硬旋铣刀具振动的在线监测研究

针对螺纹硬旋铣过程中刀具振动状态的辨识问题开展试验研究.根据硬旋铣的工艺特点设计刀齿切削力监测系统及切削试验,对切削力数据进行频域分析.研究结果表明:硬旋铣机床的刀具切削振动是由断续切削引起的强迫振动无自激振动发生的.     

模糊控制器在电液比例控制系统中的应用

针对电液比例同步控制系统中存在负载不均衡,系统不稳定性,外在干扰以及常规控制难以解决的非线性、时变及滞后等问题,提出了综合模糊控制器与电液比例同步控制相结合的控制系统.在系统中应用由轨迹模糊控制器与同步协调模糊控制器组成的综合模糊控制器,以提高系统同步精度.试验及仿真结果表明,综合模糊控制器在电液比例同步控制系统中应用,能够提高系统同步精度,并且能很好地解决上述问题.     

基于改进的径向基函数神经网络混合控制在电液伺服系统中的应用

由于电液伺服系统中存在扰动和干扰,一般的控制器很难在各种条件下都取得良好的输出响应.为了解决此类问题,提出了一种基于改进的RBF神经网络混合控制策略.使用基于群组优化理论的离线优化算法来选择RBF神经网络的隐节点数目,用各种在线学习算法来调节隐节点的中心和估计连接权值.该混合控制器结合了改进的RBF神经网络与传统PID 控制的优点,被广泛适用于船舶试验台的电液伺服系统中.试验仿真结果表明,使用这种混合控制器的伺服系统具有良好的动态特性和鲁棒性.     

六边形套管型燃料堆芯核设计专用程序试验验证

采用六边形套管型燃料堆芯（HCTFR）7个零功率物理试验方案的试验数据对核设计程序（CELL+CPLEV2）的计算精度进行工程验证。验证结果表明,7个临界试验方案的临界棒位有效增殖因子（k_eff）计算偏差均在±0.8%以内,与试验结果符合较好,控制棒价值和停堆深度计算偏差也都在可接受范围内,表明CELL+CPLEV2程序具有较高的计算精度和可靠性,可用于HCTFR的核设计。      

双重非均匀系统环形RPT计算方法研究

弥散燃料与弥散可燃毒物由于具有双重非均匀性,采用传统体积均匀化方法（VHM）会带来较大的计算偏差。反应性等效物理转换（RPT）方法被应用于含弥散燃料的双重非均匀系统,具有方法简单且计算精度较高的特点。本文首先对传统RPT方法和改进RPT（IRPT）方法进行了分析和验证,结果表明,这2种方法对于含有弥散可燃毒物的双重非均匀系统燃耗过程中依然存在相对较大的计算偏差;然后提出环形RPT（RRPT）方法和2步环形RPT（TRRPT）方法分别用于处理含单一颗粒类型和含2种颗粒类型的双重非均匀系统,通过含不同类型可燃毒物的算例验证并与蒙卡颗粒模型基准解对比可知,本文提出的RRPT方法和TRRPT方法可用于处理含弥散燃料和弥散可燃毒物的双重非均匀系统,相比传统方法具有更高计算精度和更广适用范围。      

六边形套管型燃料堆芯临界物理试验方案设计研究

为验证六边形套管型燃料堆芯核设计计算程序CELL和CPLEV2的计算精度和可靠性,本文根据六边形套管型燃料堆芯临界物理试验内容,提出了11个堆芯临界物理试验方案,并进行了计算论证分析。其中,临界质量测量方案考虑了计算与实际有偏差时,可以对堆芯布置进行微调,确保全提棒有效增殖因子与临界状态的偏差在可接受范围内。论证结果表明,本文提出的堆芯装载方案满足堆芯核设计程序可靠性检验要求,可以作为六边形套管型燃料堆芯临界物理试验方案。      

基于子群方法的双重非均匀性共振计算方法研究

为计算双重非均匀性条件下的共振截面，提出了耦合Sanchez Pomraning方法的改进的子群方法(ISSP)。ISSP采用精细化共振能群结构来规避共振干涉处理，通过求解双重非均匀性条件下的子群固定源方程和慢化方程得到颗粒和基体等各材料的有效共振截面，最后进行双重非均匀性条件下的输运计算。数值结果表明，与连续能量蒙特卡罗程序及超细群计算结果相比，ISSP可精确高效地计算双重非均匀性条件下的共振截面。     

空间离散对弥散颗粒燃料燃耗计算的影响

单栅元燃耗计算是全堆芯燃耗计算的基础，栅元空间离散对燃耗计算的结果有显著影响。弥散颗粒燃料由于双重非均匀性的存在，空间离散的情况更为复杂。本文基于ALPHA组件程序，分析了颗粒在平源区上归类的宏观离散方案与颗粒内部细分燃耗区的微观离散方案对弥散颗粒燃料燃耗计算的影响。算例包括无毒物的UC颗粒单栅元，含Gd₂O₃层的QUADRISO颗粒单栅元和含UC颗粒与Gd₂O₃毒物颗粒的双颗粒单栅元。数值结果表明，无毒物栅元宏观需分3圈以上，含Gd₂O₃栅元宏观需分5圈以上；无毒物算例微观不需要分圈，含Gd₂O₃层的QUADRISO颗粒需在微观燃料区细分2圈，双颗粒问题的Gd₂O₃毒物颗粒微观需分12～15圈。     

RHILC控制在注塑机速度控制系统中的应用

针对传统注塑机注射时易受外界干扰的问题,对现有的注塑机控制系统提出了改进.该文围绕如何更好地控制改进后的注塑机控制系统,结合传统迭代学习和预测控制的优点,引用了一种基于滚动时域优化的迭代学习算法.试验及仿真结果表明该方法有效地克服了实时干扰的影响并使系统具有较强的鲁棒性.