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宽带钢热连轧工作辊热辊形模型
文档格式:PDF 文档大小:397.94KB 文档页数:3
实现工作辊热辊形的在线预报是板形控制的难题之一.采用一维有限差分方法建立了工作辊热辊形在线计算模型,并利用该模型计算了热轧过程中和下机后任意时刻工作辊温度场及其热辊形.仿真和在线应用结果表明,此在线模型计算速度快,精度高,能满足板形在线过程控制的需要
按转子磁链定向矢量的智能控制
文档格式:PDF 文档大小:1.2MB 文档页数:7
对按转子磁链定向的矢量控制系统进行了智能控制研究.根据矢量控制的特点,充分运用计算机丰富的逻辑判断和数值运算功能对控制系统进行设计,不仅可以实现模拟控制器的数字化,而且可以突破模拟控制器参数为定值的局限.重点介绍了根据系统的变量变化趋势来确定数字调节器参数的变化规则,同时对于各个不同的调节规律,采用不同的控制策略,使得系统具有更好的动、静态性能指标,更强的鲁棒性.最后通过仿真和实验证明了本文理论的正确性
连铸机结晶器液面状态识别及遗传模糊控制方法
文档格式:PDF 文档大小:523.49KB 文档页数:4
在连铸生产过程,结晶器液位易受许多复杂和不确定因素影响,难以控制.为此提出一种新的变结构模糊控制器.在这个控制器中,采用一种基于改进的聚类算法的双层ISODATA算法的状态识别方法;并且在控制器中用遗传算法优化模糊规则的条数和内容及隶属函数,使推理速度和控制系统的鲁棒性大大改善.仿真结果令人满意
热轧带钢轧制力模型自学习算法优化
文档格式:PDF 文档大小:282.42KB 文档页数:5
根据轧制数量、测量数据质量和轧制力预报误差的影响,建立了轧制力自学习速度因子优化模型.在长期自学习的判定条件中综合考虑了规格分档的变化以及厚度、宽度的改变量,减少了换规格的次数.长期自学习系数计算时利用了从前一块钢数据中分离出的设备状态信息,从而改善了模型自学习的连续性.离线仿真分析结果表明,轧制力计算精度相对于自学习算法优化前有较大的提高
基于运行时间权矩阵的网格服务匹配问题的优化解
文档格式:PDF 文档大小:494.21KB 文档页数:5
为解决在网格环境下满足用户作业对完成时间需求的服务资源调度问题,建立了包括独立匹配器在内的服务网格三元模型,给出了该模型基于图论的形式化描述,证明了用户作业和服务资源之间完备匹配的充分必要条件.同时构造了基于传感器反馈的网格服务匹配系统,给出了基于运行时间权矩阵的优化问题描述,并给出了基于离散事件动态系统理论的最优化解算法.仿真研究表明,该算法比其他算法更能改善网格服务匹配系统的性能指标,在满足服务资源负载均衡的同时提供了用户作业完成时间的服务质量保证
攀钢板坯连铸机不同断面铸坯角部横裂纹分析
文档格式:PDF 文档大小:778KB 文档页数:6
通过喷嘴性能测试、重熔凝固冷却实验和计算机仿真软件计算,研究了攀钢不同断面板坯角部冷却情况对铸坯角部横裂纹的影响.研究表明:对于1160、1080和1250mm三个断面尺寸的铸坯,较强的冷却使角部温度较早低于A3温度,矫直前沿奥氏体晶界形成大量膜状先共析铁素体,矫直时容易沿奥氏体晶界形成角部横裂纹.为解决角部横裂纹问题,通过改变铸坯表层组织来控制铸坯角部横裂纹的产生,并将其应用于攀钢现场生产
AGC-AFC综合系统解耦控制
文档格式:PDF 文档大小:330.13KB 文档页数:4
分析了板材轧制控制过程,给出了板厚板形综合系统(AGC-AFC)反馈闭环控制的数学模型;对AGC-AFC系统进行了解耦;引进Smith预估器补偿系统延迟环节的影响;最后采用PID方法实现对AGC-AFC系统的控制.仿真实验结果显示了上述方法的有效性
基于Monte Carlo Potts方法的三维大尺度晶粒组织仿真模型及定量表征
文档格式:PDF 文档大小:663.04KB 文档页数:5
为改善三维晶粒组织可视化模型的统计性,采用Monte Carlo Potts方法建立了材料多晶体组织的一种大尺度三维数字化模型,并实现了其定量表征和三维可视化.逾万晶粒的统计结果表明,该模型的平均晶粒面数为13.8±0.1,晶粒尺寸分布和晶粒面数分布均可用Log-normal函数近似拟合,与实际材料晶粒组织情况相近
半主动调谐减震体系模糊控制器的理论研究
文档格式:PDF 文档大小:482.62KB 文档页数:4
根据模糊控制理论设计了模糊控制器,用以改变TMD子结构的阻尼和刚度,实现半主动调谐质量阻尼器(SATMD)模糊控制.通过数值仿真分析表明,该方法有效地改善了PTMD的控震性能
运城学院:《数控加工与编程技术 CNC Machining and Programming Technology》课程教学资源(PPT课件讲稿)数控与编程能力训练(CAM综合应用能力训练)
文档格式:PPTX 文档大小:3.61MB 文档页数:13
项目4.1 NX CAM 自动编程 项目4.2 NX CAM与斯沃仿真软件综合训练
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