冷轧压下率分配对IF钢深冲性能的影响

冷轧压下率对IF钢的深冲性能有重要的影响。采用两次冷轧，在总压下率一定的情况下，两次冷轧压下率的分配是影响IF钢深冲性能的关键。通过冷轧实验，得出在总压下率一定时，两次冷轧比一次冷轧的塑性应变比r值要高；总压下率一定，一次冷轧压下率较小，两次冷轧压下率较大时，可使r值提高；同时，冷轧总压下率提高，也可使r值提高。     

三角形速度场解析平面变形辊拔与辊挤

文章对平面变形辊拔与辊挤问题建立了运动许可的三角形速度场并获得上界解析解。该解与 Avitzur 以连续速度场得到的上界解进行比较表明,有时本文解法可得到更低的上界值。     

热轧层流冷却系统优化与模型参数自适应

针对热轧带钢卷取温度控制的不确定性和时变性, 利用系统优化与模型参数的自适应控制热输出辊道上带钢温度. 从控制模式、冷却策略、段跟踪和模型的再计算以及学习系数的读取等方面对系统进行了优化. 根据实际工艺状况, 实时采集现场数据对层冷模型中的参数进行自适应调整, 并就组别分类、空冷/水冷系数的回归分析进行了研究. 实践结果表明： 采用这种方法能满足现场需要, 卷取温度控制精度较高, 基本在-15～15 ℃范围内;控制效果和带钢性能良好.     

六辊UC模型混沌动力学分析及其OGY控制对策

应用施瓦兹导数及符号动力系统对六辊ＵＣ模型的混沌动力学性质进行深入分析,证明了该模型经倍周期通向混沌,对特定控制参数得到其周期点的轨道性质及三周期的存在性利用ＯＧＹ控制方法,对该迭代模型进行了混沌控制,为从根本上提高六辊ＵＣ轧机轧的轧制精度提供了一种新的控制思想。     

模归约算法的数学基础研究

 多项式模归约算法是计算机代数中的基本问题之一,在编码算法和密码体制设计中有着广泛应用.提出了模归约算法中的2类基本算子:字归约算子、半字归约算子,并进一步证明了2类算子的计算量具有某种形式的不变量(如果满足一定的条件),从而证明了模归约算法计算量的线性性质,为其算法设计和分析提供了理论基础.还通过实例给出了2个算子在ECC和AES密码算法中的一些应用.     

IF钢铁素体区热轧工艺参数对深冲性能的影响

IF钢具有优良的深冲性能是由于其具有纯净的钢质和强的{111} //ND织构.而在铁素体区热轧时,可以通过控制轧制及退火工艺参数得到强的{111}织构.IF钢铁素体区热轧实验采用润滑轧制,采取了不同的压下制度、温度制度、退火制度,并且对深冲性能进行了检测,比较了不同工艺参数对深冲性能的影响规律.通过ODF织构分析,与检测结果一致.     

IF钢铁素体区热轧工艺参数对深冲性能的影响

IF钢具有优良的深冲性能是由于其具有纯净的钢质和强的{111} //ND织构.而在铁素体区热轧时,可以通过控制轧制及退火工艺参数得到强的{111}织构.IF钢铁素体区热轧实验采用润滑轧制,采取了不同的压下制度、温度制度、退火制度,并且对深冲性能进行了检测,比较了不同工艺参数对深冲性能的影响规律.通过ODF织构分析,与检测结果一致.     

中厚板控制冷却数学模型

介绍了中厚板控制冷却过程中所用的数学模型,包括差分模型、空冷和水冷换热系数模型、比热和热传导率模型,并采用有限差分法模拟计算了钢板在冷却过程中厚度、宽度方向上的温度场分布,以及间歇冷却对控制冷却的影响·从模拟结果可以看出,返红时间、厚度上温度梯度随钢板厚度增加而增加;间歇冷却时钢板内部温度呈均匀下降,表面不断冷却与返红过程·在线应用证明该套数学模型计算精度较高,可以满足现场实际生产的要求·     

五机架冷连轧AGC模糊小脑模型学习控制

首次提出模糊小脑模型，将模型概念引入到小脑模型中，给出算法，并采用它实现了冷轧轧ＡＧＣ系统模糊小脑模型学习控制，该控制方法具有快速学习功能，适合实时控制使用。以某厂五机架冷连轧机研究对象，在３８６／ＤＸ计算机上民了稳定态过程仿真研究。仿真结果表明，所提方法是有效的，比经典ＰＩＤ控制效果优越，具有良好的鲁棒性，可用于工业控制。     

自适应遗传算法优化模糊小脑模型

首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ）的隶属函数．提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模糊小脑模型ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线．仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级、比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级．自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习速度比普通ＧＡ优化的速度快且进化过程的振荡明显减小，仿真证明该方法比普通ＧＡ优化方法稳定，收敛效果好．