施工期混凝土坝温度混合模型初探

采用三维温度场仿真分析有限元程序确定环境气温与浇筑仓温度之间的函数关系,用两个指数函数累加来考虑水化热温升和通水冷却的影响,然后基于实测温度,联立环境气温分量、水泥水化热及通水冷却分量,采用逐步回归法进行回归分析,建立施工期混凝土坝温度混合模型。实例分析表明,该温度混合模型可用于对混凝土浇筑仓的温度进行预测。

热轧带钢精轧过程的混合温度模型

结合现场数据采集系统的实测数据,应用差分法替换精轧温度设定系统中计算误差较大的轧制传导温度模型,根据带钢各层温度的分布特点提出变长和变厚度网格划分的方法;对原精轧温度设定系统中空冷温降模型的辐射系数进行离线的钢种和厚度等级修正,并建立新的指数水冷温降模型,在线调整对流换热系数.由此构建的混合温度模型在保证计算速度的同时大幅度提高了预测精度.为满足现场生产精度和稳定性的需要,采用"接力式"初始化训练方法,建立了神经网络自学习系统.结果表明,改造后精轧温度设定系统的预测精度比原系统高,并且在变钢种、变规格轧制时误差波动小.

微机械陀螺温度混合线性回归补偿方法

环形振动微机电陀螺受温度影响较大,并且还具有很强的自回归特性。针对传统的分段拟合等温度模型均难以精确补偿陀螺受温度影响的问题,提出了一种基于混合线性回归的温度补偿模型。该方法根据混合线性回归模型的特点将陀螺自身的影响以及温度变化等因素考虑到温度补偿模型中,采用多元线性回归方法确定各项的系数,通过对残差的正态检验确定模型是否能够较好的符合陀螺数据的变化规律。验证试验结果表明:补偿后的均值可以减小1～2个数量级,并且该温度误差补偿方法重复性好,具有重大的工程应用参考价值。