磁流变液减振器及振动控制技术研究

在振动控制领域,用磁流变液减振器对机械设备进行减振防护是近年来的减振技术研究热点之一.阐述了磁流变液减振器的类型及技术特点,对比分析了几种常用的振动控制方法的优异性.讨论了磁流变液减振器的实用价值,指出磁流变液减振器是目前减振设备的开发方向.     

神经网络在热轧铬镍钢变形阻力预测的应用

以凸轮式高速形变试验机进行的热模拟压缩实验得到的实验数据为基础,建立了热轧铬镍钢的变形阻力与其化学成分、变形温度、变形速度及变形程度对应关系的BP、Elman、RBF和GRNN 4种神经网络预测模型;并对4种网络的训练过程和预测精度进行比较分析。结果表明,神经网络有很强的预测能力;4种神经网络相比较,RBF网络具有更高的预测能力和好的泛化能力。     

基于RBF网络的金属应力状态系数模型

以4200轧机轧制的大量实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数与轧前厚度、轧后厚度的RBF神经网络预测模型.通过分析应力状态系数的影响因素,结合传统的数学模型,确立了网络的输入层参数,并对函数newrb()中宽度系数spread的试验调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度,并与BP和Elman神经网络模型相比较,结果表明,RBF神经网络能更好地适用于金属应力状态系数模型.     

基于Matlab的中厚板轧机振动研究

针对4200中厚板轧机生产中存在的问题,利用Matlab软件,从动力学观点建立了轧机机座垂直振动的动力学模型,分析了影响板形、板厚的模态指标及轧机产生疲劳破坏的原因。     

钇钡铜氧在气体纯化和空分方面应用初探

采用自制的钇钡铜氧 (YBa2 Cu3 O7- x)样品和动态吸附实验装置研究了该材料在气体纯化和空分方面应用的可能性及条件。实验表明 ,该材料对氧有强烈的选择吸附性 ,并且可以再生 ,可以把 YBCO做为除氧分子筛。     

桥式起重机单梁对槽焊接装置机架优化设计

桥式起重机单梁对槽焊接装置是其在改造焊接生产线中，为具体工位设计的专用焊接设备，其机架的刚度直接影响工件的加工精度。此项设备的设计和制造在国内外尚属首次，缺乏现场使用经验，对设计中的不足和缺陷难以把握。为此，基于Matlab优化工具箱对其机架进行刚度分析，优化设计。     

火电厂管道清灰装置的液压系统的设计

针对化学清洗的成本高、污染大和物理清洗的除垢率低的特点，为解决火电厂输灰管道除垢问题提出了一种新式的机械清洗方法，该方法可实现灰垢的在线清洗，降低灰垢清洗的成本，延长管道的使用寿命，清洁无污染，并且可以达到满意的除垢率。本文主要介绍了机械清洗液压部分的工作原理，并对液压部分的设计计算及零件的选取做了详细的叙述。     

中厚板轧机宽展的神经网络预测

中厚板轧制过程是一个复杂的非线性变形过程，传统的宽展数学模型很难准确表达轧制宽展特性，不能保证计算精度。利用Matlab人工神经网络工具箱，采用改进的BP网络Levenberg Marquardt训练规则优化计算中厚板轧机的宽展，通过对该网络隐含层神经元个数的调整，使收敛速度加快，提高了宽展的预测精度。该方法使中厚板轧机自动控制精度的进一步提高成为可能．     

基于GRNN神经网络的4200轧机宽展模型

 轧制过程中,针对4200轧机在轧件宽展变化自动预测和控制,分析了轧制过程中宽展变化的影响因素。在神经网络技术和现场实测数据的基础上,利用Matlab人工神经网络工具箱,应用GRNN广义回归神经网络建立宽展变化预测模型来提高轧制宽展变化预测的精度。结果表明,该方法建立的模型可以实现对宽展变化的预测,其预测精度有较大提高。     

基于RBF神经网络的中厚板轧机的温降模型

 基于Matlab神经网络工具箱,采用改进的径向基函数(RBF)网络优化计算4200中厚板轧机的轧制温度。通过径向基层散布常数的人工调整以及神经元的自适应调整,提高了收敛速度,确定了最佳的网络结构形式。网络预测结果与在4200中厚板轧机上实测的轧件温度进行了对比,预测精度很高,表明了该网络模型的优越性。该模型可为以温度参数为主要控制对象实行自动化生产的4200轧机提供可靠的参数,也可为人工神经网络在其它自动控制方面的应用提供参考。