参数设置及优化

2024-06-28

参数设置及优化（共11篇）

参数设置及优化篇1

摘要：孤网检测技术是微电网在特定情况下由并网运行模式向孤网模式转换的必不可少的前提条件。本文主要结合两种不同检测方法进行孤网检测, 两种方法互相补充, 互相完善, 并进行系数优化, 提高了孤岛检测技术的准确性、快速性, 提高了设备的安全性和供电可靠性。

关键词：孤网检测方法,优化,参数设置

引言

随着电网的不断发展, 人们对电网的需求不断升高, 微电网已成为电网发展的趋势。分布式能源的不断加入, 对电力系统的设计提出了更高的保护需求, 通常称之为“解列保护”。当电网出现故障时, 需要形成孤网, 以自动将大电网与孤网分离[1]。当大电网与分布式发电设备分离时, 会出现一个继续给负荷供电的“孤岛”, 但其存在一定的危险性: (1) 当电压频率偏差较大时, 负荷需要降容运行, 影响正常运行; (2) 当断开后, 孤网与大电网之间的相位存在差异; (3) 危及人生安全。因此, 对PCC的检测尤为重要, 必须及时准确检验出孤岛运行。

1 孤岛检测方法描述

传统的孤岛检测分为主动检测、被动检测、通信检测。被动检测分为电压阀值和频率阀值保护、检测谐波电压、检测相位突变、电压偏差和频率偏差。主动检测包括阻抗检测法、SMS、SFS、SVS、ADF、频率突变法和阻抗插入法。通信方法包括采用通信手段、切断电路产生信号、SCADA。本文采用被动检测与主动检测结合的方法, 用频率偏差与Sandia频率检测法互相补充, 进行孤岛检测。被动的频率偏差法是测量连接点频率的变化, 当变化程度超过极限值时, 就会触发继电器的动作, 但会因大负荷的启动而触发。Sandia频率检测法主要利用频率的变化, 该方法会加速偏离, 从而检验出孤岛效应[2]。

2 孤岛检测方法分析

2.1 首次检测

在研究孤岛检测时, 通常采用并联RCL电路模拟本地负载, 如图1 所示, PCC为公共耦合点。

首先进行节约成本、容易实现、原理简单的被动频率偏差检测。利用检测公共耦合点PCC的频率, 来判定系统是否发生孤岛效应, 当发生孤岛效应时, 逆变器发出的输出功率与本地负荷频率不一样, 且与原频率都发生改变。若频率变化超出设定的阈值, 则可能发生孤岛效应。一旦检验到频率超过正常范围, 则断定发生孤岛效应, 与大电网切开进行孤岛运行[3]。

2.2 二次检测

2.2.1 检测描述

对于第一次检测, 当微电网中的本地负荷与各分布式电源输出的功率接近匹配时, 频率变化较小, 致使NDA较大, 对孤岛检测存在隐患[4]。对上述现象, 可进行二次检测, 利用主动检测Sandia频率检测法。SFS孤岛检测与带线性正反馈AFD方案不同的是初始频率不同, 可明显改变并网系统输出电流谐波水平[5]。SFS是AFD的扩展, 对DSP控制并网的逆变器而言, SFS易于实现。它通过正反馈逆变方法应用于逆变器输出电压频率, 加大频率差异。其工作过程通过检测逆变器输出电压频率, 进而控制并网电流频率, 使其满足公式 (1) :

式 (1) 中, fi (n+1) 为第n+1 周期的逆变器输出电流频率设定值;Ks为第n周期的电网电压监测频率;ks为频移系数;f0为电网电压经低通滤波器后的滤波频率[6]。

2.2.2 参数设计

由上述分析可知, 孤岛发生时, 系统会自动跟踪fr。设计ks时, 必须考虑fr落在安全带内时也能通过合适的正负频移顺利实现孤岛检测, 同时也要考虑ks取值过大会向电网注入大量谐波。在此, 主要讨论在保障电能质量基础上能顺利检测出孤岛[7]。孤岛后第n+1 个周期, 此时逆变器输出电流频率为fi (n+1) 。由负载引入的 ϕ 可用时间量ΔT表示为公式 (2) 。

正频移时, 由逆变器输出周期关系可得出公式 (3) 。

联立式 (1) , (2) 和式 (3) 可得式 (4) 。

为消除落在安全带内的fr, fr必须保证在系统到达fr后能继续进行正向频移。应满足公式 (5) 。

联立式 (1) , (4) 和式 (5) 可得公式 (6) 。

但是, ks的取值不仅要保证与fr跟踪趋势相反, 且必须保证系统频率在最大保护时间内要跳出频率安全带, 进行孤岛保护[8]。这个可应用AFDPF的控制思路, 孤岛后可在每个电压监测周期加入一定量的扰动频率fc, 确保能在较短时间内检测出孤岛。能维持正频移的限制条件为 (7) 。

简化可得:

fc影响时间 Δt由具体孤岛检测时间要求决定, 通常为微秒级, 由式 (8) 可知, 对于给定品质因数, ks的最小值由实际频率fu (n) 决定。Qf=2.5 时, 可作出ks最小取值曲线。

与期望的一样, 保护频率带增加, 则ks最小取值减小, 而在50Hz时, ks的值趋于无限, 对于实际工况 (保护频带宽为 ±0.5Hz) , ks取3 即可。

当电网存在时, 逆变输出端电压频率, 此时频移加速被抑制。当电网断电后, 逆变器输出端电压频率为:

又可推得:

由式 (10) 可见, 孤岛时, 逆变器输出交流电压频率fu (n+1) 通过ks加速偏移, 很快进行频率保护, 保证了反孤岛的发生。

3 仿真实验

应用软件PSCAD/EMTDC构建仿真模式, 对孤岛检测进行验证。根据IEEE Std, 按上述模拟RCL电路, 选择数据:R=6, L=7.5m H, C=1300, 频率为50Hz。经过IEEE标准选择K, 范围为3 ~ 5 为最佳。应用上述K选取法则, 实现无NDA。

