通过建立轧制压力模型,对常规铸轧进行了仿真计算,计算结果与实测数据相符合,从而验证了模型的合理性.在此基础上,对快速铸轧进行了虚拟仿真研究,研究结果表明:不增强铸轧辊内、外冷却能力,单纯减薄铸轧板坯厚度即可提高铸轧速度;随着铸轧速度降低与铸轧区增大以及铸轧坯厚度减薄,轧制压力峰值增大;随着铸轧辊径增大,轧制压力提高,因此铸轧机力能设计参数也要相应增大

为实现弹药传输机械臂中不可测参数的辨识,建立了机械臂的虚拟样机,并将其作为样本数据的来源;考虑到样本数据的连续性和平滑特性,使用函数型数据分析和函数型主成分分析对样本数据进行了特征提取,并利用提取的特征参数和待辨识参数作为训练样本对极限学习机(ELM)进行了训练.为提高极限学习机的辨识精度和泛化能力,利用粒子群算法对极限学习机的输入层与隐含层的连接权值和隐含层节点的阈值进行了优化.最后,分别利用仿真数据与测试数据对此方法进行了验证,仿真数据的辨识结果表明,优化后的极限学习机具有更高的辨识精度和泛化能力;同时,通过对比将测试数据的辨识结果代入模型中进行仿真得到的支臂角速度与测试角速度,验证了此方法的可行性和有效性

通过理论分析和数值模拟的方法,研究了1873 K钢液中球状夹杂物颗粒运动过程中的受力情况.静止钢液和湍流场中,夹杂物颗粒所受的压力梯度力、虚拟质量力、Saffman力及Magnus力较小,可以忽略不计.静止钢液和均匀湍流场中,随着夹杂物颗粒尺寸的变大,颗粒所受Brown力逐渐衰减,当夹杂物颗粒直径大于20μm时颗粒所受Brown力基本不会对其运动造成影响,可以忽略不计.小于10μm的夹杂物颗粒布朗运动较为剧烈,单位质量夹杂物颗粒所受Basset力和Brown力较大,成为主导夹杂物颗粒运动的主要作用力;尺寸较大的夹杂物颗粒(直径D>50μm),Basset力、质量力和Stokes力共同作用影响夹杂物颗粒的运动、碰撞和去除

为实现无人软翼飞行器的直线航迹跟踪控制,提出一种基于模拟对象的可变增益鲁棒反步控制方法.基于模拟对象方法建立软翼飞行器的航迹跟踪误差模型,并设计了可变增益反步跟踪控制器,通过合理设计增益参数,消除了部分复杂非线性项,避免了传统反步法中虚拟量高阶导数问题,简化了控制器形式,更有利于工程实现.根据Lyapunov理论设计的鲁棒反馈补偿项,在保证稳定性的同时提高了系统的鲁棒性.将控制器应用于无人软翼飞行器平面直线航迹跟踪控制中,仿真实验表明,所设计的控制器可以实现直线航迹的精确跟踪,且具有很好的鲁棒性

《高校教育研究》：虚拟现实技术中三维建模方法的分析与研究（山东科技大学：毛文杰、曹茂永、李良）

为有效解决半导体制造业中带并行腔和重入约束的双臂集束型设备调度问题,提出一种以优化搜索为核心的调度方法.首先,引入优化FIFO (first in first out)搜索规则,并以系统总完工时间最小化作为目标,建立带并行腔和重入约束的四加工腔双臂集束型设备调度数学模型.在此基础之上,结合虚拟缓冲模块的概念,提出一种基于机械臂交换策略的优化搜索算法.最后,对所提出的算法进行仿真实验,实验结果表明该算法是可行且有效的

研究了含有大范围参数不确定性离散时间被控对象的加权多模型自适应控制问题(包括模型集构建和加权算法分析).通过构建含有自校正模型和多个固定模型的模型集覆盖并逼近被控对象,在模型输出误差可分的前提下,采用基于模型输出误差性能指标的加权算法,并依据固定模型中是否包含真实被控对象模型的不同情形分析加权算法的收敛性.在权值收敛的前提下,利用虚拟等价系统理论,分析了参数未知线性时不变和参数跳变的情形,在不依赖于特定局部控制算法的基础上,证明了此种模型集构建下的加权多模型自适应控制系统的稳定性和收敛性,放宽了先期加权多模型自适应控制系统稳定性分析中关于模型集构建的约束条件.最终,通过计算机MATLAB仿真,验证了此类加权多模型自适应控制系统的收敛性和闭环稳定性

本文用基于传递函数概念的虚拟等价系统方法统一分析各种类型的多变量确定性自校正控制系统的稳定性、收敛性和鲁棒性，分别针对参数估计收敛到真值、参数估计收敛到非真值以及参数估计不收敛的3种情况给出若干定理、推论和注释.在各个判据的基础上，进一步深化对确定性多变量自校正控制系统的理解.所得结论说明：参数估计的收敛性不是确定性多变量自校正控制系统稳定和收敛的必要条件；系统自身的反馈信息对确定性多变量自校正控制是充分的，即外加激励信号不是必要的

热轧支持辊的健康状态在带钢板形质量和轧制稳定性控制中起着关键作用，非线性、强耦合、少样本等特点使得热轧支持辊健康状态的预测复杂，目前各大钢厂仍以定期维护和事后维修为主。本文提出了一种支持辊虚拟健康指数的构建方法以及基于Copula函数的复杂工况健康状态预测模型。首先结合支持辊弯窜辊数据表征支持辊健康状态，再使用K-means聚类方法对支持辊工况进行划分，将各工况下过程数据分别构建Copula预测模型，最后根据实际轧制计划的排布顺序融合各工况模型的预测结果。提出的基于Copula函数的预测模型在某钢厂1780热连轧产线得到应用，结果表明，该模型能够准确有效的按照轧制计划实现支持辊的健康状态预测，以更科学的策略指导支持辊更换维护

《工程科学学报》：基于虚拟材料复模量非均匀分布的螺栓连接薄板结构半解析建模