基于遗传与SQP算法的轧机负荷分配优化研究

针对热连轧精轧机组负荷分配优化问题的特点,将遗传算法与序列二次规划法相结合,构成用于优化该问题的混合遗传算法.该算法通过改进遗传算子与序列二次规划算法结合,提高了局部搜索的速度和求解质量.根据模型仿真验证,该算法提高了收敛速度和求解精度,保证了全局收敛性,在热连轧精轧机组负荷分配优化中作用是有效的.     

一种基于神经网络的快速预测控制算法

由于普通广义预测控制在快速性方面存在局限性,本文提出一种基于BP神经网络的(GPC)算法,该算法用训练好的BP去解决GPC算法中的丢潘图方程求解、大矩阵的求解、求逆等复杂运算.本文将该法用于冷连轧机快速系统中进行仿真,结果表明,该算法比普通的GPC算法速度提高了很多,具有很好的控制性能.     

分簇无线传感器网络中提高网络连通性的协作算法

针对分簇无线传感器网络提出了一种基于虚拟天线阵列的协作算法.该算法通过节点间的协作来提高网络连通性,所有节点均按照泊松Voronoj网格模型进行分簇,簇首根据通信链路决定是否激活节点协作;若节点协作算法被激活,簇首从其成员中选择适合的节点作为协作节点共同组成虚拟天线阵列.通过协作,可扩展簇间的通信范围从而与远方节点直接通信以避免出现通信覆盖盲区,或者可补偿信道增益以防止由于信道深衰落所导致的传输失败.仿真结果表明,协作算法在通信过程中具有更好的连通性及能量效率,可有效降低接收端的丢包率,维持网络的连通性,从而延长网络的工作时间.     

加热炉内一维、非稳态、变热流钢坯温度场的解析

基于合理的简化假设，建立加热炉内钢坯热传导数学模型，应用分离变量法和变分原理，推导一维、非稳态、变热流钢坯温度场的解析解；定量研究热流为线性分布、正弦分布时，钢坯温度场随加热时间的变化规律,并研究对应不同的傅里叶数,钢坯温度沿厚度方向的分布。结果表明，推导的解析解是正确和可行的，为加热炉在线控制中钢坯温度场的动态实时跟踪计算及总括热吸收率的参数辨识提供了一种理论依据。     

二维显式有限差分方法研究

二维显式有限差分方法的求解共有四种方法:等步长(空间步长,即划分单元大小)节点法、等步长单元法、不等步长节点法和不等步长单元法。本文从理论上推导了这四种方法的求解差分方程,以钢板冷却过程为对象,分别计算了钢板的温度变化,并将结果与有限元结果进行了对比。结果表明,等步长节点法较其它三种方法计算时间短、计算结果精度更高,在涉及温度场计算的场合时可优先考虑采用。     

一种基于差分进化的正弦余弦算法

正弦余弦算法是一种新型仿自然优化算法,利用正余弦数学模型来求解优化问题。为提高正弦余弦算法的优化精度和收敛速度,提出了一种基于差分进化的正弦余弦算法。该算法通过非线性方式调整参数提高算法的搜索能力、利用差分进化策略平衡算法的全局探索能力及局部开发能力并加快收敛速度、通过侦察蜂策略增加种群多样性以及利用全局最优个体变异策略增强算法的局部开发能力等优化策略来改进算法,最后通过仿真实验和结果分析证明了算法的优异性能。      

流体旋转流动强化对流传热场协同分析

为了弄清管内流体旋流强化传热的物理机制，建立了三维几何模型，数值计算采用标准k-ε两方程湍流模型，用SIMPLE算法求解速度和压力的耦合关系，流道的固体边界实施壁面函数法。模拟结果表明，旋转流动使流体产生较大的切向流速分量，加强了边界层流体和主流流体的扰动和掺混，提高了流场和温度场的协同性，因而旋流使传热过程得到强化。旋流器安置于管道近壁处更有益于减薄流体边界层，并提高流道内流体的对流换热强度。     

基于BP神经网络PID控制及其仿真

对BP神经网络算法进行了改进,克服了直接使用神经网络算法进行PID控制的不足之处.仿真表明,设计了附加动量项的BP神经网络,能有效地提高算法的收敛速度.实验结果表明控制效果优于传统的PID控制算法的仿真结果.     

基于残差自然幂法的增量线性判别分析方法

提出了将增量线性判别分析问题(LDA)转化为两个增量主元分析(PCA)问题的算法框架.为加速算法的收敛速度,推导了增量LDA中训练样本的类内离散度矩阵和协方差矩阵的无损实时更新公式,并在此基础上提出了一种基于残差协方差矩阵的自然幂增量PCA算法.将该增量PCA方法与基于双PCA结构的增量LDA算法框架相结合,实现了数据流的实时LDA处理.仿真结果表明,与已有的增量LDA方法相比,该方法在收敛速度、计算复杂度和可操作性上具有更优的性能.     

精轧区热轧带钢温度场的数值模拟

通过对带钢热连轧过程传热关系的分折，利用有限差分法建立了带钢三维温度场的数值计算模型。结合攀枝花钢铁集团公司热轧生产线的实际条件，利用该模型模拟了精轧区带钢的温度场，并与实泅结果进行了比较，验证了模型的可靠性。在此基础上，讨论了终轧厚度和轧制速度对带钢温度场的影响，为改进和优化轧制工艺提供了理论依据。