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1.
为了抑制铣削过程中产生的颤振,提高铣削加工过程中零部件表面质量。设计了小波神经网络PID控制方法,并对控制效果进行仿真。采用时域数值法对动态铣削过程中离散时间进行求解,利用小波神经网络PID控制方法对铣削过程进行控制。通过仿真和实验对铣削金属表面粗糙度进行测量,并且与增量式PID控制系统进行比较和分析。结果显示,采用增量式PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较大误差;采用小波神经网络PID控制方法,铣削力和铣削深度实际值与理论值存在较小误差。采用小波神经网络PID控制方法,可以提高铣削参数控制精度,减少铣削过程中对颤振的影响,提高铣削零部件表面质量。 相似文献
2.
周清庄油田存在地层产状陡、砂体厚度薄、油层埋藏深等特征,导致水平井在油层钻进过程中,极易造成井眼轨迹出层,为了解决这一难题,开展了水平井地质导向技术研究。通过分析该地区邻井钻遇储集层的实际情况,结合录井曲线中的钻时、气测以及测井曲线中的自然伽马、电阻率等参数对周清庄地区沙三3储集层的标志层以及储集层内部进行精细划分,在纵向上建立储集层与标志层在岩性、电性上的响应特征模型,并以该模型指导水平井钻进,即首先把钻遇的标志层与模型中的标志层进行分析对比确保着陆于油层,其次运用“蛙泳法”计算地层动态倾角,为确保水平段始终处于目的层内及时调整井眼轨迹,最终达到提高储集层钻遇率的目的。 相似文献
3.
以某汽车密封条钢带骨架为研究对象,利用DeForm有限元分析技术对密封条钢带骨架滚压成形过程建立有限元仿真模型,根据模型分析滚轮基本直径递增量和摩擦系数变化对成形过程中带料等效应力和应变的影响规律。结果表明适当增大滚轮基本直径的递增量和减小滚轮与带料之间的摩擦系数,可降低带料成形过程中的等效应力和应变,有利于保证密封条钢带骨架成形过程稳定并防止产生边缘波浪、褶皱等缺陷。 相似文献
4.
为研究高面板堆石坝的地震易损性,基于增量动力分析(IDA)与支持向量机(SVM)相结合的方法,首先利用拉丁超立方抽样(LHS)方法从人工生成的100条地震动中随机选取30条,选定PGA为地震动强度指标,坝顶竖向位移为性能指标,通过对每条地震动进行等间距调幅,对面板坝进行有限元计算及对结果进行IDA分析,提取各条地震动在所选性能指标不同极限状态下的PGA;然后引入SVM,以代表地震动特性的参数为输入,以PGA为输出,训练并测试SVM模型;最后利用SVM模型做快速预测,在考虑不同地震动数目的条件下,分析面板坝的地震易损性,并绘制地震易损性曲线。研究结果表明,IDA-SVM方法在分析大坝易损性的问题上具有可行性和有效性,且考虑不同地震动数目所得的地震易损性曲线不尽相同。 相似文献
5.
为了从工艺上提高双金属板成形精度,通过实验结合有限元分析的方法探究了不同工艺参数对成形精度的影响,研究表明:成形角度和成形深度分别是影响底部精度和侧壁精度的最关键因素,当成形角度由30°增大至60°时,底部鼓包高度降低29%,侧壁鼓凸量增加18.5%;当工具头直径由10 mm增大至20 mm时,底部鼓包高度下降13%,侧壁鼓凸量下降16%;当下压量由0.5 mm减小至0.2 mm时,底部鼓包高度下降24%,侧壁鼓凸量增加18.3%;最后优选了合理的工艺参数,使得底面鼓包高度下降49%,侧壁鼓凸量下降41%。 相似文献
6.
钛及其合金应用越来越广泛,目前单点渐进成形技术已经开始运用于钛及其合金的成形加工,但仍存在成形件壁厚过度减薄的问题,严重影响了成形件的成形质量。文章以TA1钛合金板材成形方锥形件为研究对象,运用Abaqus有限元仿真软件,依据单一变量原则,分别探究工具头直径、底面边长、板材原始厚度和螺距等工艺参数对成形件平均壁厚减薄率与最大壁厚减薄率的影响规律。结果显示:增大工具头直径,平均壁厚减薄率随之增大,最大壁厚减薄率随之减小;平均壁厚减薄率和最大壁厚减薄率都随着底面边长的增加而增加;板材原始厚度增加,平均壁厚减薄率与最大壁厚减薄率都随之减小;随着螺距的增加,平均壁厚减薄率逐渐减小,最大壁厚减薄率逐渐增大。 相似文献
7.
