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本文采用正交设计及方差分析法,对获取良好TRIP效应的Si、Mn系低碳低合金钢化学成分及热处理工艺进行了优化.结果表明:化学成分为0.28%C-1.62%Si-1.09%Mn的钢,经等温淬火工艺790℃×4min→400℃×3min处理后,获得最佳综合机械性能,强塑积达322.33MPa·%
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针对炼钢?连铸过程的生产调度问题,首先,对生产调度问题的研究方法进行了总结和评述,梳理了各类方法的特点及适用范围;其次,介绍了当前国内外钢厂典型计算机辅助调度系统的一些案例,并讨论分析其特点;最后,在以往研究的基础上,对未来炼钢?连铸过程生产调度问题的研究思路和方法提出了建议,针对静态调度提出了“规则+算法”的研究思路,以国内某特钢厂为例,提出了基于钢厂生产模式优化的调度模型构建方法;针对动态调度提出“多工序协同”的研究思路,提出了基于多智能体的炼钢?连铸过程多工序工艺、质量与调度的协同控制的研究方法。优化高效的建模及求解方法是解决生产调度问题的重要手段之一,旨在改善当前钢厂生产计划编制水平、提高生产计划的可执行性、加强现场实时调控,对实现炼钢?连铸过程稳定化、有序化、连续化运行具有重要意义
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首先从绿色通信入手, 对网络能量效率的国内外研究现状进行了分析. 在此基础上, 对超密集网络的关键性能指标, 即能量效率的各种定义进行了梳理, 为建模奠定了基础. 其次, 讨论了网络能量效率建模和优化过程中经常使用的4种理论模型: 随机几何、博弈论、最优化理论和分数阶规划. 并综述了能效提升的技术, 包括高能效部署与规划、高能效基站休眠、高能效用户关联、高能效资源管理、高能效传输方式. 最后, 指出未来的可能的技术挑战: 网络能效理论与超密集网络体系架构、超密集小基站高能效覆盖机理、超密集网络的柔性资源匹配机理、移动用户群体行为建模与高能效服务方法. 通过研究超密集网络高能效覆盖机理和柔性资源匹配机理, 为未来无线通信网络建模和分析提供设计依据与技术支撑
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利用离散单元法(Discrete element method,DEM)对球形颗粒群以及非球形颗粒群的筛分过程进行了仿真并开展了实验研究,结果表明球形和非球形颗粒的仿真与实验中筛分效率的变化是一致的,但非球形颗粒的仿真结果与实验结果更接近。正交设计多组模拟试验,分析了各振动参数(振动频率、振幅以及筛面倾角)对颗粒分布曲线、筛分效率以及物料平均运输速度的影响规律。对正交试验表中的数据进行多元非线性拟合,得到筛分效率与振动参数间的关系式;并在此关系式的基础上,对振动参数进行优化设计,得到了最优振动参数且在仿真中得到了验证。研究内容不但为高频振网筛振动参数的设计提供了理论依据,而且为研究高频振动系统的筛分机理提供了实验和仿真数据支持
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通过合理的假设对H型钢变形区进行分区.基于流函数方法确定了各个变形区的速度场,建立了H型钢万能轧制力学模型.在此基础上,使用Powell多参数优化算法优化变形区参数以使变形区的总功率达到最小并最终求得H型钢轧制力能参数.计算中采用高斯积分的方法,使得计算结果更加准确.计算结果表明,腹板和翼缘的延伸率相同时,本文模型计算结果与经过实验数据验证的有限元结果的误差不超过1.53%,当偏离标准工况较大时,通过适当修正,亦可保证本文方法的计算精度.在腿腰延伸比λ=1附近时,模型计算的轧制力与有限元结果变化趋势相同.在合理的力臂系数情况下,两者结果吻合较好
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单机器调度问题是研究工件在多道工序进行加工的加工活动排序的组合最优化问题.由于调度问题中绝大多数属于NP-难类问题,不存在有效的最优求解算法.针对用智能优化算法—遗传算法求解单机器调度问题中交叉率和变异率难以确定的问题,设计了一种模糊算法以便自动确定交叉率和变异率.通过数值实验,嵌入模糊规则的遗传算法比简单的遗传算法要好,说明在实际生产中,此算法具有强大的发展前途.
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重钢使用CaO-Mg混合脱硫剂进行铁水预处理脱硫,脱硫渣流动性差、渣铁分离困难.解决这一问题的途径一般是采用改性剂对脱硫渣进行改性.通过研究分析,在原有重钢改性剂的基础上对其进行组分的优化,优化后改性剂的熔点930℃,在1250℃时黏度为0.627Pa·s;通过该改性剂改性的脱硫渣熔点在1350~1370℃之间,黏度小于1Pa·s.初步工业实践表明,该改性剂很好地改善了脱硫渣的物理性能,能解决渣铁分离的难题
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以某钢厂1580热连轧生产数据为基础,提出一种有限元与神经网络集成建模的方法.该方法首先对轧制过程的塑性变形进行有限元建模,然后结合有限元数值分析方法和智能技术的优点,实现有限元和神经网络的集成建模.集成模型中的神经网络模型为有限元模型提供参数调整的依据,并且在神经网络训练过程中使用改进的混沌粒子群优化算法对神经网络进行优化.通过与现场实际生产数据进行比较,验证了该模型的有效性
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针对采用以太网控制自动化技术(EtherCAT)工业总线的感应电机交-直-交变频矢量控制系统的入侵检测技术进行了研究. 首先通过对EtherCAT总线协议进行深度解析, 结合目前为止已经发现的EtherCAT工业总线常见协议漏洞, 提取协议数据包的关键特征并构建EtherCAT总线协议入侵检测规则库, 采用三维指针链表树作为针对EtherCAT总线协议规则库的检索数据结构; 其次, 根据感应电机交-直-交变频矢量控制系统的物理模型, 进行模型参数仿真计算, 并根据仿真计算值, 构建矢量控制模型入侵特征的最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)分类器, 使用混沌粒子群优化(choatics particle swarm optimization, CPSO)算法对分类器的参数进行优化, 二者共同构成了CPSO-LSSVM入侵检测分类算法. 异常数据包在被分类后, 会被传递给Suricata入侵检测引擎进行精确规则匹配; 最后为该入侵检测系统搭建物理实验环境, 经过测试, 本文中的交-直-交变频矢量控制模型仿真结果动态性能良好, 与实际矢量控制系统参数的波形变化趋势相近. 通过抽取KDD Cup99测试数据集中的一部分对该入侵检测系统实施DOS攻击、R2L、U2R以及PROBING攻击行为, 验证该入侵检测系统的有效性
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针对炼钢−连铸过程因车间布局复杂造成工序间钢水交叉供应频繁、等待时间过长以及天车调度困难等问题,本文建立以计划内所有炉次总等待时间最小为优化目标的炼钢−连铸过程生产调度模型,并采用改进的遗传算法求解该模型. 在遗传操作过程中,引入“炉−机对应”调控策略以改善初始种群质量,并根据转炉(精炼)与连铸作业周期的比较,来确定是否对个体进行交叉、变异操作
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