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11.
针对PID控制器在铝热连轧张力控制系统中收敛速度慢的问题,提出一种自适应权值粒子群算法优化神经网络PID控制器的设计方法,该方法采用自适应权值粒子群算法优化神经网络的权值和阈值,使它们在调节PID控制器时找到最优参数,仿真结果表明,在铝热连轧张力控制系统中,自适应粒子群算法优化的神经网络PID控制器与其他PID控制器相比能更快地使张力达到稳定状态、缩短响应时间、改善板形。  相似文献   
12.
针对A356铝合金铸旋轮毂旋压成形中出现的内轮缘部位机械性能不足的问题,基于数值模拟方法对内轮缘部位旋压成形过程进行研究分析。通过温度为300~375℃,应变速率为0.0001~0.1 s~(-1)的高温拉伸实验,得到数值模拟中所需的材料参数。运用Abaqus软件建立不同芯模的轮毂旋压模型分析内轮缘部位的成形过程并进行了相应的实验验证。内轮缘部位的旋压成形数值模拟与成形件的微观组织形貌分析结果表明,几种不同的芯模旋压模型中,斜面模型的整体变形量和变形均匀性要远大于原始模型,圆弧模型次之。不同芯模结构和旋轮进给路径对内轮缘部位的影响规律的分析结果,为优化机械性能、改善工艺参数提供了依据。  相似文献   
13.
半球形件冲压成形的防内皱压边力研究   总被引:5,自引:1,他引:5  
本文利用板壳理论中板屈曲的能量原理 ,建立了半模型球形件冲压成形中防内皱压边力模型 ,模型即公式(12 )。得出影响防内皱压边力Q的因素有 :摩擦系数 μ、凹模内径r1、板料厚度t、材料屈服强度σs 及取决于凸模行程的系数 f。文中给出了防内皱压边力的变化曲线 ,实验证实该模型符合实际情况 ,对于生产有一定的理论指导意义。  相似文献   
14.
岩石下滑是一种常见的地形学现象,会给人们造成危险和经济上的损失。由于不可能精确预测每块岩石下滑的精确轨迹,因此估测岩石下滑可能造成的危险也是比较困难的。文章对已有的一些岩石滑动模型进行了比较分析,以一种圆锥模型为基础,开发了这个程序用以快速估测岩石可能的滑动范围,辅助相关部门分析,从而在适当的位置采取措施预防灾害。  相似文献   
15.
黄长清 《四川建材》2014,(6):111-112
在路桥工程施工过程中,软土地基是一个经常遇到的问题,而软土地基带来的危害作用十分广泛,若不能科学有效地加以处理,必将影响到整个工程的质量。本文针对软土地基的处理,提出了一系列的解决方法,进而达到保证在软土地段上修筑路桥的稳定性,同时尽可能地降低软土地段的处治成本。  相似文献   
16.
将电磁脉冲渐进成形(EMIF)和传统拉形(SF)技术结合在一起,形成一种新颖的板材复合成形方法,实现了大型薄壁曲面铝合金零件的精确制造。建立了适合该成形方法的3D有限元模型,分析了线圈结构、线圈个数、线圈移动轨迹和压板尺寸以及不同尺寸压板组合对零件最终成形质量的影响。根据模拟结果,采用双腰形线圈对称放电解决材料变形不均匀的问题,采用小放电能量(9. 6 kJ)和小型工装(台面尺寸为1. 4 m×1. 4 m)搭建了实验平台,最终线圈经过放电86次,拉形11次,得到直径近Φ700 mm、高度150 mm的铝合金椭球形零件。研究表明:和旋压成形相比,此方法能够明显抑制壁厚减薄;和传统冲压相比,此方法能够明显抑制起皱。  相似文献   
17.
建立铝板带热轧过程热力耦合数学模型,在SRINIVAS自适应遗传算法基础上,考虑进化代数的影响,对交叉、变异概率进行自适应改进,合理构造非线性约束惩罚函数项,以功耗、负荷分配、板形为优化目标,对某1系铝板带热精轧进行轧制规程优化。经过与实际生产数据比对,验证了上述算法的有效性。  相似文献   
18.
采用Gleeble-1500热模拟机研究6016铝合金单道次高温压缩变形时的显微组织演变。采用光学显微镜和透射电子显微镜分析合金在不同变形条件下的组织形貌特征。结果表明:在高温压缩变形时,该合金的变形激活能为270.257kJ/mol,硬化指数为8.5254;流变应力双曲正弦的自然对数值与温度补偿Zener-Hollomon参数自然对数值成线性关系;合金低温、低应变速率时的主要变形组织为动态回复组织,而高温变形时产生局部动态再结晶组织;该铝合金高温变形时的主要软化机制为动态回复,只有在高温、高应变速率下发生部分的动态再结晶;合金平均亚晶粒尺寸随温度补偿应变速率Zener-Hollomon参数的升高而减小。  相似文献   
19.
在石油化工装置中,钢结构焊接工作量大,对于钢结构焊缝一般按等强原则处理,造成较大浪费,而且有可能降低焊接质量。文章指出应当根据不同位置焊缝的工作形式、受力情况及结构特点来确定焊缝的强度和焊角高度,从而达到保证焊接质量、降低焊接成本的目的。  相似文献   
20.
以经典轧制理论为依据,对AA5052铝合金热粗轧过程的轧制力模型进行研究。详细分析了轧辊的弹性压扁半径、应力状态系数和轧件变形抗力三个因素对轧制力的影响。用MATLAB建立的粗轧过程轧制力数学模型,使轧制力预测误差控制在5%~7%之间,基本可以满足现场实际生产的要求。  相似文献   
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