由仿真结果可知, 在最差情况下, 引用SFS方案作用后, 约3 个周期可检测到孤岛的发生, 满足IEEE Std 929 ~2000 的规定[9]。

在CTM-2KS上把传统ADF与上述SFS方案进行对比, 通过XINT1 引脚的电网电压零相位信号和采样电网电压信号来防止孤岛现象。

电压断开后, 通过SFS主动式反孤岛算法, 能及时检测出孤岛效应, 进而下一步动作, 最终逆变器输出电流为零, 较好地实现的反孤岛效应, 如图3 所示[10]。

4 结论

孤网检测技术是微电网在特定情况下由并网运行模式到孤岛运行模式转化必不可少的前提条件, 提出易于DSP算法实现的Sandia频率检测法, 实现了无盲区孤岛检测方案。通过两种不同方法的结合, 快速经济检验孤岛现象。

参考文献

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[2]张群洪.中国可再生能源定价的SWOT分析与政策选择[J].福建行政学院学报, 2012, (2) :80-86.

[3]简方.我国能源危机产生的原因与对策研究[J].经营与管理, 2008, (11) :61-65.

[4]李峰, 李兴源, 郝巍.不间断电力变电站中分布式电源接入系统研究[J].继电器, 2007, (10) :13-19.

[5]张艳红, 杜欣慧, 张建伟.微电网控制技术的研究现状及发展方向[J].山西电力, 2011, (6) :28-31.

[6]李莉华, 李宾皑.微电网技术的研究与应用前景[J].电力与能源, 2011, (2) :124-126.

[7]郑漳华, 艾芊.微电网的研究现状及在我国的应前景[J].电网技术, 2008, (16) :27-31.

[8]朱永强.新能源与分布式发电技术[M].北京:北京大学出版社, 2010.

[9]齐志远, 王生铁, 田桂珍.风光互补发电系统的协调控制[J].太阳能学报, 2010, (5) :654-660.

[10]王成山, 杨占刚, 王守相, 等.微网试验系统结构特征及控制模式分析[J].电力系统自动化, 2010, (1) :99-105.

参数设置及优化篇2

开题报告

题

目

3NB－1300泥浆泵

动力端参数优化及结构设计

专

业机械设计制造及其自动化

班

级

机械设计制造2班

学

生

隆

林

凡

指导教师

胡启国

重庆交通大学

2011年

重庆交通大学二0一一届毕业设计（论文）·开题报告

一.选题的理论价值和现实意义

毕业设计是对我们大学四年所学知识的一个综合和应用，这既是一门必修的课程，也是对我们在大学所学知识的一种检验，更是对我们实践能力的一种提高。做好毕业设计既是对自己能力的提高和锻炼，又可以对工程机械的发展提出一定的建议和看法，还有可能对工程机械的理论发展做出微薄的贡献。

随着改革开放的深入及中国加入世贸组织，我国石油钻井队伍“充分利用国内外两种资源、两个市场”，实施走出去的战略，进入国际钻井市场，为了满足参与国际市场的需要，中石油、中石化都在不断加大钻井设备的投入，同时加快老钻井机的更新改造和新型轻便钻井机研制步伐，加之国际市场对钻井泵的需求增大，使得钻井泵的供求矛盾更加突出，各类型钻井泵的缺口每年达200台左右。

根据2000年的统计，中国拥有钻机1000余台，占世界钻机总量的32%，其中中石油集团公司拥有702台，因此，中石油集团公司的钻机的情况基本反映了国内钻机的现状，然而国内生产钻井泵的企业由于各自产品为多年前开发，结构不尽合理，难以满足现代钻井工艺的要求，其缺点主要是①钻井泵质量大，难以适应现代轻便钻机的要求，制约钻机的移运性；②冲程短，冲次高。钻井泵在不适合的冲次范围内工作，致使液力端寿命短；③泵压偏低，不能完全满足现代钻井工艺的需要；④结构不合理，部分强度冗余，部分刚度不足，可靠性低，难以满足钻井机高可靠性要求；⑤缸套寿命短，难以满足钻机高效率要求。

目前国内外钻井泵的主要形式仍为三缸单作用往复泵，为了适应现代钻井工艺的要求，合理降低泵的冲次，适当增加泵的冲程长度，既满足钻井过程中的排量要求，又能确保泵的自吸性能，充分发挥了泵的效能，成为今后钻井泵的设计方向。

二.泥浆泵的发展历程及分类

泥浆泵是石油钻机的三大部件之一，是钻井液循环系统的关键设备。钻井时钻井泵在高压下向井底输送高粘度、大密度和高含沙量的液体，以便冷却钻头，携带出岩屑，并作为井底动力钻具的动力液，辅助钻头钻进。在各种形式的泵中，往复式柱塞泵由于具有能在高压下输送高粘度、大比重、高含沙量和流量相对较小的液体的特性，因而在钻井作业中得到了广泛的应用。

钻井泥浆泵的使用大约已有100多年了。早期泥浆泵的功能仅在于循环泥浆、冷重庆交通大学二0一一届毕业设计（论文）·开题报告

却井底、携带岩屑等。1940年代末，随着喷射式钻井和井下动力钻具钻井的出现，扩大了泥浆泵的功能与使用范围。近些年来，随着深井和超深井的开采逐渐增多，对钻井泥浆泵的功率与压力提出了更高的要求。泥浆泵早期的典型结构是双缸双作用泵，这种泵传动效率低、流量和压力波动大、体积大、重量重，不能满足恶劣的钻井工况，尤其是海洋钻井的需要。所以1960年代，比较先进的三缸单作用泥浆泵得到了应用。三缸泵的优点在于体积小、重量轻、效率高、压力波动小。经过40年来的不断改进与完善，三缸单作用泵已经比较成熟，使用效果显著。现在，随着石油开采技术的不断革新和钻井要求的日益提高，又出现了一些新型的泥浆泵。

