阐述了Φ450mm窄带热连轧机活套高度计算机控制系统的设计与实现。它涉及控制原则、计算机系统硬软件、动态结构图、控制算法和其他一些与活套高度控制有关的特殊问题

为了确定在传输通信中提供实时服务的可行性,提出了实时传输连接的资源和允许控制算法,给出了Qos(Quatity of Service)确定性保证和统计性保证条件下实时传输连接调度的充分必要条件,计算出每次实时传输连接的缓冲空间.其结果有益于高速传输协议的设计和实施

针对时滞过程比较常用的Smith预估器和Dahlin控制器,应用内模控制原理揭示了内模控制器和Smith预估器、Dahlin控制器的内在联系,并指出Smith预估器和Dahlin控制器所存在问题的本质原因.最后给出时滞过程的内模控制器设计方法

第1章 程序和算法 第2章 Python语言概述 第3章 数据类型和表达式 第3章 Python数据类型和表达式 第4章 Python控制语句 第3章 Python控制语句 第4章 Python数据结构 第6章 字符串与正则表达式 第8章 Python文件处理 第6章 Python函数和模块

提出基于IGA模型的热连轧精轧机组负荷分配的智能优化新方法,该方法具有计算精度高、速度快等特点,且适合在线计算.实验数据对比分析结果表明了该方法的有效性,为热连轧精轧机组轧制规程的智能优化设计提供了一条新途径

以通用有限元分析软件ANSYS作为运行环境,将网架结构的杆件截面面积作为离散的设计变量,以网架结构的总质量为目标函数,同时考虑网架的强度、刚度、稳定性以及裁面尺寸等约束条件,采用一维搜索方法和改进的应力比法等优化方法,对网架结构进行了优化．工程实例计算表明:该优化算法原理简单,收敛速度快,能在保证安全的基础上降低工程造价,取得较好的优化设计结果．

以工业PID控制中控制器参数调整困难为背景,在分析神经网络特性的基础上,提出神经网络控制方法,设计了具有自适应性的神经网络PID控制器。在描述了神经网络的学习机理的基础上,给出了控制器控制算法。通过2个实例验证了神经网络在线控制的可行性

随着高速铁路的不断提速,高铁轻量化设计中广泛采用高强铝合金材料,但高速列车齿轮箱体服役安全评价亟待完善.本文针对高速列车齿轮箱体使用的铝合金材料服役特性,搭建了声发射检测拉伸试验系统,运用BP神经网络算法对声发射信号进行训练与识别,实现对箱体材料拉伸损伤表征识别与材料服役状态的安全预警.本研究为材料损伤状态的无损实时识别提供了一种识别与预警方法

矿山设计中通常会建立块体模型或三维体模型,并通过模型来进行不规则体的体积计算.实际应用中发现两种模型有各自的不足,块体模型存在计算误差即离散精度问题,三维体模型存在计算耗时多及不稳定问题.本文提出了一个半连续半离散模型,给出了该模型算法及具体应用实例.实践证明,半连续半离散模型具有计算速度快、误差小和计算稳定等优点,是矿山设计中一种非常有效的计算模型

针对转炉特钢流程轧钢工序、连铸工序的生产特点,对轧制计划规则生成进行了描述,提出了基于规则的轧钢生产计划排产启发式算法,给出了详细求解步骤.在分析实际生产状况的基础上,对连铸浇次计划生成规则进行了描述,建立了连铸浇次最优化模型,同时对生产排产系统进行了总体设计和技术架构.运用Delphi7.0和SQL Server2000开发了生产排产系统,并应用于中型转炉特钢厂,实践证明模型实用可靠,系统通用性强