建立了转炉内钢液含碳量动态检测的数学模型,并在50kg感应炉上进行了热模拟试验。结果表明:利用质谱仪连续分析炉气成分迅速而准确;计算出的炉气流量精度较高;利用数学模型定碳误差为0.03%。产生误差的原因是炉子容量小,喷溅等对钢水损失影响大;在大生产条件下,因为炉量大,其它条件也较优越,预计气相定碳精度可大大提高

在实验基础上,通过建立数学模型,对煤氧火焰熔化棒体进行了研究。结果表明:采用一维不稳态有移动边界的熔化数学模型计算棒体的熔化速度与实验结果相符合

为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径

为了剔除GPS边坡位移监测过程中的噪声干扰,提高监测数据的有效性,特引入随机线性卡尔曼滤波离散数学模型.以水厂铁矿GPS边坡监测数据为依据,利用该数学模型可以计算出各监测点每期变形量的滤波值和位移速度,并对各监测点下一期的变形量进行估算和预测.经实例验证,卡尔曼滤波变形量与实际变形量有较好的一致性

一、空间分析数学模型 二、常见的数学模型 三、空间分析

铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术，而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中，铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型，而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求，但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中，反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题，前馈–反馈控制可以用于解决上述问题，但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题，而模型预测控制，尤其是非线性模型预测控制，可以更加有效地利用前馈信息，且不需要考虑预瞄距离的设置，从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外，对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制，还需深化三个方面的研究。首先，该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次，目前该控制方法以运动学模型作为预测模型，无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后，还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究

针对株洲冶炼厂湿法炼锌过程中的自动化控制,研究了沸腾糟净化过程的数学模型,在此基础上进行了动态优化控制,并给出了仿真结果

介绍了对直流等离子体喷射镀膜设备中传热过程所进行的理论和实验研究,探讨影响上述复杂传热过程的各种因素的影响规律及各种因素之间的相互关系,以及对有效控制金刚石膜形成的影响程度.在理论研究的基础上,建立了射流温度分布以及辐射、寻热及基片热平衡等5组数学模型,并进行了编程计算,计算结果与实验结果对比,证明两者吻合很好

在一维平面层流煤粉气流着火的数学模型的基础上,发展了一种更加逼近工程实际的一维平面紊流煤粉气流着火模型.在该数学模型的指导下,设计了高温空气煤粉点火试验台.通过大量的空气加热试验和煤粉气流着火试验,对模型进行了实验验证.结果显示,理论模型的计算结果与实验相符合,验证了高温空气煤粉点火技术的可行性

研究了轻轨CARD系统孔型设计数学模型的建立方法.在总结和分析大量现场数据的基础上,用回归分析建立了轻轨CARD系统轨形孔孔型设计模型,并成功的用在轻轨CAap系统的开发中,经厂家试用效果很好.该模型建立的方法,为在复杂断面型钢CABD系统中经济地建立数学模型提供了一种解决方案