以鞍钢冷轧厂1号线冷连轧机组为研究对象,建立了液压AGC电液伺服控制系统数学模型。针对常规P ID控制方法存在的不足,根据液压AGC高速、高精度电液伺服系统的特点,提出了单神经元自适应P ID控制方法。仿真研究表明,这种控制方法具有较强的鲁棒性和快速的响应能力,同时又有较高的稳态精度。

阐述了基于BP神经网络的数码相机特征化方法。采用不同的神经网络结构，建立了数码相机记录的RGB信息和原影像CIEXYZ色度信息之间的非线性对应关系。对NIKOND200数码相机进行了研究，通过实验得到了合理的神经网络结构为3—10—10-3。测试不同的训练样本和测试样本，达到的CIELAB平均色差和最大色差分别为1．9—2．2和6．7—7．4个色差单位。讨论了实验设备的重复性，同时，分析了样本数量对实验结果的影响。实验结果表明：对数码相机的特征化，可采用BP神经网络技术实现较高的精度。

运用ADAMS软件生成了随车起重机变幅机构虚拟样机模型,对变幅机构进行了仿真分析,建立了两个液压缸的驱动约束函数,优化了液压缸受力情况并验证了优化效果,合理确定了影响液压缸受力的铰点位置坐标,大大减少了液压缸受力。