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在冷连轧无取向硅钢薄带过程中,为了实现锥形工作辊窜动自动控制边降,需要合理的确定功效系数与策略。这种系数的获得,不只需要研究本道次的轧辊弹性变形、薄带横向流动、机架间变形对窜辊效率的影响,更重要的是需研究上游机架窜辊对下游机架的影响。这就需要高效的仿真模型来完成以上计算。基于边降区域的金属横向流动理论,建立了将横向流动视为纯剪切增量的数值模型,避免了沿带宽方向建立刚度矩阵,从而提高了计算效率。同时考虑了薄带在机架间发生的轧后屈服流动,由于锥形工作辊窜动,打破了带钢断面的等比例遗传关系,使得轧后带钢在边部区域需要缩宽并减薄来补偿边部延伸率差。所建立的数值模型通过工业现场实验验证,相比于原有模型具有更高的精度。完成了两个机架连续计算,研究了上游机架窜辊对下游机架出口边降的影响。研究发现,第一机架的边降控制范围最宽,第二、三机架控制范围逐渐变窄。根据该规律设计了根据三点边降偏差的配合调控策略,相比单点策略在工业应用中取得了更好效果
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一、本课程的研究对象 机器(机械): 机械系统、液压气动系统、控制监测系统、电气系统 机械零件:标准零件、非标准件 本课程的研究对象:一般参数的通用零件的设计理论与方法 本课程的设计性、综合性和实践性都较强
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本节将要介绍的数字控制器直接设计方法,是假定被控对象本身是离散化模型或者是用离散化模型表示 的连续对象,直接以采样系统理论为基础,以Z变换为工具,在乙域中直接设计出数字控制器D(z)
文档格式:DOC 文档大小:19.5KB 文档页数:1
随着科学技术发展,机械新概念、新理论、新方法、新工艺不断涌现,机械 正朝着高速、重载、高精度、高效率、低噪声的方向发展;机械的应用领域不断 扩大,机械学科与电子工程、计算机科学、控制工程、材料科学、生物医学相互 渗透,诞生了若干新学科,如机械电子学、仿生机械学、机器人机械学、机械 CAD等
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一、奈奎斯特第二准则:可以有控制地在某些 码元的抽样时刻引入码间干扰,而在其余码元的抽 样时刻无码间扰,那么就能使频带利用率提高到 理论上的最大值,同时又可以降低对定时精度的要 求。 通常把具有这种特性的传输波形称为部分响应 波形。利用部分响应波形进行传送的基带传输系 统称之为部分响应系统
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电流体动力喷射3D打印是一种新型微纳增材制造技术,它具有成本低、结构简单、精度高、打印材料广泛等突出特点和优势.但是,由于电流体动力喷射3D打印的打印速度快、喷嘴和基底打印距离小,特别是对于微尺度特征图形的打印,其实际图形及打印质量难以直接观测,而且影响打印图形精度和质量的工艺参数较多,各个工艺参数相互耦合和相应作用.因而直接有效的控制打印图形的精度(线宽)和质量(线边缘粗糙度)是其面临的一个挑战性难题.本文提出一种通过调整打印工艺参数间接控制泰勒锥形状和尺寸,进而实现对于打印图形精度和质量有效控制的新方法.建立了线宽与工艺参数、材料性能和基底关系的理论模型;通过实验,系统研究并揭示了电流体动力喷射3D打印工艺参数对泰勒锥和打印图形的影响及其规律;优化出针对同一喷嘴较为理想的喷印工艺窗口;并通过典型实验工程案例研究,采用内径60 μm喷嘴实现了最小线宽3 μm打印,验证了实验研究结果的正确性和有效性.本文提出的方法和实验研究结果为电流体动力喷射3D打印的打印精度、图形质量和打印稳定性改进及提高奠定了基础,并为简化和易于操作提供了一种切实可行的方法
文档格式:PDF 文档大小:260.06KB 文档页数:2
本课程是食品质量与安全专业学生的一门专业基础课,同时是一门动手实践的课程。在 强化学生的食品工艺学理论知识的同时,使其具备食品工艺操作方面的知识,其中包括各类 产品对原料的要求,原料的化学组成及其加工特性。掌握一些主要产品的生产工艺,了解加 工过程中的质量控制点
文档格式:PDF 文档大小:2.55MB 文档页数:85
7-1 离散系统的基本概念 7-2 信号的采样与保持 7-3 z变换理论 7-4 离散系统的数学模型 7-5 离散系统的稳定性与稳态误差 7-6 离散系统的动态性能分析 7-7 离散系统的数字校正
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一,内容提要 本章就非线性系统数学模型,全面阐述了非线性系统的特点,模型的建立及分析方 法。 对于描述函数法,着重强调其理论基础及应用场合,突出表现为利用描述函数法研究 非线性系统的自激振荡问题
文档格式:PPT 文档大小:1.06MB 文档页数:112
6.1 遗传算法的基本原理 6.1.1 遗传算法的基本遗传学基础 6.1.2 遗传算法的原理和特点 6.1.3 遗传算法的基本操作 6.2 遗传算法的模式理论 6.3 遗传算法应用中的一些基本问题 6.4 高级遗传算法 6.4.1 改进的复制方法 6.4.2 高级GA算法 6.5 微种群和双种群遗传算法 6.6 基于遗传算法的系统在线辨识 6.7 基于遗传算法的模糊控制 6.8 免疫遗传算法 6.8.1 免疫遗传算法的基本概念 6.8.2 免疫算子的机理与构造 6.8.3 TSP问题的免疫遗传算法
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