应用Labview优化蓄热式热交换器实验系统

针对蓄热式热交换器实验的特点,成功应用Labview对其进行优化,设计了可以在线测量温度、实时显示、实验进行后处理数据的软件。提高了实验时温度测量的准确性、实时性,及自动处理实验数据。     

蓄热式热交换器换向时间的确定

通过对蓄热式热交换器内部传热方程的数学解析,利用求得的温度分布规律和热交换效率的评价方法,在热交换器效率最高的前提下,得出了关于热交换器最佳换向时间的确定方法。     

蓄热式交换器数学模型的比较

蓄热式热交换理论是热交换科学中较为复杂的理论问题之一。通过介绍蓄热式热交换理论的发展历史，对几个典型模型的分析比较，文章探讨了适合陶瓷蜂窝蓄热体周期性换热的数学模型。并且认为建立数学模型时应综合考虑过程参数、物性参数、几何结构参数对热交换过程的影响。     

蓄热式电加热系统的优化设计

应用改进单纯形法并结合经济理论对蓄热式电加热系统提出了一种分析方案和算法，以对该系统进行最优化的运行控制及经济效果评价。最后，例举了这种优化设计的应用，如果结合负荷或需求的计划、统计、预测技术，该方法对其它同类系统也有借鉴作用。     

蓄热式技术在铅冶炼炉上的应用

随着社会经济的不断发展,各个工业领域中对能源的消耗问题也更加重视,构建节能环保的运行体系已经成为各个领域中积极探索的主要任务。在冶炼行业中,蓄热式燃烧技术的应用为铅冶炼炉的节能改造提供了一条新的发展道路。本文从现阶段炉窑的改造背景着手,重点对蓄热式技术在铅冶炼炉上的应用进行研究,以证明该技术良好的节能环保效果。     

严寒地区冬季蓄热式电热水器应用分析

蓄热式电热水器是一种新型的电热水器．经过对蓄热式及传统的容积式和即热式热水器在严寒地区工作性能的计算分析,比较3种电热水器在使用功率、加热时间及节能性能等方面的特点,最终认为蓄热式电热水器是一种适合于严寒地区冬季使用的电热水器．     

基于改进遗传算法的颚式破碎机优化方法研究

针对ANSYS软件自带结构优化算法的不足,将改进的遗传算法应用其中。以颚式破碎机整体结构优化为例,建立基于Solidworks和ANSYS二次开发的颚式破碎机优化平台,分别采用ANSYS软件传统优化算法和内嵌ANSYS有限元分析的改进遗传算法进行优化设计。结果表明：与ANSYS软件自带优化算法相比,改进后的遗传算法在颚式破碎机的整体结构设计中具有明显优势,不仅优化时间大大缩短,优化精度也显著提升。研究结果可为特定零部件的结构优化设计与专用软件开发提供参考。     

基于搜索空间划分的自主式遗传算法与应用

如何让无疲劳的计算机代替易疲劳的用户是交互式遗传算法研究的一个重要内容.该文给出了基于搜索空间划分的自主式遗传算法.该方法首先利用遗传搜索过程中的历史信息对搜索空间进行划分,以实现在用户未疲劳时避免用户疲劳.当用户疲劳时,由机器代替用户评价进化个体继续进行遗传操作,从而达到减轻用户疲劳的目的.利用此方法进行服装设计的实验结果验证了该方法的有效性.     

蜂窝陶瓷蓄热式热交换器热工特性分析

利用陶瓷球蓄热式热交换器内固体温度分布特征值的数学表达式,类推导出蜂窝陶瓷蓄热式热交换器的特性关系式,为蜂窝陶瓷蓄热式热交换器热工行为的进一步研究、优化设计方法的建立,及蜂窝蓄热式热交换器热工行为的评价提供了理论依据.     

集成干扰观测器的BP-PID在炉温控制上的应用

为了提高加热炉炉温控制精度,设计集成干扰观测器的BP-PID控制器.通过干扰观测器观测出等效干扰,在BP-PID控制器输入端引入等效的补偿,构成一种新的控制器.该控制器继承了BP-PID控制器的智能性,能够对工况进行学习识别,使输入功率逐渐逼近当前的耗散功率,并在耗散功率附近小幅波动,达到动态平衡状态;同时具有干扰观测器抑制干扰的特性,可以对进料、卸料等干扰进行实时估计和补偿,弥补了单纯BP-PID控制器收敛慢、鲁棒性差的缺陷.仿真和实验结果均表明,该控制器可以自动适应各种工况条件,具有很高的稳态精度,对大范围的负载扰动具有很强的抑制作用.     

