单主动导盘斜轧穿孔新工艺

管坯斜轧穿孔是热轧无缝钢管生产第一道轧制工序,它对整个机组生产有着重要的影响。在国际上从60年代以来由于对斜轧穿孔方法的生产效率、毛管质量、可穿钢种范围等不断提高要求以及大量使用连铸坯和节能方面的原因,对旧的曼乃斯曼穿孔机不断更新,相继出现了工业应用的三辊穿孔机和带双导盘斜轧穿孔机。单主动导盘斜轧穿孔机是第三个新式穿孔机。     

面向抽油机节能的GRNN过程建模及工艺参数优化

针对抽油机系统效率低,能耗大的问题,提出一种基于数据挖掘的抽油机建模及节能优化方法。抽油机的工艺参数理想与否是决定抽油机效率的一个重要因素,而抽油机模型的有效性又是优化工艺参数的关键。抽油机工作过程是一个复杂非线性系统,很难用准确的数学模型描述,广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)非线性映射能力强、容错性高,适于解决非线性系统建模问题。为此,提出利用GRNN确定工艺参数与增产节能指标的映射关系,建立抽油机模型;实验结果表明模型的拟合度较好,建模效果良好。紧接着,运用具有智能特性的Pareto向量评价微粒群算法(vector evaluated particle swarm optimization based on pareto,VEPSO-BP)对模型进行搜索寻优,确定工艺参数的最优值,并用优化后的工艺参数指导实际生产;实验结果表明优化后的抽油机采油系统产量提高6.6%以上,用电量降低4.1%以上,验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于混合QPSO的LS-SVM参数优化及其应用

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)的参数寻优问题,提出一种基于混合量子粒子群算法(HQPSO)的LS-SVM参数选择方法,以提高LS-SVM模型的学习性能和泛化能力.该算法结合QPSO算法的全局优化能力和Powell的局部寻优能力,分别对粒子初始位置、新局部最优位置以及全局最优位置进行Powell局部寻优,提高求解速度和解的精确性.利用测试函数对该建模方法进行仿真测试,与PSO LS-SVM模型进行比较,并利用湿法炼锌净化过程现场数据进行工业验证.研究结果表明:HQPSO LS-SVM模型具有较好的泛化性能,模型预测精度高,预测结果满足工艺生产的要求.     

基于内流场的可逆式水轮机转轮设计

针对可逆式水轮机效率普遍较低这一问题,借鉴低比转速混流式水轮机的叶片设计理论,对一给定参数的可逆式水轮机进行水力设计、Pro/E三维造型.计算采用雷诺时均方程和RNG κ-ε湍流模型,压力和速度耦合采用SIMPLEC算法.数值计算结果表明,可逆机水轮机工况的最优效率达到91％,水泵工况的最优效率达到82％,反复修正模型还有进一步提升的空间.     

线性两比式和的全局优化新算法

对线性两比式和这一非凸NP-困难的优化问题提出新的全局优化算法.首先把原问题等价地转化为一维参数优化问题.设计了巧妙的下界估计方法,在此基础上提出相应的分支定界算法,该算法最坏情况下可需要O(1/ε)迭代步以求得ε-近似全局最优解.数值结果表明,提出的新算法优于商业软件包BARON.此外,针对线性两比式和问题的一个具有隐凸性(等价于一个二阶锥规划)的应用特例,分支定界算法比基于CVX平台调用SDPT3求解相应的二阶锥规划等价模型效率更高.     

求解航天器最优交会问题的改进和声搜索算法

针对航天器最优交会问题,基于C-W模型建立一种燃料时间混合指标,并提出一种改进和声搜索(AHS)算法进行求解.在AHS算法中,提出一种全局均匀学习操作,利用了当前全局最优和声的指导作用,取代了原始和声搜索算法的基音调整操作,增强全局搜索和局部搜索的平衡,并对参数PAR进行了有效的动态调整,以更好适应算法的搜索进程.利用几个最优交会实例对AHS算法的有效性进行了测试,数值结果表明AHS算法能够取得满意的结果,并且优于其他算法.     

基于主轴系统动态行为的高速铣削工艺参数优化

提出了一种基于主轴系统动态行为的高速铣削工艺参数优化方法.基于主轴系统动态行为,以无颤振状态下随转速变化的极限切削深度最大及生产率最大为综合优化目标函数,构建集成主轴系统动态行为与工艺参数交互影响特性的优化模型,运用人工蜂群算法对铣削工艺参数进行优化计算,得到无颤振状态下生产率最大的最优铣削工艺参数组合方案.实例及试验结果表明,采用基于主轴系统动态行为的高速铣削工艺参数优化方法可以获得最优铣削工艺参数,该参数在实际切削时不会发生颤振.     

