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

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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