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积分中值屈服准则解析厚板轧制椭圆速度场 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决非线性Mises比塑性功率积分困难以及由此导致的轧制功率解析式难以获得的问题,本文通过建立并利用线性比塑性功率表达式对提出的椭圆速度场进行能量分析,得到了轧制力能参数的解析解.文中通过对变角度屈服函数求积分中值,构建了一个新的屈服准则,它是主应力分量的线性组合,在π平面上的轨迹是逼近Mises圆的等边非等角的十二边形,其基于Lode参数表达式的理论结果也与实验数据吻合较好.同时,根据厚板轧制时金属流动速度从入口到出口逐渐增大的特点,提出了水平速度分量满足椭圆方程的速度场,该速度场满足运动许可条件.通过相应的轧制能量分析,获得了基于线性屈服准则的内部变形功率以及基于应变矢量内积法上的摩擦功率与剪切功率.在此之上,通过泛函的极值变分导出了轧制力矩、轧制力以及应力状态系数的解析解,并与现场实测数据进行了对比,结果表明利用本文提出的屈服准则与速度场所建立的轧制力矩与轧制力模型与实测值吻合较好,其中轧制力误差小于5.3%,轧制力矩误差在6%左右. 相似文献
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孙希东 《自动化技术与应用》2015,34(4)
本文给出一种采用DPT估计SNCK信号时宽—带宽积的方法,并通过仿真该估计方法的性能与其它估计方法进行比较.首先给出SNCK信号参数估计的一般过程.为了便于计算和理论推导,根据估计出的中心频率将接收到的SNCK信号搬移到零频,从而进一步估计其它参数,如采用DPT估计SNCK信号时宽带宽积.本文将重点研究采用DPT算法估计SNCK信号值的方法. 相似文献
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为解决电力系统中存在的多种时间尺度下经济调度和发电控制的协同问题,即长时间尺度下优化,短时间尺度下优化和实时控制的问题,本文提出了一种统一时间尺度的实时经济发电调度和控制框架,并为该框架提出了懒惰强化学习方法(Lazy reinforcement learning,LRL).该方法将懒惰控制器引入以人工社会——计算实验——平行执行和社会系统为基础的强化学习中,使得机组组合,经济调度,自动发电控制和发电命令调配的问题有机结合在一起,取代过去传统的发电控制框架.为了减少仿真所需的真实时间,平行系统包含多个虚拟系统和一个真实系统.仿真实验比较了懒惰学习算法,松弛人工网络以及4608种组合常规发电控制算法在IEEE新英格兰10机39节点仿真系统的控制效果.实验表明,懒惰强化学习方法的控制效果最优.仿真结果验证了懒惰强化学习方法在基于ACP和社会系统的REG框架下具有有效性和可行性. 相似文献
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