三.泥浆泵主要设计内容

结合现在泥浆泵的发展趋势，在明确设计任务和设计要求，不要偏离题目：仔细研究设计方案，理清设计思路，使设计过程清晰化，这两点的基础上。进行以下研究工作：

1.对目前国内外钻井泵技术的研究和发展进行了分析。

2.了解钻井泥浆泵的基本构成及工作原理，熟悉其设计、生产的基本知识。3.进行钻井泥浆泵动力端的设计。4.泥浆泵动力端静力学分析及三维建模。5.泥浆泵动力端关键部件进行有限元分析。6.装配图及零件图绘制，说明书编制。

四.参考文献

[1] 刘清友.7NB泥浆泵及工作原理[J].天然气工业,2001:64-65.[2] 查森.叶片泵原理及水力设计[M].北京:机械工业出版社,1998.[3] 袁寿其.低比转速离心泵理论与设计[M].北京:机械工业出版社，2001:119-185.[4] 陈次昌.离心泵叶轮内的二次流及泵性能的研究 [M].水泵技术，1990（3）:30-32.[5] 机械加工手册[M].石油出版社，1988.7.[6] 汪恺，唐保宁．形位公差原理及应用[M]．北京：机械工业出版社，1991。[7] 王旭，王积森．机械设计课程设计[M]．北京：机械工业出版社，2005。[8] GB/T1184-1996，未注形位公差[S].[9] 石油勘探开发规划院机械研究所.钻井泥浆泵的使用[M].北京：石油工业出版社，1979 [10] 石油部科学技术情报研究所.三缸泥浆泵的特性和使用[M].北京：石油工业出版社，1985 重庆交通大学二0一一届毕业设计（论文）·开题报告

[11] S.L.科利尔.泥浆泵手册[M].北京：石油工业出版社，1988 [12] 沉学海.钻井往复泵原理与设计[M].北京：机械工业出版社，1990 [13] 廖希亮，陈清奎.计算机绘图与三维造型[M].北京：机械工业出版社，2003 [14] 往复泵设计编写组.往复泵设计[M].机械工业出版社，1987 [15] 小原正三著，梁贤光等译．计量泵[M].通用机械研究所，1973 [16] 沈学海.钻井泵吸入正常的判定标准及允许吸高的计算[J].石油钻采机械，1980，4 [17] 沈学海.钻井泵的排量系数[J].石油矿场机械，1981，3 [18] 兰州石油机械研究所钻采机械试验室.SL3NB-1300泥浆泵测试报告[R].1987 [19] 机械工程手册，第4、5、6卷，机械工业出版社，1982 [20] 沈学海.论钻井泵科研设计中的几个问题[J ].石油矿场机械，1985，NO.6 [21] 沈学海等.关于钻井泵阀结构参数设计的若干意见[J].石油矿场机械, 1981, NO.5 [22] 缪道平．活塞式制冷压编机[J].机械工业出版社，1983 [23] 埃斯曼等著，刘家文译.滚动轴承设计与应用手册[M].华中工学院出版社，1935 [24]DEVELOPMENT AND INTRODUCTION OF SEALING RINGS IN MUD PUMPS N.N.Kozhevnlkov and L.N.Neitman UDC 621.671 [25] Kelly J.L.Jr.An Economic Approach to Drilling Hydraulics[J].Drilling Technology Conference Transactions, 1984 重庆交通大学二0一一届毕业设计（论文）·开题报告

四．教师意见

指导教师：

五．学院毕业设计（论文）指导小组意见

参数设置及优化篇3

关键词卷筒；分体式干油分配器；卷筒四棱锥面

中图分类号TM文献标识码A文章编号1673-9671-(2011)021-0153-01

1存在的问题及分析

1500mm宽带生产线卷筒采用了四棱锥柱销连杆式的结构。胀缩缸拉动锥心轴，锥心轴上的四棱锥面就可以推动柱销沿空心轴的孔向外顶开扇形板，使卷筒胀开。为保证扇形板、柱销和锥心轴的结合精度，在柱销中加有压缩弹簧。柱销承受带材对卷筒的抱紧力。

1.1宽带生产线产能提高的瓶颈问题

但由于原设计的卷筒存在诸多缺陷，导致卷筒寿命极低，严重影响了生产的进行，成为制约1500mm宽带生产线产能提高的瓶颈问题：

1）卷筒的润滑采用集中干油润滑，润滑管路设计不合理。多次通过联轴器、减速机及油缸的内部零件，由于部件的制造精度问题，而且卷筒内干油分配器布置不合理。在运行时由于润滑不良会使柱塞和棱锥轴摩擦面卡住，卷筒不能正常收缩，无法使用。

2）锥心轴上的四棱锥面角度和长度和油缸行程设计不合理，不能有效的支撑扇形板，会造成连接杆、销轴严重变形，多处空心轴限位块拉断，涨缩缸有时在极限状态，则可能造成干涉，损坏卷筒。

3）卷筒内柱销里面的压缩弹簧刚度偏低，无法平衡扇形板重量，造成在运行时扇形板不稳定，影响操作容易堆钢，同时影响卷筒和助卷辊寿命及传动系统稳定。

1.2工艺条件的改变引发的问题

1）2007年以来，先后开发和生产了SPHC、SPHD、IF、SPHE、X65等低碳、超低碳钢，因卷取温度高、氧化性强，加剧了卷筒内部结构的过早老化，销轴变形等一系列问题。

