2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著汽車、家電等行業(yè)的發(fā)展,對(duì)鍍鋅帶鋼的需求量大大增加。衡量熱鍍鋅產(chǎn)品質(zhì)量的重要指標(biāo)就是鍍層厚度及均勻性,鍍層厚度控制水平直接影響到熱鍍鋅板的產(chǎn)品質(zhì)量、成本和市場(chǎng)競(jìng)爭力。鋅層厚度控制過程是個(gè)非線性、多變量、大滯后過程,氣刀在鋅層厚度的控制中起決定性作用。然而由于數(shù)學(xué)模型未知,多數(shù)鍍鋅生產(chǎn)線依然主要依靠操作人員根據(jù)經(jīng)驗(yàn)對(duì)設(shè)定值進(jìn)行手動(dòng)調(diào)節(jié),不可避免地引起鍍層厚度的偏差。所以,建立氣刀各參數(shù)與鋅層厚度之間的數(shù)學(xué)模型,是熱鍍鋅過程的一個(gè)關(guān)鍵性

2、問題。
  本文針對(duì)帶鋼連續(xù)熱鍍鋅生產(chǎn)線的實(shí)際工藝過程,在深入鋅層厚度控制特點(diǎn)的基礎(chǔ)上建立鋅層厚度模型。主要研究工作歸納如下:
  1.以吹氣法熱鍍鋅過程為背景,分析氣刀噴吹過程中影響鋅層厚度的關(guān)鍵因素;同時(shí),基于流體力學(xué)和射流力學(xué)原理,建立鋅層厚度與帶鋼表面壓力分布之間的解析模型。
  2.針對(duì)帶鋼表面壓力分布不可測(cè)的問題,采取ICEM與FLUENT相結(jié)合的數(shù)值模擬方法,并根據(jù)最小二乘方法進(jìn)行回歸分析,建立帶鋼表面壓

3、力分布與氣刀工藝參數(shù)之間的模型。將此模型與解析模型相結(jié)合,得到鋅層厚度與氣刀各參數(shù)間的機(jī)理模型。
  3.為補(bǔ)償機(jī)理建模中所存在的不確定因素對(duì)模型輸出的影響,利用最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)建立灰箱模型進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)償,得到了鋅層厚度的LS-SVM混合模型。仿真結(jié)果顯示混合模型具有較高的精度,驗(yàn)證了混合模型的有效性。
  4.針對(duì)LS-SVM混合模型中,參數(shù)選取盲目和易陷入局優(yōu)的問題,采用粒子群算法(PSO)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行

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