设计。

摘要：在声纳的实际应用中,声纳作用距离是最受关注的指标之一,如果在特定的海区,能够预先知道当前环境下的作用距离,可更好地掌握声纳的探测性能,提高对目标的探测概率。论文主要分析了噪声限制声纳方程、混响限制声纳方程的区别,仿真分析了海底散射强度、平台噪声、目标信息(目标姿态角,目标深度)等关键参数对声纳作用距离的影响,提出了实际使用过程中混响级、噪声级的确定,在此基础上,设计了主动声纳性能预报软件。

摘要：以实际生产数据为基础,建立热轧产品性能预报神经网络模型;通过BP网络实现逆映射,建立工艺参数设计的神经网络模块。试验结果表明,产品性能神经网络模型与工艺参数优化神经网络模型十分可靠,为解决热轧产品性能预报与工艺优化设计问题提供科学的途径。