2）超厚规格的带卷的卷取，为了占领市场的短板部分，1500mm宽带生产线轧制了很多超厚规格的带卷，这导致了卷取机卷筒的寿命降低，扇形板过早松动，弹簧过早失效。

2技术改进情况

2.1润滑管路的优化和分体式干油分配器的应用

卷筒的润滑采用双线集中干油润滑。原设计的干油管路通过变速箱低速轴后面的旋转接头接入，经过低速轴中间的孔及联轴节处的软管与空心轴上的通孔相连，并最终传递到卷筒内部干油分配器处，并通过干油分配器供给各个润滑点。由于卷筒经常长时间在高温下作业，所以润滑十分重要，在正常工作状态下，如果在2个小时内没有润滑，那卷筒的寿命将会大大降低。

在使用过程中，由于管路大部分是通过减速机内部低速轴和联轴器内部管孔，无法判断漏油点，并且很难处理，针对这种情况，对干油润滑管路重新进行了优化，重新设计润滑管路，并加设球阀，以便于判断漏油点。

改用采用分体式干油分配器，更换简单，并将干油分配器固定在端面的外段，且将它们在端面处均布，大大节省了更换时间。并采用沉头螺栓与定位块的分配器固定方式，提高卷筒内部油路可靠性。

2.2对四棱锥面进行改进

1）改进四棱锥面的锥面角度。原设计的四棱锥面每一个斜面角度为7.2度，角度偏小，涨缩缸要很大行程才能把扇形板涨开，在如此大的压力下，如果涨缩缸行程太大，缸杆就容易折断，根据这一情况，将四棱锥面的斜面角度加大，但是如果角度太大就会出现自锁现象，经过实践和计算，将斜面角度加大到8度，此外，为了保证四棱锥面和柱销接触面的强度和耐磨性，我们在其表面堆焊以铜，经过计算，可满足工艺条件。

2）在四棱锥面设计上保证扇形板斜面上滑行不和棱锥相干涉。为了保证在控制系统无效的情况下卷筒不超行程工作，在设计油缸时使油缸的行程为棱锥面的斜面长度75％，对涨缩缸与扇形板斜面行程关系进行重新计算：从卷筒收缩到卷筒涨径，扇形板斜面与四棱锥心轴径向相对滑动35mm，斜面角度8°计算得到在斜面方向上相对滑动了53mm，所以把斜面长度扩大到60mm。保证柱塞始终在斜面上，不会碰到限位从而保护连接杆、销轴，空心轴限位块。

3）对压缩弹簧进行改进。在柱销内的压缩弹簧的作用，主要是保证扇形板、柱销和锥心轴表面之间能够贴紧，消除三者之间的间隙，但是由于该设计安全系数偏低，弹簧的弹性模量太小，卷筒在卷钢过程中平衡不了扇形板的重量，造成扇形板和助卷辊相撞，影响辊缝设定和卷筒和助卷辊寿命。针对这种情况，采用了大弹性模量的弹簧，使得刚度和强度得以保证。

4）卷筒头部支撑原设计不合理，端部靠螺栓固定，在生产过程中多次因螺栓松动被迫停产。改为加长端轴配合长度，选择适当过盈量，配合螺栓固定提高可靠性。

5）提高制造精度，提高运行平稳性。由于卷筒的体积和质量太大，要承受带钢头部的冲击和助卷辊的压靠，这就要求卷筒要有很强的动平衡，零件的制造制造要求提高，把各零件的表面精度、制造公差和形位公差控制在一个较高的水平，以此来提高卷筒的运行平稳性。

3应用效果及推广

经过对卷筒的这一系列适应性改造和参数优化，设备的适应性安全性达到了一个较高的水平，从根本上降低了维护难度满足了设备安全高效稳定运行的需求，极大的提高了卷筒的使用寿命。为今后的生产提供了重要的保障。

参考文献

[1]机械工程手册.机械工业出版社.

[2]机械设计手册.机械设计手册,编写组编写,化工出版社.

[3]闫嘉琪.机械设备维修基础,冶金工业出版社.

[4]汪德涛,林亨耀.设备润滑手册,机械工业出版社.

作者简介

参数设置及优化篇4

1 Caws100型自动气象站的简介

Caws100型自动气象站主要由采集系统传感器系统, 通讯系统和供电系统构成。传感器系统可以根据需要配置风向、风速、温度、湿度、气压、雨量、辐射、日照等传感器;通讯系统可以选择无线通讯和有线通讯无线通讯模式可选择GPRS方式和短信方式供电系统可根据环境需要选择交流供电、太阳能供电和交流与太阳能供电并用。

2 Caws100型自动气象站的常用命令

(1) 设置区站号:ID命令设置采集器区站号, 格式为ID+空格+区站号, 如区站号为D1111, 则命令为ID_D1111 (本文使用“_”代表一个空格) 。返回“F”表示设置失败“T”表示设置成功。

(2) 设置GPRS参数:SETCOMM00为设置GPRS参数命令, 如中心站IP为192.168.0.5, 端口号为1501, GRPS接入点为公网接入, 则命令为S E T C O M M 0 0_1 9 2.1 6 8.0.5_1501_CMNET_T!。获取当前GPRS参数的命令为:GETCOMM00!。 (3) 设置辅助GPRS参数:HY-321采集器可将采集到的数据发送给三个公网IP地址, 其中IP地址必须为15位, 端口号必须为4位, 不足位数需补零, 如三个公网IP地址分别为192.168.0.5、192.168.0.15、1 9 2.1 6 8.0.1 2 5, 端口号为1 5 0 2、1 5 1、15, 则命令为SET COMM04_192.168.000.005_1502_192.168.000.015_0151_192.168.000.125_0015_111!。最后一段参数 (111) 为控制位, 控制采集器是否发送给相应的IP, 如不需发送给IP192.168.0.15, 即第二个IP地址, 则控制位为101。GETCOMM04!为获取辅助GPRS参数命令。 (4) 设置和获取采集器时间命令:设置采集器时间命令为SETTIME_系统时间 (年月日时分秒) !获取采集器时间命令为G E T T I M E!。

