传热与相变耦合的卷取温度模型自适应方法

为实现卷取温度模型水冷换热学习系数和奥氏体相变速率学习系数的在线实时滚动优化,采用数学方法对带钢段间温度自适应进行研究.首先,构建一个以带钢段初始学习系数为重心的等边三角形,基于各顶点对应的学习系数,分别利用带钢温度模型预报卷取温度,从而获得学习系数对卷取温度的一阶偏导数增益;接着,根据带钢段实测卷取温度与模型预报值的偏差计算学习系数增量部分的瞬时值,并依据学习速率进行学习计算、有效性检查和平滑处理.最后,将学习系数增量值应用于卷取温度动态设定模型,对冷却区内的所有带钢段的冷却规程进行更新.实际应用表明,卷取温度段间自适应方法能够快速响应轧制速度的变化,对卷取温度进行高精度控制.     

利用神经网络提高热轧带钢卷取温度的控制精度

针对热轧带钢层流冷却过程的复杂性,以国内某热轧厂层流冷却系统为例,分析了层流冷却系统的组成以及相应的空冷和水冷数学模型.采用神经网络与数学模型相结合的方法,对带钢实测卷取温度与目标值的偏差进行了预报,证明利用神经网络能较好预测卷取温度的偏差值,进而对数学模型中的参数进行调整,实现高精度的卷取温度控制.结果表明,卷取温度比传统数学模型控制的标准差降低了21.94%.     

厚规格热轧带钢高精度卷取温度控制模型

卷取温度是影响带钢组织性能的重要工艺参数.在生产实践中，如何提高厚规格带钢卷取温度的控制精度是一个难点.针对厚规格带钢在层流冷却过程中的工况特点，提出了温度场计算模型和对流换热系数模型的改进方法，并开发了一种全新的基于相似策略的自适应模型，以改善卷取温度前馈控制效果.经现场应用证明，本文提出的方案能有效提高厚规格带钢的卷取温度控制精度，其中厚度大于12 mm的带钢平均命中率可达到94.9%.     

人工鱼群神经网络在热连轧卷取温度预报中的应用

卷取温度预报结果对热轧带钢的成品性能具有重要影响。人工鱼群算法是新近提出的寻优策略,具有良好的克服局部极值、获得全局极值的能力。建立了一种人工鱼群神经网络预测模型,利用人工鱼群算法训练神经网络的权值,并将该神经网络用于卷取温度预报。通过某钢厂现场实测数据对该模型进行离线训练和对比测试,结果表明,该方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力和较好的预报效果;该模型能够精确预报卷取温度,可用于离线学习和预报,为在线应用打下良好基础。     

热轧带钢层流冷却过程混合智能控制方法

现有热轧带钢层流冷却过程缺少对卷取温度的直接反馈机制,难以将卷取温度控制在一定范围内.将机理模型与案例推理智能技术相结合,提出了由冷却区喷水集管开启阀门总数预设定模型、卷取温度预报模型、前馈补偿模型与反馈补偿模型四个模块组成的混合智能控制方法,并利用某钢厂的实际运行数据进行实验研究.实验结果表明即使在工况条件频繁变化时,提出的层流冷却混合智能控制方法也能够及时、自动调整喷水集管阀门开启总数的设定值,最终将实际卷取温度控制在工艺要求的范围内,从而提高热轧带钢的组织性能.     

热轧带钢轧后冷却过程卷取温度的设定策略

为了提高热轧带钢卷取温度控制精度,针对热轧带钢轧后冷却过程非线性、强耦合性等特性,建立了具有非线性结构特征的热轧带钢轧后冷却过程控制的温度数学模型,并对热轧带钢轧后冷却过程卷取温度的设定策略进行了研究,同时在该模型基础上开发了系统软件,通过现场实际应用对模型功能进行了验证.结果表明,该冷却数学模型的卷取温度设定计算结果...     

进化算法优化GBDT的带钢卷取温度预测

针对B钢厂2250 mm热轧生产线层流冷却系统卷取温度预报命中率低的问题,采用差分进化算法优化后的梯度提升决策树建立带钢卷取温度预测模型(DE-GBDT),并对DE-GBDT预测模型与3个基础预测模型(梯度提升决策树(GBDT)、支持向量机(SVM)、小波神经网络(WNN)预测模型)以及差分进化算法优化后的支持向量机(...     

