针对标准支持向量机建模时间长的缺点，为了城市用水量准确预测，需建立有效的预测模型。采用的最小二乘支持向量机基于结构风险最小化，并在支持向量机的基础上，将求解二次规划问题转化线性方程组，采用径向基核函数，使最小二乘支持向量机模型的待定参数比标准支持向量机少，可大大加快建模速度，同时还采用了人工免疫系统的自适应动态克隆选择算法，在寻优过程中能够准确、快速地搜索最小二乘支持向量机的最优参数。把上述模型用于城市日用水量预测，具有学习速度快，也具有良好的非线性建模和泛化能力，而且预测精度较高。

作为石化机组的重要组成部分,轴承发生故障将导致机械运转故障进而影响企业经济效益,故而研究石化机组轴承故障预测、故障诊断具有重大意义。介绍故障诊断中早期基于信号处理的轴承故障诊断方法,阐述应用广泛的深度学习(包括卷积神经网络、迁移学习)等模型在石化机组轴承故障诊断中的应用,并展望基于人工智能的石化机组轴承故障诊断应用。

设计了一种顶部45°角送风的新型房间空调器,对常规送风与顶部45°角送风方式的空调分别建立三维CFD模型对室内温度分布进行模拟计算。结果表明:相比于常规送风方式,顶部45°角送风室内温度分布均匀性显著提高,舒适性增强,达到相同的室内平均温度,其所需的送风量减小50%左右,节能约30%。模型模拟计算结果与试验测量值吻合度高,对设计开发新型室内空调器和优化室内气流组织具有指导意义。

针对现有卷扬机控制系统存在的液压冲击大、节流损失和失速失控等问题设计了一种利用双向变量液压泵控制双向变量液压马达转动方向和速度的液压系统;同时采用传感器和PLC检测构成了一套数字泵控系统该系统提高了卷扬机作业的稳定性和安全性达到了较理想的操作效果.