高炉灌浆补炉是高炉炉体维护的重要技术手段之一,目前国内的灌浆实践均根据经验进行,经常出现炉壳发热、烧红、炉墙顶穿、泥浆料通过砖缝渗入铁液引起爆炸等事故.本文基于有限元理论及弹性力学理论,利用ANSYS软件建立了灌浆过程炉衬应力计算模型,计算了不同灌浆压力、灌浆面积及灌浆位置等条件下炉衬的应力分布.研究发现:灌浆压力的增大仅引起炉衬内最大应力值的变化,不会造成应力穿透,条件允许的情况下可适当增大灌浆压力;单孔灌浆量的增大将导致炉衬应力集中位置向炉内迁移,应采用‘少量、多孔’的灌浆操作方针;在炉衬最薄位置灌浆时易造成炉衬热面开裂,应避免在此位置灌浆.模型应用实例表明,本模型计算准确且对灌浆过程的指导是合理有效的

目前密集冷却工艺已广泛用于生产高强度带钢,但是该技术冷却速率较快的特点易造成带钢冷却不均匀等问题,导致带钢残余应力过大,进而产生边浪等板形缺陷.本文利用有限元方法,使用ABAQUS有限元软件建立某700 MPa级高强度带钢在密集冷却工艺下的模型,实现温度-相变-应力耦合计算,并进行多个实验验证了模型的准确性.通过修改有限元模型边界条件和初始条件,研究边部遮挡和初始温差对带钢层流冷却阶段产生的残余应力分布的影响规律.对于减小带钢层流冷却过程中产生的残余应力,减小带钢进入层流冷却前的初始温差更加有效.本研究成果经过现场试验验证,可靠性较高,可用于指导该种类型高强带钢生产,以减少带钢的残余应力,提高带钢板形质量

针对热轧圆钢的批量调度问题,考虑实际生产中工艺规程和交货期对轧制单元连续加工的影响,建立了以最小化设备调整时间、拖期生产惩罚和钢种跳跃惩罚为优化目标的数学模型,并设计了一种嵌入EDD规则的变邻域搜索算法.算法首先结合模型的约束特征,采用约束满足技术生成初始解;根据实际生产需求,将最小化设备调整时间作为主要目标,设计变邻域搜索算法实现目标优化,其中,运用混合算子构造邻域结构和局部搜索,并引入模拟退火接受准则来控制迭代过程中产生的新解;同时,为了最小化拖期惩罚和钢种跳跃惩罚,在求解过程中嵌入了EDD规则以及钢种排序规则.实验结果表明,模型和算法是可行且有效的

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针对钢管入库优化决策问题，建立了问题的约束满足优化模型，并通过对垛高和钢管堆放规则的分析，提出了基于聚类和约束满足技术的两阶段求解算法.算法在第一阶段采用聚类的方式对待入库的钢管按照多重属性进行分组；在第二阶段利用约束满足技术对于每组钢管分别指派垛位及其在垛位上的具体位置，并通过约束传播动态缩减问题的搜索空间.最后将算法与经典的BFD （best fit deceasing）算法进行实验结果对比.实验结果表明，算法能够在保证倒垛次数最小的前提下，有效减少垛位数并具有良好的垛位利用率，模型及算法可行、有效

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1.7.1 电压源 1.7.2 电流源 1.7.3 实际电源两种模型的等效变换 1.7.4 电路的短路和开路

回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络,独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一.在该网络中,引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案,克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所难以避免的收敛慢和容易陷入局部极小等问题.围绕这种新型网络结构,国内外许多学者开展了多样的研究.本文全面深入介绍了回声状态网络这一新兴技术,讨论了回声状态网络的优缺点,并综合近年的研究现状,总结了回声状态网络的主要研究工作进展和未来的研究方向