Logistic模型描述控制参数的灰狼优化算法

针对标准灰狼优化算法(GWO)易陷入局部最优和求解精度低的问题,提出一种基于Logistic模型的控制参数自适应调整GWO(AGWO)算法.分析了控制参数a在算法进化过程中的重要作用,将Logistic模型理论嵌入到GWO算法中自适应调整控制参数a.此外,为了提高算法的全局收敛速度,用混沌序列方法产生初始种群.采用8个复杂基准测试函数进行数值实验,在相同的最大适应度函数评价次数下,AGWO总体性能上均优于标准GWO、NGWO、GWO-DE、IGWO和GA-GWO算法.实验结果表明,在GWO算法框架内,采用Logistic模型自适应调整控制参数在性能上明显优于线性递减调整方式.     

基于模型参数在线辨识技术的SOC估算方法

针对遗传算法(genetic algorithm,GA)存在收敛速度慢、易陷入局部最优以及难以实现在线应用的问题,面向如动力电池等效电路模型一类非线性较强、实时性要求高的模型辨识问题,提出一种能够快速缩小搜索空间,且有效避免陷入局部最优的在线快速搜索的优化辨识框架,实现电动汽车动力电池等效电路模型参数在线快速辨识,扩展全局搜索优化算法的应用范围.进一步,将此算法应用于电池剩余荷电状态(SOC)估算问题,提出基于改进GA参数辨识技术的无迹粒子滤波SOC估算方法(IGA-UPF).并将此SOC估算方法与基于最小二乘参数辨识技术的无迹粒子滤波的SOC估算算法(LS-UPF)作比较,结果验证了本文提出的在线快速参数辨识框架具有更好的模型参数辨识精度.     

基于TSA-PSO-SVR算法在碳期货价格中的预测研究

针对支持向量回归(SVR)模型参数选择困难以及在碳期货价格预测中模型误差高的问题,提出一种基于改进粒子群算法-支持向量回归(TSA-PSO-SVR)的期货价格预测模型.通过改进粒子群算法惯性权重实现局部搜索和全局搜索能力的平衡,引入被囊群算法(TSA)对粒子群位置更新公式进行优化,利用改进的粒子群算法(TSA-PSO)找出最优参数有效解决支持向量回归参数选择盲目性的问题;将得到的最优参数应用于期货价格预测模型.选取福建碳交易市场的碳交易价格进行预测,与支持向量回归(SVR)、差分自回归移动平均模型(ARIMA)、长短期记忆模型(LSTM)模型作对比,实验结果表明TSA-PSO-SVR模型有效克服了高预测误差和参数选择随机性的问题,并具有较高的泛化能力.     

基于目标函数的冷连轧轧制力模型参数自适应

为提高轧制力模型的预报精度,提出了一种基于目标函数的轧制力模型参数寻优方法该方法通过建立轧制力模型参数自适应目标函数,以变形抗力和摩擦系数模型中的自适应系数作为寻优参数,采用Nelder-Mead单纯形算法对目标函数进行求解,从而获得满足轧制力精度的模型自适应系数本文提出的轧制力模型参数自适应方法已应用于某1700mm五机架冷连轧机组.现场应用表明:采用轧制力模型参数自适应后,轧制力模型计算值与实测值的均方差由不采用自适应的129%降至32%,证明该参数自适应方法能显著提高轧制力模型预报精度,满足在线控制要求.     

KICA模型选择及其在消除脑电信号伪差中的应用

理论分析并结合实验验证指出基于正定核的独立分量分析算法(K ICA)的优化与分离性能与其模型参数的选择有关。提出了一种简单高效的模型选择方法:在混合信号中附加一个已知验证信号,通过最小化该已知信号的分离误差来选择最优模型参数。实验结果表明:经模型选择后的K ICA能成功分离脑电信号中的心电伪差。     

考虑直线导轨影响的数控机床动态性能分析

为了提高机床产品设计的成功率,需要在产品设计完成后,物理样机制造出来之前对其进行分析和评价.直线滚动导轨是数控机床常用的重要部件,因此对采用滚动导轨的数控机床的动态性能进行分析,研究对数控机床性能的影响具有非常重要的意义.以某机床厂生产的CKS6125数控机床为研究对象,提出了机床导轨结合部特性仿真分析的有限元方法,研究了导轨支承部分弹簧阻尼单元的布置,建立了CKS6125机床进给系统有限元模型,对机床的动态性能进行分析和确认.最后采用试验的方法对有限元分析模型进行必要的验证.     

