论述了研究设施布置的必要性。重点介绍了1种属于构成型程序方法的计算机辅助设施布置系统(CAFLP),概述了该系统的结构、功能,并提出某些新观点

针对UCMW冷带轧机板形控制中存在的两类耦合问题——边降与平坦度的控制耦合以及工作辊弯辊与中间辊弯辊的调控功效耦合,定义了描述耦合度的参数以量化其耦合程度,提出通过设计中间辊端部辊形实现对两类耦合问题的解耦思路,并以某1550UCMW冷连轧机为对象进行了中间辊端部辊形设计.仿真计算结果表明,利用所设计的中间辊端部辊形可以在一定程度上化解两类耦合问题的耦合关系,且可以进一步优化改善轧机的板形控制性能,达到提高实物板形质量的目的

5.1问题的提出和数学模型 一、引例:某企业生产I、Ⅱ两种产品,其生产的参数 如表中所示。在制定生产计划时要考虑如下内容: (1)依据市场反馈信息,I产品出现滞销,预测表明 ,两种产品的生产比例大致保持1:1为宜; (2)设备能力尚有机动的余地,B设备必要时可以加班, 但希望加班时间愈少愈好;A设备较为重要,所以既希望 能力能够被充分利用,同时又尽量少加班;

针对加工、使用过程中多种不确定因素对产品性能的影响,利用响应面模型,给出了转向机构设计变量与转向性能间的函数关系,模拟了不确定因素干扰下的系统响应.建立了转向机构稳健设计的数学模型,根据理想点法,求取了系统的优化设计方案

以通用有限元分析软件ANSYS作为运行环境,将网架结构的杆件截面面积作为离散的设计变量,以网架结构的总质量为目标函数,同时考虑网架的强度、刚度、稳定性以及裁面尺寸等约束条件,采用一维搜索方法和改进的应力比法等优化方法,对网架结构进行了优化．工程实例计算表明:该优化算法原理简单,收敛速度快,能在保证安全的基础上降低工程造价,取得较好的优化设计结果．

将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径

对影响板形、板厚和张力的各种轧制因素进行了系统的理论分析,建立了冷连轧机综合耦合模型.针对耦合模型的特点提出分步解耦设计策略,相对于常规解耦设计可明显简化解耦过程,并给出各解耦环节的简化方案以利于实际工程应用.基于某1250mm八辊五机架冷连轧机第1机架的实际参数,采用Matlab/Simulink工具对简化后的分步解耦系统进行分析,仿真结果表明其可有效消除轧制过程中板形、板厚和张力控制之间的耦合影响关系

基于专家系统的基本理论,根据胶带输送机设计、选型的特点和现场的实际条件,开发了胶带输送机设计、选型专家系统.该系统采用WisualC++语言编程,模块结构,图形化用户界面等

一、学习环境概述 二、基于建构主义的学习环境 三、学习环境的设计

论述了对高速无扭精轧机组压帽、保护套和小伞齿轴故障诊断,通过实例说明:对于高度机械化、自动化、连续化生产的设备能通过部件基频上振动峰值的变化发现设备故障