基于神经网络与遗传算法的锅炉系统的优化

传统热工控制系统DCS在锅炉运行中存在多变量之间相关关系难以全面协调以及期望性能指标难以达到的问题。针对参数难以全面协调问题,采用BP神经网络来解决多变量间的非线性关系。针对性能指标的优化,在神经网络预测功能的基础上,采用遗传算法优化锅炉参数间的比值,并将优化后的风煤比在线监测数据作为反馈信号引入锅炉性能优化系统中,改进后的方法优化处理了热工控制系统问题。以青岛市某循环流化床锅炉为例,通过Matlab与C#语言编写的可视化界面曲线得出,预测与优化的综合方法能够将锅炉效率提高0.5%~3%。     

基于动态择优组合的板材切割下料算法

针对二维矩形板件排板利用率问题,提出了一种矩形板件优化组合的排板算法.该算法在最低水平线搜索算法的基础上加入了动态择优组合算法.通过启发式定位算法可以得到板材的切割路径以及板件的排放位置信息.为缩短每次优化排列组合的计算时间,采用了易于描述板材、板件信息的C#语言.为提高板材的利用率,将每次的余料加入数据库并被优先利用...     

通信协议宏在玻璃配料控制系统的应用

从玻璃配料控制系统和通信软件2方面详细介绍了一种基于RS485通信网络的玻璃配料控制系统设计方案,该方案主要是以杰曼仪表的RS485通信协议为基础,利用CX-Protocol软件编写了由发送配方、监测实时数据2个通信序列构成的RS485串口通信协议宏,实现了单台OMRON CJ2M可编程控制器与8台杰曼仪表的串行通信控制,监测各仪表的运行状态,最终达到较好的配料效果,同时数据跟踪结果也表明了该通信的较高通信精度。     

基于迭代反馈调整的滞后系统调节算法仿真研究

针对大滞后系统在响应过程中动态性能指标差的问题,对一阶惯性加滞后环节的控制方法进行了研究,对滞后系统的控制器参数的经典调节方法进行了对比和归纳,提出了一种基于PID控制器结构的迭代反馈调整算法(IFT),利用被控对象与控制器构成系统方框图的前向通道传递函数并组成了负反馈闭环系统,通过闭环系统输入输出数据以及线性二次高斯判据得出了PID控制器参数整定值。以Matlab/Simulink作为仿真软件,将该优化方法 IFT与Ziegler-Nichols(ZN)调节方法、内模控制方法(IMC)、误差平方积分法(ISE)3种经典调节方法在相同噪声情况下进行了对比分析,并分别给出仿真效果图。研究结果表明:该方法可以缩短调节时间,减小超调量,增强系统的鲁棒性。因此,该设计方法对于改善滞后系统的响应效果具有重要意义。     

散装饮料自动售货机加热管的优化设计

饮料机的加热目前大多采用顺循环加热的方式,这种加热方式不但耗能大,且不适用于新机器的要求。建立散装饮料自动售货机加热管的加热模型,运用传热学知识建立加热的数学模型,并结合ANSYS Workbench的协同仿真优化的方法对加热管进行优化,分析各参数对加热效果的影响,选出最优的设计点。     

手机外壳注塑模具刚强度分析

以手机外壳注塑模具为例,利用有限元分析软件ANSYS Workbench对手机外壳注塑模具的刚强度进行分析。在注塑成型过程中模具内壁会因热载荷及压力载荷产生变形对制品的成型精度产生影响,因此需对成型过程模具的变形量进行研究,保证制品的成型精度。主要以ANSYS workbench中的稳态热分析及静力结构分析模块进行耦合对注塑成型过程中模具内壁的变形进行模拟,并根据模拟分析的结果对模具质量进预测,为模具的设计及材料的选择提供依据。     

基于动态择优定序的矩形件优化排板算法

针对定宽定高板材的矩形件切割下料问题,提出了一种改进的启发式定位优化排板算法。该算法在启发式定位的基础上引入了动态择优定序策略,并通过改进的遗传算法得到较优的矩形件排板序列,然后应用改进的启发式定位算法将编码转化为排板图并得出矩形件排列的相关信息。为提高算法的运行效率,采用了面向对象编程的C#语言。每次排板前,该算法还采用了余料优先利用原则。实用矩形件排板表明,该算法能够提高板材的利用率。