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采用了一种新的混合LES-RANS(大涡模拟-雷诺平均模型)湍流模型模拟结晶器中钢液的流场.模型通过修正湍流黏度系数对水口和结晶器内湍流进行过滤,对大尺度的湍流直接采用Navier-Stokes方程求解计算,对小尺度的脉动采用标准k-ε模型进行计算.该模型能避免RANS的过分耗散并且能捕捉到更多的瞬态湍流信息.模型通过对连铸结晶器内液态金属GaInSn模型速度进行测量验证,速度测量方法为超声波多普勒测速仪(UDV)测速法.新模型与实验测量值吻合程度明显好于RANS模拟的结果,能更准确地预测结晶器和水口内的湍流行为.结晶器内瞬态流动特征表明,水口两侧流体呈周期性的偏流,周期约为5s
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新设计三维打印光敏树脂结构,其主要用在减震隔震组合结构中作为阻尼元件.首先利用微机控制电子试验机对其进行静力加载试验,得到静载下载荷—位移特性曲线,并计算得到特定点处等效弹性模量,利用疲劳机进行动力加载试验,得到结构件在从5 Hz到20 Hz不同频率下滞回曲线,并计算出相应等效阻尼系数.基于有限元法,建立光敏树脂结构有限元模型,并以和实验相同的工况进行静力学和动力学计算分析,并对试验数据和数值计算结果进行对比,得到计算结果与实测结果吻合良好,从而验证有限元模型的可行性.在此基础上通过有限元计算方法,研究不同几何参数缝隙宽度、内弧半径、外弧半径、厚度对光敏树脂结构特定点等效弹性模量以及等效阻尼系数的影响.此结构受力时,纵向保持刚度输出,维持小变形,横向位移放大,具有良好的减振和抵抗变形的能力
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分析了影响转炉冶炼终点钢水中锰含量的因素, 针对基于BP神经网络算法的转炉冶炼终点锰含量预测模型存在的收敛速度慢, 预测精度低等问题, 提出了一种基于极限学习机(ELM) 算法建模的新思路, 并引入正则化以及改进粒子群优化算法(IPSO), 建立了基于改进粒子群算法优化的正则化极限学习机(IPSO-RELM) 的转炉终点锰含量预测模型; 应用国内某炼钢厂转炉实际生产数据对模型进行训练和验证, 并与基于BP、ELM和RELM算法的三类模型进行比较.结果表明, 采用IPSO-RELM方法构建的模型, 锰含量预测误差在±0. 025%范围内的命中率达到94%, 均方误差为2. 18×10-8, 拟合优度R2为0. 72, 上述三项指标均显著优于其他三类模型, 此外, 该模型还具有良好的泛化能力, 对于转炉实际冶炼过程具有一定的指导意义
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研究了一种方便可靠的夹杂物评估方法:利用合适电化学充氢后的拉伸试样获取夹杂物并与极值统计法相结合估算不同体积钢中非金属夹杂物的最大尺寸并预测疲劳强度。研究选用工业生产的高洁净度20Cr2Ni4A齿轮钢,将淬火+低温回火态的标准拉伸试样进行电化学充氢,使拉伸断口由于氢脆现象存在一些以粗大非金属夹杂物为中心的脆性平台,从而可方便快捷地在扫描电子显微镜下对夹杂物的类型、尺寸和分布进行检测,并利用极值统计法对钢中的最大夹杂物尺寸进行评估。为了验证该方法的准确性,采用传统金相法和旋转弯曲疲劳试验对钢中非金属夹杂物进行了检测,结果表明,使用本文所提出的夹杂物评估方法预测的钢中最大夹杂物尺寸及疲劳强度与疲劳试验结果相吻合。因此,该方法有望成为预测高洁净度高强度钢中最大夹杂物尺寸及其疲劳强度的一种有效方法
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针对机器人谐波减速器关节在转动过程中存在的波动摩擦力矩, 提出一种基于傅里叶级数函数和BP神经网络的建模方法, 并完善机器人的动力学模型, 修正了因波动摩擦力矩带来的关节力矩计算误差. 通过研究谐波减速器关节的波动摩擦力矩在不同影响因素下的变化特性, 采用傅里叶级数与BP神经网络结合的方法对波动摩擦力矩进行建模. 通过添加傅里叶级数函数作为BP神经网络的辅助输入, 克服了力矩误差曲线因存在高频周期性波动而难以拟合的困难. 在离线环境下训练神经网络, 完成对关节波动摩擦力矩的建模, 进而完善机器人的动力学模型和修正关节中存在的波动摩擦力矩. 验证实验表明, 使用完善后的动力学模型可以有效计算谐波减速器关节的波动摩擦力矩, 并使修正后的力矩误差维持在[-0.5, 0.5] N·m的范围之内, 方差为0.1659 N2·m2, 是修正前的24.23%
