为了提高钢管张力减径过程的轧制质量、降低能耗以及控制终轧温度的准确性,从而为钢管出炉温度提供科学设定依据,通过对传热机理分析,建立了钢管张力减径过程传热模型,给出了除鳞、轧制及空冷阶段钢管边界热流的计算式.基于塑性材料的变分原理,建立了轧制变形区的变形热计算模型.结果表明:变形热对钢管温度分布影响不可忽略;该模型能真实反映钢管在张力减径过程中的温度变化,与实测结果吻合较好,可用于钢管再加热和张力减径过程中的参数分析及工艺优化

2.1控制系统数学模型的概念 控制理论分析、设计控制系统的第一步是建立实际系统的数学模型。所谓数学模型就是 根据系统运动过程的物理、化学等规律,所写出的描述系统运动规律、特性、输出与输入 关系的数学表达式

本文主要就长江近两年来的污染状况进行了综合评价，对长江主要污染物的来源进行了来源分析，并根据近十年来的数据，利用水质综合指数模型、衰减模型与拟合模型对长江水质的发展状况做了分析预测，由此求出了污水处理量

7.5.1 基本概念 7.5.2 宋健人口模型 7.5.2 宋健人口模型——模型参数取值的讨论 7.5.2 宋健人口模型 2000-2050

在四辊轧机上用液压弯辊装置控制冷轧薄板板形是一有效的方法。本文在对目前国内外已有的理论计算模型进行分析研究的基础上,采用分割模型的受力分析,考虑到摩擦、轧辊压扁、材料加工硬化、内应力、宽展等因素对轧制压力及板形的影响,提出了板形计算的非线性分割模型。计算结果与实验结果进行了比较。通过计算得到一系列工艺参数,可供现场生产中板形调整作参考

以生产条件下采集的数据为基础,采用理论解析与统计分析相结合的方法,建立了角钢连轧的温度预报模型与切分孔轧制力模型。提出了采用离散化与函数拟合相结合的方法简化型钢轧制的工艺模型

在大量实测数据的基础上,结合理论分析,用统计方法建立起适合工程应用的支持辊磨损模型.该模型是一个多峰且高度非线性系统的半经验公式,其参数的估计复杂且计算量大.借助于带记忆的模拟退火算法,得到有效的解决.计算结果表明该模型具有较高的预报精度.在武钢2800四辊轧机应用后,取得明显效果

根据1700mm热连轧机采集的现场数据分析了硅钢轧制工作辊磨损的规律和其磨损轮廓曲线．采用中部磨损和边部磨损分别建立磨损计算函数的方式,建立了无取向硅钢轧制的工作辊磨损预报模型．采用遗传算法优化计算了模型参数．现场实测数据验证表明,模型预报精度可靠实用,可用于指导生产实践．

第二章参数化建模 一、ANSYS优化的基本要求(拓朴优化除外就是要将模型参数化。 二、在此模型中,我们要: A.定义参数化模型 B.复习某些APDL语言基础 C.按要求建立一个参数化模型并建立一个分析文件 D.做一、二个课堂练习

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标，目前主要是通过人工化验的方法检测获得，人工检测周期较长，造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上，分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法，建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明，BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率，当预测相对误差在±3%范围内时，模型的预测精度达到91%，对于实际生产具有良好的参考作用