Teemu J. Ikonen Keijo Heljanko Iiro Harjunkoski 《American Institute of Chemical Engineers》2022,68(6):e17656
Periodic rescheduling is an iterative method for real-time decision-making on industrial process operations. The design of such methods involves high-level when-to-schedule and how-to-schedule decisions, the optimal choices of which depend on the operating environment. The evaluation of the choices typically requires computationally costly simulation of the process, which—if not sufficiently efficient—may result in a failure to deploy the system in practice. We propose the continuous control parameter choices, such as the re-optimization frequency and horizon length, to be determined using surrogate-based optimization. We demonstrate the method on real-time rebalancing of a bike sharing system. Our results on three test cases indicate that the method is useful in reducing the computational cost of optimizing an online algorithm in comparison to the full factorial sampling. 相似文献
8.
随着万物互联时代的到来,具备目标检测能力的物联网设备数量呈爆炸式增长。基于此,网络边缘产生了海量的实时数据,具有低时延、低带宽成本和高安全性特点的边缘计算随之成为一种新兴的计算模式。传统的深度学习方法通常假定在模型训练前所有数据已完全具备,然而实际的边缘计算场景中大量的新数据及类别往往随时间逐渐产生和获得。为了在训练数据成批积累和更新的条件下在资源有限的边缘设备上高效率地完成目标检测任务,本文提出了基于多中间层知识蒸馏的增量学习方法(Incremental Learning method based on knowledge distillation of Multiple Intermediate Layers,ILMIL)。首先为了能够适当地保留原有数据中的知识,提出了包含多个网络中间层知识的蒸馏指标(Multi-layer Feature map、RPN and RCN Knowledge,MFRRK)。ILMIL将教师模型和学生模型的中间层特征的差异加入模型训练,相比于现有的基于知识蒸馏方法的增量学习,采用ILMIL方法训练的学生模型可以从教师模型的中间层学习到更多的旧类信息来缓解遗忘;其次ILMIL利用MFRRK蒸馏知识完成现有模型的增量训练,避免训练使用多个独立模型带来的资源开销;为进一步降低模型复杂度以高效地在边缘设备上部署推理,可在知识蒸馏前进行剪枝操作来压缩现有模型。通过在不同场景和条件下的实验对比,本文方法可在有效降低模型计算和存储开销的前提下,缓解已有知识的灾难性遗忘现象,并维持可接受的推理精度。 相似文献
9.
一次强震过后通常伴有多次余震发生。由于主震和其后续余震之间的间隔时间较短,使得主震损伤结构未能得到及时修复而进一步遭受余震作用,产生“二次损伤”。为此,以一栋5层按我国相关设计规范设计的钢筋混凝土框架结构为研究对象,对主余震序列对结构造成累积损伤及余震对结构造成的增量损伤进行了研究。选取75条真实主震及其余震记录构成序列型地震动输入。同时,采用真实主余震序列中的主震记录,分别采用重复法和随机法两种人工余震构造方法,构造两组人工主余震序列作为地震输入。采用改进的Park-Ang损伤指数作为结构损伤指标,对结构在主震及其在真实和人工主余震序列作用的损伤进行计算,并对余震产生的结构增量损伤进行评估。进一步以峰值加速度、谱加速度、Arias强度作为主震和余震强度参数,研究了余震与主震强度比与余震增量损伤之间的相互关系。分析结果表明:基于随机法的人工主余震序列会对结构造成最显著的增量损伤;采用余震和主震强度比可以较好地预测余震增量损伤的显著性。 相似文献
10.
This paper proposes an event-triggered distributed receding horizon control (DRHC) approach for the formation and tracking problems of homogeneous multi-agent systems. For each agent, an event-triggering condition, based on assumed predictive information of the neighbours, is derived from stability analysis. Considering the uncertain deviation between the assumed and true predictive information, we design a time-varying compatibility constraint for the individual optimization problem. In the event-triggered DRHC algorithm, each agent solves the optimization problem and communicates with its neighbours only when the event-triggering condition is satisfied, so the communication and computation burden are reduced. Moreover, guarantees for the recursive feasibility and asymptotic stability of the overall system are proved. A simulation example is provided to illustrate effectiveness of the proposed approach. 相似文献