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针对电机驱动系统进行了基于有限时间控制器的结构/控制一体化设计.针对电机驱动系统跟踪控制问题,采用有限时间收敛方法设计了跟踪控制器.考虑系统状态信息不可测的情况,设计了有限时间滤波控制器,在估计系统速度信息的同时实现了有限时间跟踪控制.为进一步提升系统控制性能,考虑结构与控制之间存在的耦合问题,对电机驱动系统进行结构/控制一体化设计.首先针对电机驱动系统设计了同时考虑结构优化和控制器优化的一体化性能指标.所设计一体化性能指标能够在满足控制性能要求的同时,得到所能驱动的最大负载.同时优化系统的结构参数与控制器参数能够使控制系统达到全局最优,从而取得良好的控制效果.随后,采用嵌套优化策略对电机驱动系统的一体化设计问题进行简化,采用自适应步长的布谷鸟搜索算法对控制器参数优化问题进行求解,得到了一体化最优解.通过数值仿真验证了所提方法的有效性
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内直角台阶的轧齐一直是楔横轧的关键技术之一,一般内直角台阶的轧齐曲线公式和算法不适合小台阶的生产应用。为了解决这一问题,通过改进几何模型,针对内直角小台阶的螺旋体体积提出一种新的计算方法。根据楔横轧工艺的特点,比较轧件初始半径与对应辅助圆半径的大小关系,指出了二辊轧齐过程中内直角小台阶的判断条件。根据轧件大端半径与旋转角度的关系,将轧齐过程分成了三个阶段。通过对小台阶螺旋体的分块,将其近似成三个规则体积的组合,推导出了轧齐过程中各个阶段的体积公式。依据体积平衡原理和楔横轧模具特点,得到了二辊楔横轧内直角小台阶随轧件旋转角度变化的轧齐曲线。最后采用刚塑性有限元软件Deform-3D对一定断面收缩率范围内的轴类件进行楔横轧数值模拟,验证了本文所提出的轧齐曲线计算方法的适用性。同时通过对比分析,发现在小断面收缩率轴类件直角台阶成形时展宽角应尽量取小
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针对油泵齿轮轴特殊形状设计了齿轮轴精锻模具.通过有限元仿真和精锻实验研究了齿轮轴成形过程和金属流动规律.分析了对油泵齿轮轴精锻工艺中产生齿形角隅填充不满缺陷的原因:角隅填充是成形终了时成形载荷陡增的主要原因之一,由于齿轮轴精锻模具结构的特殊性,其强度无法满足齿形角隅填充所需高成形载荷的需要.基于角隅填充状况,提出了齿形端面斜面分流和环形槽分流,并对传统精锻工艺和两种分流锻造工艺进行了有限元仿真.分析结果表明两种分流方法均能有效减小齿形角隅填充时金属流动阻力,保证齿形良好填充,降低成形载荷,并且斜面分流优于环形槽分流.锻造实验验证了有限元仿真的准确性
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当全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)分布式仿真环境中共享的模型数量非常多时,检索模型和配置仿真任务将成为一个比较复杂的工程.为提高仿真模型选取和仿真任务配置的效率,设计了一套针对GNSS分布式仿真环境中仿真模型的实时智能推荐方法,方法中首先定义了模型关联关系和接口形状的概念,然后提出了一种条件约束下的频繁模式树(FP-tree)结构,并从理论上分析了该结构在检索任务量方面的减少程度,设计并推导了模型关联关系度的计算方法,以及整套智能推荐方法的运行流程.推荐方法在GNSS分布式仿真环境中进行了仿真验证,仿真结果与传统智能推荐方法做对比分析,分析结果表明,该方法针对仿真模型推荐时运行时间短,推荐结果准确度高,能够实时为用户推荐合适的模型
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将支持向量机应用于岩体质量等级分类中,采用工程中适用性强的指标如岩石质量指标、完整性系数、单轴饱和抗压强度及结构面摩擦因数,作为判别因素.选用径向基核函数进行训练,通过交叉验证确定最佳模型参数,建立了岩体质量分级模型.该模型采用成对分类方法构建多类分类模型,与已有文献采用一对多分类法构建支持向量机多类分类模型相比,不可分区域减少很多,即模型分类精度提高显著.将该模型应用于工程实例,结果表明预测结果与工程勘测结果完全吻合,证明了支持向量机岩体质量分级方法的有效性
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