基于迭代学习控制模型的覆盖件模具拉深筋优化算法

提出了基于迭代学习控制模型的覆盖件模具拉深筋优化算法,极大地提高了优化效率。利用成形状态函数,成形质量函数和学习律函数构建工艺参数优化的迭代控制模型。将该模型应用到拉深筋阻力值优化中,利用有限元模拟代替很难显示表达的状态函数,预测给定工艺参数方案下板料成形后的应力应变状态。根据单元的应变状态,定义拉深筋线段的局部缺陷程度为成形质量函数,评价拉深筋周围的成形质量好坏。学习律函数不仅参考拉深筋段周围的成形质量偏差确定拉深筋阻力值的改变量,同时还能智能更新学习增益修正拉深筋阻力值的改变幅度,加快了优化收敛速度。通过门内板的算例,证明了该拉深筋优化算法的快速性和实用性。     

小波多尺度分析方法在磨辊磨损检测中的应用

实现预知维修对电厂经济、安全运行具有重要意义,设备状态的准确获取是预知维修的前提。针对电厂设备状态难以准确获取的问题,提出利用基于模型的小波多尺度分析方法。该方法以电厂海量历史数据为基础,从不同尺度研究模型预测值与实际值构成的残差序列,提取有效成分反映设备运行状态。由于现场情况复杂多变,对模型结构以及小波基的选取问题进行深入讨论以及定量分析。对某机组磨煤机进行实例分析表明,该方法可以正确检测出设备状态,为实现设备预知维修,提高运行经济性、安全性提供技术依据。     

大数据多尺度状态检测方法在磨损检测的应用

随着生产过程自动化、信息化、规模化发展,以大数据为基础的信息处理技术得到广泛应用.对大数据进行多尺度深层次的挖掘,可以为状态检测提供技术依据,有效提高设备的可靠性.针对数据量巨大、干扰源众多、信息密度低、复杂度高的对象提出一种基于大数据的状态检测方法,利用数据融合、信息粒化以及多尺度分析,提取对象状态参数.通过对某机组磨煤机磨辊磨损的状态检测的实例分析验证了算法的有效性.     

基于AdaBoost与BP神经网络的风速预测研究

介绍了基于AdaBoost的多神经网络集成预测方法。集成方法的预测结果优于其他方法的预测结果,这一点在理论上和经验上已经得到证明。AdaBoost是适用于时间序列预测的集成方法。基于AdaBoost算法,采用多个BP神经网络训练随机生成的风速样本,再由多个训练结果生成最终的风速预测值。用该方法预测的误差低于用单一BP神经网络进行的预测,其分析和仿真结果表明了其优越性。     

任意复杂曲面的展平算法及其在五金零件毛坯展开中的应用

提出一种新的任意复杂曲面的展平算法,将其应用于有限元逆算法的初始位移场猜测,从而获得了良好的位移初始解。该算法具有计算快速、求解准确、易于实现、通用性好的特点。详细介绍了曲面展平算法的基本步骤,通过工程实例验证了算法的正确性和精确性。该算法不仅可以应用于冲压成形行业, 还能广泛地应用于飞机、汽车、服装设计、玩具设计、制鞋等领域。     

存储结构的对象仿真及其应用

通过研究和分析C++语言中对象在内存中的存储结构以及对象操作成员的原理,给出了面向对象程序设计语言中类实例化的一条新途径——即通过仿真对象的存储结构,实现成员的自由调用。该仿真结构可以完成对象的绝大部分功能而且还可根据需要对对象的存储空间进行压缩。     

案例推理的故障诊断技术研究综述

基于案例推理(case-based reasoning,CBR)的故障诊断作为一种新的智能诊断技术,模拟人类求解问题的思路,通过历史案例发现新问题的解。概述了CBR的理论基础和基本原理;从工作过程和集成框架两个方面综述了CBR故障诊断技术的研究现状,其中工作过程包括案例的表示、检索和重用,以及案例库的维护,集成框架包括CBR与基于规则推理、CBR与人工神经网络以及CBR与多智能体等三种情况;比较了六种故障诊断技术的特点及应用范围;总结了CBR故障诊断技术有待解决的问题。     

板料冲压成形快速分析软件FASTAMP

基于先进的有限元逆算法研制开发了具有独立版权的板料冲压成形快速分析软件FASTAMP,与传统的增量法CAE软件有很大的区别,可以进行快速的优化设计和成形性模拟,主要面向产品设计、工艺设计与模具设计人员.该软件具有一套完整的、独立的前后处理系统,其中包括标准的CAD数据接口、曲面编辑和曲面网格生成器.     

太阳能辅助烤烟

山东省临沂地区燃料公司应用太阳能辅助烤烟试验成功。他们在原烤烟房的南面安装一座半球形简易太阳能空气集热器,热空气通过管道进入烤烟房、与烧煤炉配合使用,干燥烟叶。经使用证明,太阳能辅助烤烟可节省燃料30—35％,烟色好,每斤烟多收入0.05—0.08元。每平方米采光面积造价3—4元。     

风电场无功电压控制系统运行现状分析及提升措施

风电场无功电压控制策略、各分系统间通信、单体设备性能等各个环节都将影响场站无功电压控制性能。依据某千万千瓦级风电基地近三年来的实际运行数据及现场检测数据,首先分析了风电场无功电压控制系统现状,系统介绍了目前无功电压控制系统架构及常用控制策略;其次从场站无功电压控制流程入手,阐明了影响场站无功电压控制性能的关键因素;最后形成了提升风电场无功电压控制性能及运行水平的措施,并进行了实例验证。