基于遗传算法的温度PID智能控制系统设计

针对经典PID控制无法有效解决温度控制系统普遍存在的非线性和延迟性等问题,提出了基于遗传算法和智能PID的复合控制结构.采用单片机、铂电阻和TEC制冷器分别作为控制处理器、温度传感器和温控执行器来设计温度控制系统,构建了智能PID控制算法来动态调整控制过程中的PID三个参数,并利用遗传算法的快速搜索能力对控制参数进行优化.结果表明,该系统的温度控制范围为10~55℃,控制精度为±0.03℃,超调量小于15%,具有较好的工程应用前景.     

电弧炉电极调节系统的模糊控制

分析了电弧炉电极调节系统的非线性与三相耦合特征。采用了电路网络来模拟电弧炉主电路的非线性。在此基础上，针对控制对象的复杂性，采用模糊控制方法来对其进行控制，并用遗传算法对模糊规则进行了优化。采用Matlab6．5对电弧炉电极调节系统进行了模糊控制与传统PID控制的仿真。仿真结果表明：与PID控制比较，采用遗传算法优化后的模糊控制的控制效果是令人满意的。为电弧炉的控制提供了数字仿真支持。     

基于自适应遗传算法的DFB激光器模糊PID温控系统

针对传统的PID控制算法很难准确控制DFB激光器温度的问题,提出并设计了一种基于模糊PID控制和自适应遗传算法的新型DFB温度控制系统.该控制系统由硬件和软件两部分构成,在硬件设备上以单片机作为控制系统的处理器,以铂电阻和热电冷却器分别作为控制系统的敏感器和执行器;在控制算法上利用自适应遗传算法来优化模糊PID的自整定规则.结果表明,该系统能够实现DFB激光器在5~65℃温度范围内的有效控制,控制误差和超调量分别低于0.002 3℃和10%,具有较好的应用前景.     

基于遗传算法的烧结配料优化

针对烧结配料实验的复杂性和多变性,将遗传算法和广义回归神经网络相结合,发挥神经网络的泛化能力,使神经网络具有较快的收敛性和较强的学习能力,发挥遗传算法的鲁棒性。通过现场试验和优化分析,优化方法符合生产实际,为烧结配料优化生产提供有效的参数依据。     

混合AI控制算法及其在炉温控制中的应用

基于人工智能控制的经验,提出了一种模糊控制与自适应PID控制相结合的人工智能炉温控制器,它吸取模糊控制和PID控制的优点,互补其缺点,所设计的控制系统具有快速、无超调、无静差、鲁棒性好的控制特性.实践表明,这种控制器用于大功率、纯滞后、时变的非线性被控对象,如炉温等一类控制中是十分有效的.     

蓄热式加热炉的神经网络燃烧控制

蓄热式加热炉温度对象具有非线性、大滞后的特点，本文运用神经网络的控制方法，在被控对象进行在线辨识的基础上，对神经网络权系数进行实时调整，使系统具有自学习、自适应性，仿真效果表明其控制效果优于一般PID控制。     

基于改进遗传算法的开关磁阻电机优化设计

针对传统的遗传算法存在搜索效率低和无客观判敛标准的缺点,结合不动点算法的渐细剖分思想对其进行改进,首先将函数优化问题转换为不动点问题;然后对解空间做单纯剖分,根据剖分顶点信息进行迭代搜索;最后将寻找到的全标单纯形转换为目标值输出.将改进算法应用到开关磁阻电机的结构优化设计中,建立了以电磁径向力最低为目标的优化设计模型.以功率为2.2kw的电机为例,利用该模型进行优化分析,并与原电机参数进行对比.结果表明,改进后的算法经过10次迭代后求得较好的全局最优解,稳定高效.     

基于遗传算法的超磁致伸缩执行器优化

提出了超磁致伸缩执行器(GMA)优化设计模型,并应用多目标遗传算法对超磁致伸缩执行器进行优化设计.模型优化目标包括：减少执行器导磁回路磁阻使Terfenol D棒上磁场强度高;空心线圈产生的磁场强度高;Terfenol D棒上磁场均匀;线圈的效率系数大和线圈与Terfenol D棒间气隙小.优化变量包括：Terfenol D棒的尺寸、执行器导磁回路结构尺寸、导磁回路材料的磁导率和线圈结构.根据设计要求选取变量范围,利用非支配排序遗传算法(NSGA)在整个参数空间内搜索,得到执行器的主要参数,应用有限元软件ANSYS分析验证了该结构设计的合理性,并试制了执行器.     

基于一维非稳态传热模型的炉温曲线优化研究

在回流焊接过程中,保证最优的传热系数能提高产品的质量和工作效率.针对某回焊炉的温度分布进行分段线性回归,通过有限元分析找到可优化参数,并且建立一维非稳态传热模型,以最优传热系数为优化目标,以各温区炉温及传送带速率为优化变量,采用有限差分法对已有的炉温曲线进一步改良,获得最佳指标值.结果 表明:该模型自适应性较强,能有效地保证各功能区温度过渡的连贯性.