1270轧机弹性曲线的回归及参数估计

首先介绍了轧机弹性曲线的基础知识及 1 2 70轧机AGC系统的基本结构 ,然后论述了数据采集的方法 ,最后根据最小二乘法得到轧机弹性曲线的回归模型及刚度系数的实验结果。     

基于MATLAB和VB神经网络在轧制力预报中的应用

为方便实际应用,结合MATLAB神经网络强大的计算能力和VB友好界面的优势,将二者混合编程,并应用于轧制规程中,规程中采用改进的BP网络LM优化算法对轧制力进行快速预报,通过仿真证明该优化算法能够提高轧制力预报精度,混合编程能降低程序复杂性,提高效率。     

对轧机数学模型的辨识

以唐山某1 370 mm冷轧机自动厚度控制系统为例,分析轧机的可辨识性,建立轧机机理模型,讨论调节器参数对辨识结果的影响,给出辨识过程,分析辨识结果.     

基于罚函数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。规程设定中采用具有自学习功能的BP神经网络取代传统轧制力数学模型,选用Levenberg Marquardt算法对轧制力进行预报。采用等相对负荷目标函数,考虑到现场和设备所受限制,确定约束条件。利用罚函数法将有约束的最优问题转换成无约束的最优问题,对某厂冷连轧现场规程进行了优化设计,并对优化前后的轧制规程进行了分析和比较,优化效果令人满意,满足实际生产要求。     

1450mm冷连轧机活套张力控制系统

冷连轧活套张力控制的动静态精度对于稳定轧制过程至关重要.在结合活套张力控制原理的基础上设计出1450mm冷连轧机活套电气控制系统,详细介绍了活套张力控制系统的控制原理及实现方案,对惯性力矩、弯曲力矩和摩擦力矩进行补偿,随后分析活套的运行情况.实践证明此活套控制系统具有较好的控制效果,满足了工艺上的要求.     

基于损伤力学的铆接试件疲劳裂纹萌生寿命研究

铆接钢结构桥梁的疲劳失效问题属于结构母材的疲劳损伤失效问题,准确分析和预测其疲劳寿命对保证桥梁结构安全运营具有重要意义.为了研究疲劳裂纹萌生阶段铆接钢结构桥梁的疲劳损伤机理,文章开展了典型疲劳试验试件的损伤力学分析.基于连续介质损伤力学(CDM)的经典理论和不可逆热力学的基本原理,通过在ABAQUS软件中开发UMAT子...     

基于VB的液压AGC系统监控软件设计

针对1270mm可逆冷轧机液压厚度自动控制系统,介绍其基于VB6.0的上位机监控软件,并讨论上、下位机之间的通信和可视界面的实现。     

一种结合模拟退火算法的BP网络冷连轧参数预报模型

 用神经网络模型代替传统的数学模型,达到提高轧制参数预报精度的目的。在分析了轧制原理的基础上设计了神经网络冷连轧参数预报模型,并针对前向网络反向传播算法（BP）收敛速度缓慢和易陷入局部极小点的缺点,将有全局寻优特性的模拟退火算法（SA）与之结合得到具有较快收敛速度和较高逼近精度的神经网络轧制参数预报模型,提高了网络的快速性和精确性。最后以轧制力预报为例,证明了该方法收敛速度快,稳定性好,可信度高,具有较好的应用前景。     

面向复杂超多目标优化问题的自适应增强学习进化算法

在解决超多目标优化问题中,基于分解的进化算法是一种较为有效的方法.传统的分解方法依赖于一组均匀分布的参考向量,它借助聚合函数将多目标优化问题分解为一组单目标子问题,然后对这些子问题同时进行优化.然而,由于参考向量分布和Pareto前沿形状的不一致性,导致这些预定义的参考向量在解决复杂超多目标优化问题时表现较差.对此,提出一种基于自适应增强学习的超多目标进化算法(MaOEA-ABL).该算法主要分为两个阶段:第1阶段,采用一种自适应增强学习算法对预定义的参考向量进行调整,在学习过程中删除无用向量,增加新的向量;第2阶段,设计一种对Pareto形状无偏好的分解方法.为验证所提出算法的有效性,选取具有复杂Pareto前沿的MaF系列测试函数进行仿真研究,结果显示, MaOEA-ABL算法的IGD (inverted generational distance)均值在67%的测试函数上超过了对比算法,从而表明该算法在复杂超多目标优化问题中表现良好.     

RBF网络在轧辊偏心补偿中的应用研究

将RBF网络引入轧机中轧辊的偏心补偿系统中.给出了实现偏心补偿控制的系统结构框图.介绍了RBF网络线性层权值的训练算法--递推最小二乘法,及中心向量的动态递推算法.仿真结果表明了该算法可用于在线控制.