其他一些设置命令基本和Caws600-R (T) 型自动气象站一样, 本文就不再介绍。

3 Cawsanywhere2010的安装环境

Cawsanywhere2010服务器端操作系统需要Windows Server 2003或Windows Server2008 R2及以上版本, 但安装在Windows Server 2003版本中不是非常稳定, 作者建议安装在Windows Server 2008 R2及以上版本。数据库使用SQL Server 2005及以上, 安装数据库时登陆模式应选择混合模式。

4 Cawsanywhere2010的设置及注意事项

(1) 设置数据传送带。“传送账号”页主要是FTP设置, 包括对FTP设置的增加修改和删除。FTP的设置分为两部分, 一部分是本地路径的设置, 即将本地数据资料的路径添加在“本地路径”行中, 本文添加名称是“共享省局”, 本地路径为“D:Program?Files区域自动站统一数据收集平台upload”;一部分是设置远程服务器路径, 即在FTP设置栏中输入服务器路径、端口、用户名、口令、远程全路径, 如图1所示。“传送选项”页中需将“启动定时FTP传送”和“传送完成后向Cawsanywhere server提交完成消息”打勾。

注意事项:“被动模式”主要是用于对FTP服务器安全性要求很高的情况下使用, 如Linux系统。“传输过程增加.tmp扩展名, 完成后更名”用于防止文件在传输的过程中被删除、修改。如果是单个文件传输, 不需勾选“打包传送”, 只需将Cawsany where2010软件功能的“设置”—“子站设置”—“分类” (如图2中“区域站改造”项) —“共享给”栏中的项目打勾;如果传输的站点数据较多, 需勾选“打包传送”, 传送cccc的打包文件, 相应的要勾选图2“上传到”栏中的内容。

(2) 配置中心站数据库参数。将采集器采集到的数据在本地服务器入库, 则需配置Cawsanywhere2010软件功能中的“设置”—“中心站参数设置”—“数据库设置”项, 分别输入服务器名称 (若Cawsanywhere2010软件和数据在一台服务器, 可设置为127.0.0.1) 、数据库名称 (CAWSAny Where Server) 、端口号、数据库用户名和密码、入库数据有效期。设置好后点击“测试”按钮进行数据库的连接测试, 若成功则弹出“数据库测试成功”。当选中启动自动补数功能时, 采集器会自动补传丢失的正点数据, 但补传数据的时间和当前的系统时间超过设定的入库数据有效期时, 补传的数据将不入库。

添加数据宏。在“设置”—“数据宏设置”中添加定时数据宏和分钟数据宏, 定时数据宏格式为:<><TT><BA><B5A><BC><BC MX><BCMN><BCM NT><X X X><X X X>

<XX X><X X X><X XX><X X X>;分钟数据宏格式为:<><TT><B1B><BA>

<X XX><XXX><XXX><XX X><XXX><XXX>。注意定时数据宏和分钟数据宏后不能有空格出现。

建立数据存储表。在建好数据库并设置好宏的情况下, 通过“设置”—“数据库配置”功能项即可在数据库中建立各站点的相应的数据存储表, 这样站点才能与CAWSAny Where Server数据库相连。如果“数据库配置”栏中有台站名称显示为红色, 则表明此台站未配置好数据宏。

5 Windows Server 2008 R2配置注意事项

(1) 将GPRS侦听端口和FTP服务器端口加入系统防火墙, 具体方法为“开始”—“控制面板”—“windows防火墙”—“更改设置”—“例外”, 然后单击“添加端口”。如本文使用GPRS侦听端口为1504, FTP服务器端口为21 (见图3) 。

(2) 添加静态路由表。因为内、外网只能设置一个网关, 所以需要添加静态路由表才能使网络传输正常, 数据传送带才能够将数据传送至FTP服务器。具体方法为:在“服务器管理器”右键“角色”, 选择“添加角色”, 添加“网络策略和访问服务”选项, 然后在“IPv4”中右键“静态路由”, 选择“新建静态路由”如图4所示。

6 结语

本文通过对Caws100自动雨量站、Cawsanywhere2010以及windows server 2008R2的介绍, 能够使技术装备保障人员尽快熟悉Caws100自动雨量站的配置和功能, 帮助网络管理人员迅速安装及配置中心站服务器, 同时对注意事项做出了详细的说明, 以帮助读者解决问题。

摘要：枣庄市气象局山洪地质灾害防治气象保障工程自动雨量站的建设主要采用Caws100自动气象站, 市级中心站服务器则安装Cawsanywhere2010软件。本文通过介绍Caws100自动气象站的常用命令来说明如何设置参数, 以及配置Cawsanywhere2010软件应注意的问题。

关键词：自动,参数,配置

参考文献

参数设置及优化篇5

关键词：神经网络；遗传算法；Matlab；组合式板齿；脱粒装置；参数优化

中图分类号：S226.1；S126 文献标志码：A 文章编号：1002-1302（2014）03-0351-04

组合式板齿脱粒装置是一个多输入、多输出的非线性系统[1]。人工神经网络简称神经网络（ANN），是基于现代生物学研究人脑组织的成果基础上，用大量简单的处理单元广泛连接组成的复杂网络，用于模拟人类大脑神经网络的学习、记忆、推理和归纳等功能。在神经网络模型中，前馈式的BP网络是一种简单而用途广泛的人工神经网络，它适用于非线性的模式识别和分类预测问题[2]。遗传算法是模拟生物在自然环境中的遗传和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。遗传算法提供了一种求解复杂系统优化问题的模式，它不依赖于问题的具体领域，对问题的求解种类有很强的鲁棒性，现已几乎渗透到从工程到社会科学的诸多领域，广泛用于函数优化、组合优化、生产调度、机器学习、自动控制、图像处理和人工生命等领域[3]。应用BP神经网络对组合式板齿脱粒装置进行建模与目标优化，并利用遗传算法对已优化目标进行验证。