考虑油膜阻力的直线滚动导轨副摩擦力建模与试验

为了准确预测直线滚动导轨副的摩擦力大小及受影响因素,本文考虑导轨副的流体润滑状态,基于Hertz接触理论研究了直线导轨副摩擦力受滚珠接触角和预紧力的影响规律.基于接触理论建立了直线导轨滑块的受垂直载荷的静力学平衡方程.利用Hertz接触理论分析直线滚动导轨受外力时各列滚珠接触力的变化情况,并结合对临界载荷的分析,建立了随外载荷变化的考虑润滑油膜阻力的直线滚动导轨副摩擦力模型.以国产某型号直线滚动导轨副为研究对象,对所建立的受载摩擦力模型进行试验验证.通过试验数据与理论数据的分析和对比,验证了润滑油膜阻力、接触角和预紧力等因素对直线导轨副摩擦力的影响规律.研究表明,直线滚动导轨副摩擦力在润滑条件下,受接触角变化和预紧力退化的影响呈现有规律的变化.     

支持向量机中核参数选择的Max-Min方法

通过核函数技巧,定义了高维空间中两样本点之间的距离.引入异类距离平方阵,提出了一种新的选择SVM核参数准则,并给出算法,即max-min方法.该方法利用不同类的训练样本之间的距离,而不通过SVM标准样本训练寻求最优的(或有效的)核参数,避免了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.同时又分别以径向基核函数(RBF)和多项式函数为例进行试验,显示采用该方法的算法步骤.结合试验结果,得出关于核参数的选择问题一般在一个开集内只有有效值,不存在最优值,即是一个多目标优化问题的结论.并引用已有的实验结果充分支持我们的结论.max-min方法不仅在理论上提供了一种选择最优核参数的方法,而且对试验性选择具有指导作用.     

卷板机参数关系的研究

为了解决卷板机结构设计中各相关参数的确定问题,使其能够以数学公式的方式表达出来,避免由经验而得出某些参数过于偏大的情况,采用理论分析的方法,推导三辊卷板机各主参数之间的关系,并建立相应的力学模型及数学模型,研究应用结果表明,由此得出的技术参数比参考同规格型号的参数要小,由此设计生产的卷板机在保障安全可靠的前提下,在减重方面应用可观。     

ANFIS在局部板形控制中的建模与仿真

在轧制生产过程中，局部板形动态特性往往表现出非线性、多变量、强耦合和大惯性等特点，这使得难以对其建立比较精确的模型，从而难于精确表达轧制过程及实施优化控制．针对局部板形控制建模难的现状，为达到建立精确非线性模型的目的，采用自适应神经模糊系统（ANFIS）模糊建模方法．该方法通过对模糊系统的结构辨识和参数辨识，使神经模糊网络能够自主、迅速有效地收敛到要求的输入和输出关系，从而达到精确建模的目的．Matlab仿真结果表明，通过anfis训练及检验的模型是有效的，具有较高的控制精度．     

抑制OFDM信号峰均比的优化脉冲整形

为了进一步降低正交频分复用系统中高的峰均比。通过分析基于脉冲整形抑制峰均比的正交频分复用系统模型,提出一种选择最优奈奎斯特脉冲的方法．该方法在保证系统误码率性能不受影响的条件下,可以根据具体应用调节系统峰均比抑制性能,调节参数为整形脉冲的滚降因子,使改进的奈奎斯特脉冲整形技术具有更强的适应性和实用性．仿真结果表明：优化的脉冲整形技术能够明显提高峰均比抑制性能,同时保证系统的误码率最小;通过选择合适的滚降因子,峰均比可接近单载波信号且保持系统误码率不变．     

基于故障重构的PCA模型主元数的确定

基于故障重构理论研究了PCA模型主元数的确定方法,应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行分析·在基于PCA理论进行故障诊断中,故障变量可根据故障的方向向量进行重构,未重构方差(VRE)可分别投影于主元子空间(PCS)和残差子空间(RS)·确定最优重构是使两空间的VRE之和达到最小,与此相对应的主元数即为最优主元数(PCs)·应用累积方差贡献率以及复相关系数对主元模型性能进行评价,结果表明确定的PCA模型PCs保证了PCS中的信息存量·对于工业PVC聚合反应过程的故障诊断说明了上述方法的合理性与有效性·     

滚动直线导轨热变形对接触刚度的影响

以HSR15A滚动直线导轨为研究对象,基于赫兹接触理论,分析了滚动直线导轨在考虑预载和热变形情况下的弹性受力变形,建立了滚动直线导轨结合面变形的几何关系,从而推导出结合面热变形对接触刚度影响的理论模型.通过有限元软件仿真分析了滚动直线导轨在不同垂直载荷下的温度分布,以及热变形对滚动直线导轨刚度的影响规律.分析结果表明:随着垂直载荷的增大,滚动直线导轨上滚道刚度逐渐增大,下滚道刚度逐渐减小,等效刚度也逐渐减小;热变形可以使滚动直线导轨刚度减小,且随着载荷的增加热变形对刚度的影响越来越显著.