一类模型掺数自适应修正算法的分析及改进

通过一个实际的热轧带钢卷取温度控制系统，提炼出一套模型参数自适应修正算法，进而分析了它的特点及收敛性，主伙这种参数自适应修正算法并不能保证参数收敛于所希望的值，这是造成带钢卷取温度控制精度产生波动的一个原因。提出了改进方案，使之成为适于实际应用的控制方法。     

热轧带钢发射率软测量及影响因素分析

根据现场实测带钢温度值，采用温度场反算方法计算了热轧带钢层流冷却之后卷取之前的发射率.主要分析了材料碳当量、带钢厚度、带钢所处的温度区间对发射率的影响.结果表明:带钢所处的温度区间不同，影响带钢发射率的因素不同.在高于550℃的温度区间，不同材质的带钢，其发射率在08±01之间，随材料碳当量的增加，带钢发射率稍微增大，与带钢厚度没有明显的关系；在低于550℃的温度区间，不同材质的带钢，其发射率与碳当量没有明显的关系，但随带钢厚度的增大显著降低.     

基于模糊聚类的粒子群神经网络预测卷取温度

影响热轧带钢卷取温度的因素多而且复杂,采用传统的温度预测模型难以达到较高的精度。为了满足卷取温度高精度预测的要求,将模糊聚类分析、神经网络、粒子群算法结合起来,提出了一种基于模糊聚类的粒子群神经网络用于预测卷取温度。运用现场实际数据测试表明,该方法预测卷取温度效果良好。     

光纤陀螺光纤环Shupe效应的三维有限元模型

针对传统二维热致非互易光纤环模型的局限性,建立了光纤环柱面坐标三维计算模型,可分析光纤环径向、轴向和周向温度不均匀变化导致的热致误差速率和热致误差角度．采用有限元方法对光纤环三维物理模型进行数值仿真,定量分析由温度激励造成的热致误差速率和热致误差角度．开展了光纤环温度激励实验,对比仿真和实验结果,验证了光纤环三维物理模型的有效性．并将光纤环三维计算模型成功地应用于光纤陀螺（FOG）纤环瞬态特性检测方法所用的温度激励源设计．     

难变形金属薄带温轧卷取加热温度计算

设计开发了两侧配备热卷取箱的温轧机组,用于难加工金属薄带成卷轧制生产.采用二维圆柱坐标系,考虑沿带卷的径向和轴向传热,建立薄带卷取温度计算模型.在计算径向导热系数时将带卷沿径向分为薄带层、氧化层和间隙层.利用有限差分法,建立轴向和径向的显式差分方程和隐式差分方程,并采用交替方向隐式法进行求解.边界传热系数以辐射换热为主,并通过引入修正系数来考虑其他因素的影响.进行薄带卷取加热测温实验,回归实测温度与加热时间的关系函数,利用实测温度对传热修正系数进行优化,计算温度和实测温度偏差控制在±2℃以内.     

地源热泵中U型埋管传热过程的数值模拟

以钻孔壁为界将U型埋管的换热区域划分为钻孔内外两部分,并分别采用稳态与非稳态传热来分析求解,两区域模型间通过钻孔壁温耦合连接,以构成完整的埋管传热模型.对于钻孔以外部分,采用变热流圆柱源模型来求解钻孔瞬时壁温.钻孔以内部分,在考虑埋管流体温度的沿程变化及U型管2支间热干扰的基础上,基于能量平衡建立了钻孔内U型埋管的稳态传热模型.用所建U型埋管传热模型对地源热泵系统的运行特性进行了动态模拟,得出了埋管出口流体温度、钻孔瞬时壁温、单位埋管吸热量及热泵COP随运行时间的变化规律.所建埋管模型可为地源热泵系统的动态模拟、优化设计及其改进提供参考.     