1 组合式板齿脱粒装置神经网络数学模型的建立

1.1 BP网络的实现

GA-BP神经网络的拓扑结构如图1所示，采用3层BP神经网络：第1层神经元数目为4个，传递函数为tansig，第2层神经元数目为15个，传递函数为tansig，第3层神经元数目为3个，传递函数为purelin，输入函数为P，输出目标是T。其中，x1为喂入量，x2为脱粒轴转速，x3为板齿螺旋角度，x4为排芯口压板压力，y1为果穗脱净率，y2为籽粒含杂率，y3为籽粒破碎率。

1.2 仿真结果及建模

根据BP网络原理，应用Matlab神经网络工具箱实现 BP 网络模型的创建、训练及仿真，其仿真结果如表1所示。

3 基于遗传算法的脱粒装置参数优化验证

应用遗传算法对“2”节中所优化的指标、因素自变量数值进行验证，建立M无约束函数文件与式（6）、（7）、（8）相同[10]。

由图4单目标参数优化结果可以看出，脱净率（fun1）=99.673%，x1、x2、x3、x4所对应的编码值分别为-1、-0.997、-0.14、0.992；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为 2.80 kg/s、脱粒轴转速为220.1 r/min、板齿螺旋角为8.58°、变刚度弹力为59.92 N。含杂率（fun2）=4.107%，此时x1、x2、x3、x4所对应的编码值分别为-0.422、-0.926、-0.101、-0.583；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为 2.967 8 kg/s、脱粒轴转速为221.85 r/min、板齿螺旋角为8697°、变刚度弹力为44.17 N。破碎率（fun3）=0.440 3%，此时x1、x2、x3、x4所对应的编码值分别为-0.442、-0.843、-0.047、-0.613；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为2.967 kg/s、脱粒轴转速为223.92 r/min、板齿螺旋角为886°、变刚度弹力为43.87 N。脱净率（fun1）、含杂率（fun2）、破碎率（fun3）与神经网络优化结果分别相差0023%、0.001%、0.001%。按照式（9）编写约束函数M文件myfun3_c.m求解运行结果（图5）。

函数求解运行结果（图5）显示，起点为[0 0 0 0]，最优解为fun3=0.587 344 355 281 084 5，对应的x1、x2、x3、x4的编码值分别为0.282、0.229、1.000、-0.232；应用线性插值法，即此时脱粒物料喂入量为3.184 kg/s、脱粒轴转速为 250.73 r/min、板齿螺旋角为12°、变刚度弹力为47.68 N。此时fun1=99480 005 4，fun2=5.479 301 54，脱净率（fun1）、含杂率（fun2）、破碎率（fun3）与神经网络优化结果分别相差0001%、0.002%、0.001%。应用遗传算法优化验证结果表明，借助神经网络对组合式板齿脱粒装置建模与参数优化的方法可行，仿真结果可靠。

4 结论

以喂入量、脱粒轴转速、板齿螺旋角和排芯口压板压力为自变量，脱净率、籽粒含杂率、籽粒破碎率为响应值建立神经网络数学模型。利用BP神经网络及遗传算法优化的组合式板齿脱粒装置最佳工作参数为喂入量2.80～3.2 kg/s、脱粒轴转225～251 r/min、板齿螺旋角度 8.25～12.00°和排芯口压板压力 40.0～48.2 N。使用该参数较优化前脱净率减小015%～0.38%，含杂率减小0.97%～1.70%，破碎率减小0084%～0.274%，说明神经网络及遗传算法优化方法是可行的、合理的，为脱粒装置参数优化提供了一个新的方法。

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参数设置及优化篇6

1 变频调速基本原理

由异步电机理论可知, 主轴电机的转速公式为:

n= (60 f/p) × (1-s)

其中P为电动机的极对数, s为转差率, f为电源的频率, n为电动机的转速从上式可看出, 电机转速与频率成正比, 改变频率即可以平滑地调节电机转速。

变频器主电路如上图1所示。主电路的功能是把固定频率为50Hz交流电转换为频率连续可调的三相交流电, 主要包括交-直电路、制动单元电路及直-交电路。交-直电路中, 三相交流电源通过变频器的电源接线端 (R、S、T) 输入到变频器内, 利用整流器VS把交流电转换为直流电。当电容CF电压达到基准值时, 辅助电源动作, 输出直流控制电压。直流继电器MCC获电, 常开触点闭合, 限流电阻RF被短路, 完成交-直电路转换。直-交电路中, 由VS转换的直流电压经过短路保护熔断器F1加到逆变模块VT, 再通过SPWM正弦波脉宽调制驱动电路控制VT输出频率可调的三相调制波Ua、Ub、Uc (如图2所示) 至U、V、W端子。输出电压的大小和频率是由改变图2中的正弦参考信号Ur的幅值大小和频率调制的。制动单元电路由制动开关管VB、二极管DB及B1、B2端子之间外接制动电阻组成, 外接制动电阻的功率与阻值需根据电动机的额定电流好工作情况进行选择。

2 主轴电机及变频器的选用

主轴电机选择的主要依据是车床主轴的切削功率, 适用于车床的切削力Fz及切削功率Pm的实验公式如下:

