冷连轧机轧制力的影响因素

通过将轧制变形区划分为微单元,对变形区内轧制力影响因素的变化规律进行研究。根据微单元塑性变形方程式,建立单位轧制压力的计算模型。针对变形抗力、摩擦因数等非线性因素,建立基于神经网络校正系数和工作参考点方法的数学模型,分析其在变形区内的变化规律。针对轧辊压扁和轧制力计算的耦合现象,采用计算机迭代计算的模型完成轧制力的解耦计算。工业轧机实际数据验证了采用微单元方式计算轧制力预报精度高,可用于生产实践。     

基于支持向量机数控机床切削能耗预测方法研究

数控机床在制造业中耗能比例大,研究其耗能至关重要。在数控机床切削过程中,切削参数的不同直接影响数控机床切削能耗大小。基于此分析切削过程中切削速度、进给量和切削深度等切削参数对数控机床切削能耗的影响,搭建基于支持向量机数控机床能耗与切削参数的模型。实例对比验证了基于支持向量机数控机床能耗预测方法的可行性,简化了传统经验公式繁琐的计算过程,相对于BP神经网络法比较精确,为数控机床节能问题、能耗定额等实际问题提供了基础理论依据。     

基于支持向量机的机电产品再制造成本预测方法

退役机电产品再制造成本是其再制造决策的主要依据之一。针对再制造成本的随机性、不确定性以及可用数据样本有限的问题,提出基于支持向量机的再制造成本预测方法。分析了再制造成本的构成要素、影响因素及其特点,将废旧产品经拆卸、检测后零部件分为可直接再利用、可再制造加工及替换处理等三类,结合其可再制造性,以零部件再制造加工比率、零部件替换比率及技术性指数为输入,再制造成本为输出,构建基于支持向量机的再制造成本预测模型,对机械式变速箱的再制造成本进行了预测,并与BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明,支持向量机预测模型能很好地预测再制造成本,并且预测精度比BP神经网络更好,可为再制造成本的准确预测提供参考。     

基于灰色支持向量机的液压泵寿命预测方法

针对单方法所建液压泵寿命预测模型精度较低的缺陷,提出基于灰色理论和支持向量机的组合预测模型的液压泵寿命预测方法.该方法通过灰色累加生成操作对原始序列进行数据处理,以增强数据的规律性;运用最小最终误差预测准则确定嵌入维数,选择模型的参数;采用支持向量机进行预测,利用灰色累减生成操作还原数据,得到预测结果.选取液压油的光谱分析数据作为液压泵的寿命特征信息,采用该模型对液压泵进行寿命预测,并与灰色模型、单一支持向量机模型进行预测性能对比.结果表明,灰色支持向量机预测性能最优,精度达到99.37％,为液压泵性能评估和寿命预测提供一种更为有效的方法.     

基于支持向量机的钢淬透性预测研究

支持向量机是建立在统计学理论之上的强有力的机器学习技术。本文提出了基于支持向量机模型预测钢淬透性的方法，并分析了核函数的选择对支持向量机建模的影响。以江阴兴澄钢铁公司的实际数据进行实验，结果表明，支持向量机方法有着良好的泛化能力，优于人工神经网络建模方法。     

基于支持向量机预测偏振模式

基于多光谱多角度偏振辐射探测研究了大气偏振模式预测方法。首先,介绍了航空多角度偏振辐射计的探测原理与支持向量机回归算法;然后,从矢量传输模型出发,说明大气状况不变时,偏振模式主要取决于地表特征与观测几何,并介绍了观测几何与姿态之间的关系以及地表特征的表达形式;最后,在考虑平台姿态与地表特征的情况下,利用支持向量机回归算法预测了航空多角度偏振辐射计的探测偏振度,并对预测与实际试验探测的偏振度进行了比较。结果显示:偏振度预测误差小于1%,影响模型精度的主要因素不是姿态变化本身,而是姿态改变造成的观测地表特性变化。     

基于遗传算法-支持向量机的建材产品质量预测方法研究

为提高建材装备制造过程中产品的质量,针对建材产品质量控制问题,提出了一种基于遗传算法的支持向量机质量预测模型。该模型采用专门针对小样本数据情况下进行预测分析的支持向量机模型,并为了改进支持向量机模型的预测效果,设计采用遗传算法对预测模型的参数进行搜索寻优,经过实例,验证了该预测模型的可行性和有效性。     

动态轧制力下冷连轧机超亚谐共振特性分析

在考虑动态轧制力的基础之上,同时结合影响冷连轧机振动的机械结构、辊系间的非线性刚度以及周期性外激力等因素,建立了动态轧制力下的四辊冷连轧机非线性振动动力学模型。运用多尺度法求解得到了冷连轧机系统的3次超谐共振和1/3亚谐共振幅频特性方程,仿真分析了不同参数变化下系统的共振特性。发现外激力对超亚谐共振的影响均较微弱,可见轧制力的动态变化部分对系统所受外力有极好的调节作用。增大系统阻尼可以有效减小振幅和缩小共振区域,而非线性刚度对超谐和亚谐振动的影响比较剧烈,易造成系统出现失稳现象,因此需要选择适当的参数区间,使轧机得以平稳运行。     

