步进式加热炉炉温优化算法的改进与计算机仿真

在保证轧钢生产顺利进行的条件下,对加热炉炉温分布进行优化设定是实现钢坯加热生产节能降耗的有效手段,同时也是轧制成品良好质量的重要保证。针对已有优化设定方法的不足,在分析了钢坯加热的工艺目标和加热机理的基础上,提出了一种改进的加热炉炉温优化算法并对该算法进行了计算机仿真研究,结果表明了该方法的有效性。

基于进化逆转操作算子的遗传算法对步进式加热炉炉温优化

针对传统遗传算法对炉温进行优化设定时易陷入局部极小值,较难快速稳定地找到最优炉温值的缺点,引入逆转算子对遗传算法进行改进,使算法的每一代都能从父代继承更多的基因,从而提高算法的局部搜索能力。改进后的算法可以跳出局部极小值,快速稳定地寻找到最优炉温值,进而对加热炉炉温进行优化设定。大量的Matlab仿真结果表明,该改进算法具备可行性与有效性。

基于离散状态空间方程的钢坯粗轧阶段温度控制模型

热轧生产中,获得钢坯在轧制过程中温度变化的精确信息对实现轧制生产的综合集成控制及节能降耗意义重大.为此,以工程传热学为基础,采用离散状态空间方法建立了计算钢坯粗轧过程温度分布的一维离散状态空间方程和全系统离散状态空间方程.对16Mn钢粗轧阶段的温度变化进行仿真的结果表明,该方法计算速度快、实时性好.此外,经与现场实测值比较表明,计算结果精度较高,为实现钢坯加热过程和轧制过程的综合集成控制提供了技术保证.

基于生产目标的热轧过程集成控制方法的研究

在热轧生产中,加热工序和轧制工序对钢坯出炉温度及加热均匀性的要求上存在矛盾,解决该问题对加热过程和轧制过程的高度集成控制提出了较高的要求。为此采用基于生产目标的综合集成控制技术,建立了钢坯热轧过程的集成控制模型,针对能有效降低轧钢生产能耗的低温加热轧制工艺的仿真结果表明了该模型的有效性,可应用于实际的热轧生产过程。

轧前及粗轧过程中钢坯温降的计算机模拟

建立轧钢生产过程各工序的高精度数学模型是集成控制技术在轧钢自动化生产中能够取得良好控制效果的基础,为此详细分析了中厚规格钢坯轧前及粗轧阶段的温度变化机理,并针对轧前及粗轧过程分别建立了二维非稳态传热的温降差分数学模型。对实际生产过程的计算机模拟结果表明,解析计算的精度较高,能够满足实际需要,可用于指导实际生产过程。

基于热轧钢坯温度优化的综合优化控制方法的研究

提出了热轧生产过程的综合集成控制策略.实现了将轧制生产的过程参数信息反馈到加热生产工序,对加热炉炉温设定进行基于轧制参数信息的动态调节.仿真结果表明,采用该策略能够有效地降低热轧生产能耗,保证轧制生产的顺利进行.*

基于温度的热轧过程集成控制方法与仿真研究

针对目前轧钢生产流程中加热工序和轧制工序对钢坯出炉温度要求上存在的固有矛盾 ,采用面向生产过程和生产对象的综合集成控制技术 ,建立了以钢坯温度为控制对象的钢坯加热与轧制过程的集成控制模型 ,通过对模型仿真结果的分析表明了该模型的有效性 ,可应用于实际的轧钢生产过程。

BALB/c裸小鼠人宫颈癌模型的建立

目的采用在裸鼠腹部皮下移植人原代宫颈癌组织的方法,研究其在裸鼠体内的成瘤性,并初步探讨此动物模型腹部肿瘤的生物学特性。方法将人宫颈癌组织接种于裸鼠腹部皮下建立人宫颈癌裸鼠模型,观察荷瘤鼠成瘤、一般特性和移植瘤生长情况。80d后处死裸鼠,取肿瘤块做病理切片;用聚合酶链式反应(polymerase chain reaction,PCR)检测肿瘤组织、外周血和肝、脾等脏器HPV DNA表达情况。结果接种后第42天在接种部位可见结节,第80天后肿瘤块平均表面积为(50.0±5.1)mm2,肿瘤移植平均成功率为90.5%。移植瘤生长以局部浸润为主,未见转移瘤。组织学检查结果示所有移植瘤与种植前肿瘤组织病理检查结果一致,HPV DNA呈阳性,且为高危型人乳头瘤病毒HPV16型阳性。而外周血与肝、脾等脏器HPV DNA呈阴性。结论本研究所建立裸鼠人宫颈癌组织模型成瘤率较高,操作简便,可保持人宫颈癌生物学特性,为进一步研究宫颈癌的发病机制提供了重要的科研工具。

基于数据驱动的盾构机密封舱土压预测

盾构机是一种暗挖地下隧道工程的专用机械。为了保证盾构机安全、高效掘进,必须控制密封舱土压平衡。盾构机掘进过程中密封舱土压受多系统、多场耦合和地质条件突变等诸多因素影响,极易导致密封舱土压失衡而引起地表塌陷等安全事故。针对难以建立有效的机理模型进行密封舱土压预测并实施控制的问题,提出了基于多粒子群协同优化的并行支持向量机(PCPSO-PSVM)密封舱土压的数据驱动建模方法。采用分而治之的原则将数据样本分成4个子集、3个层次进行并行学习,再采用交叉反馈的方式更新初始样本重新训练直至结束,得到支持向量;利用协同粒子群并行计算优化支持向量机的参数,将粒子群并行分组寻优,在各自独立的进程内进行独立搜索,最后各群体汇集到主进程,计算得到模型的全局最优参数C和σ,得到密封舱土压预测模型。基于盾构施工现场的实测数据进行了仿真实验,对密封舱内4个土压力监测点进行建模预测,结果表明该方法具有较高的计算效率和预测精度,能够满足实时在线计算预测的要求。因此,完全可以通过这些压力监测点做出整个开挖面的土压力预测,以对密封舱土压失衡做出提前预警和决策。该方法实现了基于数据的快速密封舱土压建模预测,能够为开挖面的稳定控制提供及时、准确的判断依据,指导工程实践。