式中:CFz为决定于被加工金属及切削条件的系数;αp为切削深度;xFz为被吃刀量指数;f为切削进给率;yFz为进给量指数;v为切削速度;各种系数和指数都可以在切削用量手册中查到。以沈阳机床厂C A 6 1 3 6数控车床为例, 查表得:CFz=4 0, xFz=1.0, yFz=0.7 5, 最大被吃刀量αp=6 mm, f转速n工件直径d, 计算可得:

按上述方法求出切削功率后, 还需考虑机床的传动效率η因素, 根据电机功率公式PE≥Pm/η确定主轴电机功率。η一般在0.75～0.85之间取值, 从而可以得到PE≥3.7/0.75=4.9kW。

在进行电机选择时, 电机与车床主轴功率特性要匹配。由于力切削和加工材料的不均匀性, 主电机功率应有一定的储备。因此, 选用了电动机型号为YTSP132 S-4三相异步电机, 额定功率为5.5kW。

系统效率等于变频器与电动机效率的乘积, 只有二者都在较高效率下工作系统效率才是最佳的。因此, 在通常情况下, 变频器的功率与电动机功率相当, 以利于变频器在高效率下运转, 同时还要考虑数控车床高精度、快响应的特点及机床的特点。目前, 变频器技术已经发展到相当成熟阶段, 市场上变频器产品种类繁多, 典型产品为德国西门子MICRO MASTER系列变频器、日本三菱F R系列变频器和安川Varispeed系列变频器等。西门子公司的变频器, 对电源电压规定得很严格, 而日本产通用变频器的额定电压往往是200V、220V或400V、440V共用, 变频器的输入电源电压常允许在一定范围内变动, 比较适合在工厂电压波动大的场合使用。最后确定为性价比高的安川变频器CIMR-G7A45P5型变频器, 该变频器采用电流矢量控制技术, 低频时能输出150%额定转矩, 动态响应快, 采用100Ω/430W制动电阻, 减速停车速度快, 主要技术参数:额定功率5.5kW;额定频率50Hz;额定电压380V;额定电流11A。

3 基于变频器的主轴控制方案

数控车床主轴的变频器控制接线图如图3所示。三相380V交流电压通过空气开关QF5接到变频器的电源输入端R、S、T上, 变频器从U、V、W端子输出频率经过变换的交流电至负载电动机M上。电动机的正反转控制通过端子1、2、11实现, 11为24V直流电源公共端。当1和11之间短路, 变频器作正向运转, 当2和11之间短路, 变频器作反向运转。端子1、2与11之间的通断分别由受系统内嵌PMC控制的继电器KA8和KA9完成。13、17端子与FANUC 0i TC系统主板上的JA40接口7、5引脚连接, 数控系统会将程序中的转速指令值转化为相应的模拟量电压 (0～10V) 通过JA40接口传送至变频器的13、17端子。主轴电动功能用于机床手动方式下主轴控制。3为数控系统故障时给变频器的报警输出端子, 4为数控系统复位时变频器复位端子。端子19、25、26为变频器到数控系统的信号输出端子, 一次为变频器故障报警 (如变频器过热) 、主轴零速信号、主轴速度到达信号输出端子。21、22、23为变频器输出到机床侧的信号端子, 分别接主轴转速表和主轴负载功率表。在主轴输出端通过同步带连接有FANUC A860-0320-T001型主轴编码器, 以便于对主轴速度和位置进行反馈, 编码器信号接至数控系统的JA41接口。

4 数控系统及变频器设置

在采用数控系统的模拟主轴功能时通过数控系统和变频器对主轴控制系统进行合理、正确的设置是主轴正确运行必不可少的环节。表1和表2分别较详细的列出了数控系统及变频器参数设置的情况。

5 结语

实际应用显示, 采用本方案实现的数控车床模拟量主轴控制系统具有以下显著优点:主轴可靠性好, 可实现高效率的切割和较高的加工精度, 可实现低速和高速情况下较强的力矩输出, 因此本方案对经济型数控机床主轴系统设计及改造具有参考价值。

参考文献

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[3]FANUC Co.ltd.FANUC Parameter Manual[M].2000.

喷丸残余应力及工艺参数优化篇7

1有限元模型

1.1模型描述

本文考虑了单丸粒 (见图2a) 和多丸粒 (见图2b) 喷丸的有限元模型。弹丸半径为R, 单丸粒和多丸粒喷丸时靶材的尺寸分别选为10R×10R×5R和15R×15R×10R以削弱边界效应的影响。为了简化计算, 根据对称性取1/4的试件进行分析。对撞击位置附近的网格进行了细化。采用线性减缩积分单元 (C3D8R) , 每个模型划分为2万个单元左右。弹丸与靶材的接触面法向定义为硬性接触, 切向定义为无摩擦接触模式。在两个对称面和底面上分别约束其法向, 弹丸仅允许在2方向 (参照坐标系统) 自由移动。采用ABAQUS/EXPLICIT求解器, 分析时间取4×10-5 s。

弹丸为铸钢钢丸, 密度为5 500 kg/m3, 为简化计算视其为刚体。靶材为典型的结构钢, 密度为ρ=7 800 kg/m3, 弹性模量E = 184 GPa, 泊松比υ=0.3, 假定靶材的屈服服从Mises屈服准则, 屈服强度为σy=500 MPa, 塑性变形阶段假设为线性应变硬化, 应变硬化率为H=500 MPa。

1.2模拟过程和方法

质量的定义:靶材通过在材料属性中定义密度来赋予其质量。弹丸为刚体, 定义质量时先根据其密度和半径计算出其质量, 然后以点质量的形式将其赋在弹丸刚体的参考点上。

喷射速度和入射角α的定义:ABAQUS中速度是以场 (field) 的形式定义的。弹丸的初速度同样定义在刚性参考点上。在ABAQUS中不能直接定义弹丸的入射角, 应先求出初速度在三个坐标轴上的分量, 然后在三个方向上分别定义其速度分量。