基于支持向量回归机的切削力预测

针对神经网络方法在切削力预测方面存在的缺陷,提出了一种新的基于支持向量回归机的切削力智能预测方法。分析了以往切削力预测模型中输入参数和输出参数的选择问题,在此基础上选择轴向切深、进给量、主轴转速和曲面半径四个关键指标作为预测模型的输入,选择XY平面上的切削力合力和轴向切削力作为预测模型的输出,进一步建立了基于支持向量回归机的切削力预测模型。仿真实例的预测结果表明,建立的智能切削力预测模型合理有效。     

六辊可逆冷轧机轧制力计算研究

对现有轧制力计算方法进行比较分析,确定了斯通方法作为六辊可逆冷轧机轧制力计算的理论基础,建立了理论计算模型,研究了轧制速度、工作辊辊径、前后张力、加工硬化对轧制力计算的影响,表明计算结果误差最高为5. 77%,为钢厂的轧制力提供预测。     

宝钢1220冷连轧机轧制规程综合优化技术的研究

轧制规程作为冷连轧生产中的一个重要过程参数,不但影响机组的产能,而且对成品的板形与表面质量有着重要的影响。因此,如何设定出合适的轧制规程就成为冷连轧机组的重要攻关课题。为此,经过大量的现场试验与理论研究,充分结合宝钢1220五机架冷连轧机的设备与工艺特点,以成品带材板形良好、各架电机相对负荷均匀以及划痕发生概率小为控制目标,提出了一套轧制规程综合优化方案,并将其应用到生产实践,取得了良好的使用效果,具有进一步推广应用的价值。     

带钢平整机轧制压力的计算模型

平整较厚带材时，变形区水平应力沿板厚不均匀分布对平整轧制压力的计算有着重要影响。在考虑带材入口和出口弹性变形区影响的冷轧轧制压力计算模型的基础上，通过修改弹性变形区入口和出口应力边界条件，提出平整轧制压力计算模型，并对弹性区入口和出口表面水平应力进行了计算。用该模型计算的平整轧制压力与原有计算模型和实测值进行对比，证明模型提高了精度。     

900 mm冷连轧机薄规格产品轧制实践

重点介绍900 mm冷连轧机轧制厚度≤0.20 mm薄规格产品的轧制工艺,针对轧制过程中出现的生产、质量问题,提出修改轧制工艺参数的解决方案,通过工艺优化、设备改进,达到连续轧制合格产品的目的。     

磁尺在冷连轧系统中的应用

介绍磁尺在某冷连轧机组中作为 AGC 系统的位移传感器的应用方法。     

1420mm冷连轧入口活套控制

介绍冷连轧机组入口水平活套的控制方法,着重阐述水平活套的速度控制和张力控制要点及相应的计算公式,并对活套电机控制状态进行说明。     

900mm四机架冷连轧机自动化系统

介绍唐山建龙900mm四机架全六辊冷连轧机自动化系统的设备组成、主要功能、网络结构、控制思想。     

宽带钢六辊冷连轧机横向刚度特性研究

板带轧机的横向刚度对于板形控制十分重要,研究轧机不同状态下的横向刚度变化规律对于实现板形的精确控制具有重要意义。本文针对某厂六辊轧机利用有限元软件ANSYS9.0建立了三维辊系有限元分析模型,分别分析了不同工作辊窜辊和中间辊窜辊下的轧制力横向刚度和弯辊力横向刚度的变化情况,为轧机板形控制量的调整提供了参考依据。     

基于遗传算法的冷连轧轧制规程优化设计

合理的轧制规程是使轧制过程达到最佳状态的重要保证。轧制规程涉及的有关数学模型和需要考虑的约束条件较多，因此其优化设计也较为复杂。应用遗传算法进行轧制规程优化设计，即以负荷均衡和板形良好为目标，在一定的约束条件下，对压下率分配比进行编码。通过遗传算子操作并保留每代优势个体，从而得到冷连轧轧制规程。对某1370冷连轧机进行设计比较，表明该方法优化速度快，适合在实际中应用。     

基于影响函数法的冷轧带钢轧制力计算

根据经典轧制力模型,在考虑轧制力模型与轧辊压扁模型耦合的前提下,开发了基于影响函数法的冷轧带钢轧制力计算程序,并用实际生产中的采样数据模拟计算了HC轧机各道次的轧制压力分布和总轧制力,将所得计算结果与现场实测数据进行比较.结果表明:所得轧制力计算结果与实测值相近,轧制压力分布与实际相符,为HC轧机板形控制提供了一种计算轧制力的有效方法.