人源性Notch1跨膜段真核表达载体的构建及鉴定

目的构建人源性Notch1跨膜段(notch1 transmembrane domain,NTM)真核表达载体pcDNA3-NTM,并观察其在真核细胞中的表达。方法通过反转录-聚合酶链反应从人胰腺癌细胞系BxPC3细胞中获得编码Notch1跨膜段的cDNA,定向克隆至C端带flag蛋白标签序列的真核表达载体pcDNA3中,经酶切和测序鉴定正确后,应用脂质体法转染HeLa细胞,并通过蛋白免疫印迹法检测细胞内Notch1跨膜区的表达。结果构建了真核表达载体pcDNA3-NTM,将其转染HeLa细胞48h后,蛋白免疫印迹法检测到细胞内Notch1跨膜段的表达显著增高。结论成功构建了真核表达载体pcDNA3-NTM,为研究Notch信号的活化机制及其在胰腺癌发生发展中的作用奠定了基础。

基于启发式动态规划的盾构土压平衡优化控制

为了避免盾构施工造成地表变形而引发安全事故,建立有效的密封舱土压平衡自动控制方法是至关重要的.为此,提出了一种新的基于启发式动态规划(heuristic dynamic programming,HDP)的盾构土压平衡优化控制方法,该方法能够实现盾构机多参数实时协调优化控制.基于神经网络,构建组成密封舱土压HDP控制器的执行网络、模型网络和评价网络,采用梯度下降算法对网络权值进行在线训练;利用评价网络迭代逼近密封舱土压优化控制代价函数,将多级优化问题简化为单级优化,从而显著降低实时计算负荷;执行网络以最小化代价函数为目标,对多参数同步协调优化,获得推进速度、刀盘扭矩、总推力、螺旋输送机转速的最优值.仿真结果表明,该方法能够有效控制密封舱土压平衡,HDP控制器具有较强的抗干扰能力,并且控制过程更加快速、稳定.

混沌-支持向量机在加工误差预测中的应用

提出将混沌-支持向量机模型方法应用于加工误差数据预测。利用互信息法和曹氏方法进行相空间重构,并运用小数据量法计算最大Lyapunov指数,对加工误差时间序列进行混沌识别。通过最小二乘支持向量机对历史样本的学习建立预测模型,并将其预测结果与RBF神经网络预测结果进行仿真对比。结果表明,在较少的加工误差数据条件下,该模型能够有效地描述和预测加工误差的变化,具有较高的预测精度。

基于生产目标的热轧过程集成优化控制策略

在热轧过程中,加热炉和粗轧机基本上是各自独立控制的,粗轧机作为加热炉的后续设备不能及时地把轧制信息反馈给加热炉,因而导致加热炉不能按照粗轧机的生产要求去完成钢坯的加热过程。在此过程中存在着生产能耗过大、钢坯加热质量不高、生产过程难以优化等问题。针对这些问题,提出了基于生产目标的热轧过程集成优化控制策略,将加热炉和粗轧机组成一个有机的闭环系统,使加热炉的生产能够满足粗轧机轧制生产的需要,通过对热轧过程的建模和优化,达到节能降耗、保障轧制生产安全、优化生产过程的目的。

基于AIS聚类的模糊神经网络在热轧优化建模中的应用

针对现有的钢坯热轧过程智能建模方法——模糊神经网络建模存在的收敛速度慢、建模精度不高、易陷入局部极小值、系统输入输出向量维数和空间划分增加使网络结构趋于复杂等问题,提出了一种基于人工免疫系统(AIS)聚类的自适应神经模糊推理系统的建模方法。该方法采用人工免疫聚类学习算法来确定模糊集合的划分,并确定模糊神经网络的结构和初始参数,能以较少的模糊规则达到理想的建模精度,仿真结果表明了该方法的有效性。

带有可调因子的NMSSPC算法的研究

针对模型失配对模型预测控制算法的影响,提出了一种新的应用于单变量系统的非最小状态空间模型预测控制(NMSSPC)算法。该算法利用阶跃响应数据建立传递函数模型,将模型转换为状态空间的形式,通过模型预测控制滚动优化求得控制律。文中改进了控制量的滚动优化策略,在目标函数中引入了可调因子,并在反馈校正中对预测误差补偿进行了改进,有效的减小了模型失配时产生的误差。仿真结果表明了算法的有效性,并且具有良好的跟踪控制性能。

IMNMSSPC算法在盾构机土压平衡控制中的应用

针对盾构掘进过程中密封舱内土压平衡控制的精确度低、效果差的问题,提出了一种改进的多变量非最小相位状态空间模型预测控制(IMNMSSPC)应用于密封舱多点土压平衡控制。该方法利用阶跃响应数据建立传递函数模型,将模型转换成状态空间的形式,在目标函数中引入了可调因子,反馈校正中对预测误差补偿进行校正,有效减小了模型失配时产生的误差;建立了以密封舱多监测点土压力为输出,以盾构机推进速度、螺旋输送机转速为输入的盾构土压平衡过程模型,通过多步预测直接递推出过程预测输出,并对控制量进行优化求解,从而实现土压平衡的自动控制。应用结果表明该算法具有较高的控制精度、良好的跟踪性能和强鲁棒性。