磁谐振成像系统中高温超导螺旋线圈的温度特性

用混合积分方程与矩量法 ,对磁谐振成像系统中的以LaAlO3 为介质基片的高温超导YBaCuO螺旋线圈的温度特性进行了计算和分析 .YBaCuO材料的电导率及表面阻抗由增强的两流子模型计算得到 ,与传统的两流子模型不同 ,增强的两流子模型中考虑了超电子的散射和损耗 .将计算所得到的结果与测试结果进行比对 ,结果表明 :与采用传统两流子模型计算得到的YBaCuO的电磁特性相比 ,温度为 77K时 ,高温超导螺旋接收线圈的谐振频率的精度提高了 4 % ,计算得到的无载品质因子的精度提高了一个数量级     

基于生物安全性的无线能量传输系统接收线圈优化设计

分析了电磁生物安全性和人体内接收线圈温升安全性对无线能量传输系统的接收线圈设计带来的约束,建立了以能量传输效率为目标函数、以安全性和能量需求为约束条件的最优化模型,以实现接收线圈的优化设计.应用最优化模型对胶囊内窥镜的接收线圈进行优化设计,实验证明了该方法的可行性.
     

基于强化学习的室内温湿度联合控制方法研究

为解决目前风机盘管控制方法仅以室内温度作为单一控制对象且忽略湿度的问题,本文以采用风机盘管加新风系统的北京某办公建筑为研究对象,提出一种基于动作干预的强化学习控制方法对风机盘管的送风量进行调节,以期获得更佳的室内温度和相对湿度联合控制满足率。本文利用TensorFlow部署强化学习算法,在TRNSYS中建立建筑空调系统仿真模型,利用自开发的TRNSYS-Python联合仿真平台对所提算法进行训练、测试和评估。研究结果表明,与传统的通断控制和基于规则的控制方法相比,本研究提出的控制方法可以将室内温度和相对湿度联合控制满足率提高9.5%以上。可见该方法具有工程应用价值,为提高建筑室内热舒适提供了新的研究思路。     

基于生物质气化湿式净化装置防冻技术模拟研究

提出一种利用生物质气化装置加热空气对净化间采暖的方法,按传热学基本理论进行建模,推导出计算盘管出口空气温度的线性方程及计算采暖后净化间温度的非线性方程.以某生物质气化站数据为例计算盘管内径为0.08,0.10,0.12 m时满足采暖要求所需盘管长度及风速,验证了该方法的可行性.利用软件Origin对计算得出的净化间温度值进行线性拟合,求出了净化间温度与风速之间的对数函数关系式.确定了风速的设定范围,并对比了采暖能耗与采暖产热量.相比于传统的电暖气,可降低能耗95%以上.     

电磁出钢系统中感应加热线圈工况温度分析

为了将电磁出钢系统应用于实际生产,提出一种能让该系统使用的感应加热线圈在高温水口砖内正常工作的隔热方法.利用数值模拟方法考察了300t电磁出钢系统用钢包水口座砖的热流密度以及有无隔热层条件下置入在水口座砖内的感应加热线圈的工况温度.结果表明,无隔热层条件下线圈在高温水口座砖内无法使用,而在线圈的顶部及内外两侧布置一层隔热材料可以有效地降低线圈的工况温度;隔热层的厚度和导热系数均影响线圈的工况温度,当隔热层厚度为40mm,导热系数为003W/(m·℃)时,线圈的最高工况温度由原来的1187℃降至467℃,满足线圈的工况温度要求.     

磁谐振成像系统中高温超导线圈的研制

将混合位积分方程与矩量法结合,分析了用于磁谐振成像系统中的高温超导螺旋型接收线圈的谐振特性,设计了用于０．２Ｔ和０．５Ｔ磁谐振成像系统中的接收线圈,采用分析高温超导材料高频特征增强的二流体模型计算了超导材料的电导率,模拟结果与测试结果吻合较好,同时,用矩量法分析了两个螺旋线圈之间的耦合及近场特性,这对磁谐振成像系统中相控阵的研究有着重要的意义。     

高温超导线圈的交直流冲击安全性仿真

超导磁体的稳定性和线圈产生的热量在线圈中积累有着很重要的关系,因此超导线圈在大电流冲击下的热稳定性问题的研究就有着典型意义.本文建立一个载流高温超导线圈的温度分布随时间的推移数值模型,并采用差分法模拟线圈在大电流冲击下的发热和传热情况.研究发现超导线圈的散热能力和热容是决定其能否工作在很高温度下的决定性因素.