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1.
郑岗  戴玮  谢玉萌 《山西建筑》2014,(28):285-287
对基于Microstation平台的三维预应力钢束辅助设计软件进行了研究和开发,介绍了其功能设计与总体框架,并对其关键流程以及算法进行了分析,指出该软件解决了直观呈现预应力钢束空间曲线形状并自动计算理论伸长量的问题,具有一定的实用价值。  相似文献   
2.
针对高精度现代冷轧带钢生产需求,提出了基于.NET平台的可逆冷轧机过程自动化系统框架开发,介绍了系统的软硬件构成和功能;根据可逆冷轧机过程自动化系统的实际工作过程,阐述了基于人工智能算法的轧制力预报和自学习算法、轧制道次分配及其优化算法,通过优化过程参数可提高生产效率和产品质量。  相似文献   
3.
针对20辊轧机轧制板形受到多重因素影响、难以精确预测的问题,基于有限元和PSO-BP法,建立20辊轧机轧制板形质量预测模型。根据20辊轧机轧辊间的位置关系,基于有限元软件ANSYS/LS-DYNA,考虑轧辊弹性变形、板带塑性变形与摩擦等因素,建立20辊轧机辊系有限元模型,分析板宽、厚度、张力、速度等因素对板形指数的影响;综合考虑不同轧制板形影响因素,以板形指数作为板形质量衡量指标,基于BP神经网络建立轧制板形质量预测模型,采用粒子群算法优化BP神经网络板形质量预测模型的权值和阈值,提高板形预测精度。  相似文献   
4.
天然气长输管网稳态计算方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用高精度的天然气稳态流动方程作为管道稳态模型,能够确保较高的计算精度。文章利用管道摩阻损失最小原理计算长输管网压力初始值,建立了一种天然气长输管网稳态计算模型,解决了初始值计算不当所导致的牛顿迭代法求解速度慢的问题。通过对陕西省天然气管网的稳态计算表明,该稳态计算模型具有较高的计算精度和速度。  相似文献   
5.
板形检测与板形控制方法(续)   总被引:1,自引:0,他引:1  
4 板形控制研究板形的最终目标是实现板形自动控制 ,即通过板形控制系统使得轧后板形与目标板形相符合。板形控制系统是一个有惯性、有滞后、多扰动、多变量、强耦合的复杂工业控制系统 ,因此 ,随着生产的发展和技术的进步 ,传统的控制已不能满足其要求 ,于是设计者必须在寻求更精确的系统模型的同时 ,更应该将先进的控制思想引入板形控制系统的研究中[1,19] 。另外 ,由于板形控制与板厚控制的相互干扰 ,近年来还出现了板形、板厚的协调控制[17] 。4.1 板形函数 [1,2 0 ]板形检测装置的输出信号是板宽方向上各点的延伸率 ,为将该信息用于…  相似文献   
6.
计算机多级网络控制技术   总被引:3,自引:0,他引:3  
介绍在西门子 Win CC视窗过程控制中心操作平台上集中多种网络通信技术的应用 ,多级网络控制系统由以太网 (TCP/IP协议 )、工业以太网 (SINEC H1协议 )、现场总线 (PROFIBUS协议 )、点到点链 RS42 2 (3 964 R系列 RK5 1 2 -方式 )组成  相似文献   
7.
一种基于遗传算法的板形模式识别方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对冷轧带钢生产中板形控制的要求 ,提出采用遗传算法进行板形模式识别的方法 ,该方法的特点是可以根据不同轧机的板形控制模式决定板形模式方程 ,板形识别精度高。仿真结果证明了该方法的有效性  相似文献   
8.
针对BP网络在板形缺陷模式识别的应用中,由于网络本身存在收敛速度慢,学习时间长,容易陷入局部极小等结构性能不佳的问题,从而影响板形识别精度;文中提出了基于模糊距离的RBF网络板形缺陷模式识别法.RBF网络是一种局部逼近的神经网络,它在逼近能力、分类能力和学习速度等方面都优于BP网络.为了使板宽变化时网络结构不变,将模糊距离与RBF网络相结合进行模式识别,仿真实验结果表明,该方法与BP网络方法相比,网络收敛速度较快,而且识别精度较高.  相似文献   
9.
基于最小二乘支持向量机的图像边缘检测研究   总被引:4,自引:3,他引:4       下载免费PDF全文
刘涵  郭勇  郑岗  刘丁 《电子学报》2006,34(7):1275-1279
本文研究了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的图像边缘检测技术,利用LS-SVM对图像像素邻域的灰度值进行曲面拟合,通过采用多项式核函数、高斯核函数推导出图像的梯度和零交叉算子,并结合梯度算子和零交叉算子实现了图像边缘定位.通过实验获取了不同核函数的最佳卷积核的大小,同时采用遗传算法对不同核函数的参数进行寻优以获得最佳的边缘检测性能.通过与Canny方法的实验比较,验证了本文提出的边缘检测方法是有效的.  相似文献   
10.
基于BP-GA混合学习算法的神经网络短期负荷预测   总被引:8,自引:0,他引:8  
杨延西  刘丁  李琦  郑岗 《信息与控制》2002,31(3):284-288
本文提出了修正的遗传算法和BP算法相结合的短期负荷预测方法,与传统神经网络方 法相比,该方法可以加快网络学习速度和提高学习精度.我们用遗传算法来训练网络参数, 直到误差趋于一稳定值,然后用优化的权值进行BP算法,实现短期负荷预测.在构建网络模 型时,我们考虑了气候因素的影响,并把它作为网络的一组输入点.实验结果表明基于这一 方法的负荷预测系统较高的精度和实时性.  相似文献   
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