为了获得稳定的残余应力场并节约计算成本, 将分析时间定为4×10-5 s。经计算验证, 计算结束时, 碰撞过程已经结束, 弹丸被弹开, 残余应力场稳定 (不随时间而变化) 。

典型的横向残余应力分布如图3所示, 图3中箭头所指方向为本文研究喷丸残余应力分布的路径。在结果后处理中, 沿图3中箭头所指方向定义路径, 并把该路径上的残余应力值提取出来, 即可得到残余应力沿深度方向的变化图。

2有限元结果分析

2.1喷射速度

图4a给出了在不同速度下横向残余应力σ33沿深度的分布图。可以看出随着喷丸速度的提高, σ33-h曲线向右偏移, 且应力幅值变大。图4b给出了残余应力场的四个特征参量随喷射速度的变化图。从图4b可以看出, 横向表面残余压应力σsrs随喷射速度的提高而减小, 而横向最大残余压应力σmrs则随喷射速度的提高而增加。喷射速度在低速阶段对残余应力改变作用较为显著, 而在高速阶段则趋于平缓。横向最大残余压应力深度δm与横向残余压应力场深度δ0均随喷射速度的提高而增加。

2.2弹丸尺寸

图5a给出了不同弹丸直径下横向残余应力随深度的变化曲线。不难看出随着弹丸直径的增大, σ33-h曲线向右偏移, 即残余压应力场深度增大。

图5b给出了残余应力场特征参数随弹丸直径的变化图。从图5b可以看出, 表面残余压应力在 d =0.6 mm时出现最大值, 而后随弹丸直径的增大而迅速减小。最大残余压应力对弹丸直径的变化不是很敏感。最大残余压应力深度和残余压应力场深度均随弹丸直径的增大而增加。

2.3入射角

在ABAQUS中定义载荷时先解除弹丸在3方向的约束, 将实际速度分别沿横向和纵向分解为v33=100cosα, m/s和v22=100sinα, m/s。

图7a给出了在不同的入射角下, 横向残余应力随深度的变化图。从整体趋势看, 随着入射角的增大, σ33-h曲线右移, 应力幅值增大。图7b给出了横向残余应力特征量随入射角的变化图, 可以看出横向表面残余压应力在15°—45°范围内随入射角的增大而减小, 直至转化为拉应力, 超过45°以后入射角对横向表面残余应力的影响不大。横向最大残余压应力在15°—45°范围内随入射角的增大而增加, 在45°—60°之间突然减小, 60°—75°之间变化不大, 75°—90°之间减小。入射角α=45°和90°时横向最大残余压应力大致相等。最大横向残余压应力深度和残余压应力场深度随入射角的增大而增加。

2.4覆盖率

单丸粒和多丸粒喷丸的有限元模型如图2a和图2b所示, 分别代表了较低和较高的覆盖率。为了突出多丸粒喷丸时相邻丸粒之间的影响, 取喷射速度v=200 m/s, 弹丸直径dshot=1 mm。横向残余应力随深度的变化曲线如图8所示。由图8可以看出单丸粒喷丸时的最大残余压应力比多丸粒喷丸时要大, 而多丸粒喷丸时可以获得较大的残余压应力场深度。覆盖率对最大压应力深度的影响不大。

2.5靶材屈服强度

图9a给出了不同的靶材屈服强度下横向残余应力沿深度的变化曲线。可以看出, 随着靶材屈服强度的提高, σ33-h曲线的应力幅增加, 且向左偏移。

图9b给出了残余应力特征量随靶材屈服强度的变化图。图9b显示靶材屈服强度对横向表面残余的影响不大, 而横向最大残余压应力则随靶材屈服强度的提高而增加。靶材屈服强度对横向最大残余压应力深度影响不大, 而残余压应力场深度则随靶材屈服强度的提高而降低。

2.6摩擦力

在前面的计算中定义接触时并没有考虑摩擦力的影响, 摩擦系数的大小与弹丸和靶材的表面光洁度有关。图10a给出了入射角α=90°, 摩擦系数 f=0 (无摩擦) 和0.5时横向残余应力随深度的变化图。不难看出, 摩擦力导致了最大残余压应力偏大, 表面残余拉应力偏小。摩擦力对最大压应力深度和残余压应力场深度没有影响。

图10 (b) 给出了入射角α=60°, 摩擦系数 f = 0和0.5时横向残余应力随深度的变化图。由图10 (b) 可以看出, 入射角α=60°时摩擦力对残余应力的影响要比垂直入射时更为显著。值得注意的是, 当入射角α=60°时, 摩擦力使得最大残余压应力值偏小, 这与垂直入射时的情况相反。入射角α=60°时, 摩擦力对最大残余压应力深度和残余压应力场深度的影响不大。

3结论

本文建立了喷丸三维有限元模型, 研究了不同喷丸参数对残余应力场的影响规律。通过对有限元结果的分析, 对于铸钢钢丸冲击结构钢靶材的情况而言, 喷丸参数取d=0.4 mm, v=120 m/s, α= 90°时可以获得最理想的残余应力分布。较低的覆盖率可以获得较大的最大残余应力, 但是却要以牺牲残余压应力场深度为代价。靶材屈服强度的提高会导致残余应力场深度的减小, 但对最大残余压应力深度的影响不大, 最大残余压应力随靶材屈服强度的提高而增加。垂直入射时, 摩擦力使最大残余压应力偏大;倾斜入射时, 摩擦力使最大残余压应力偏小。

参考文献

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下三角参数矩阵优化模型及应用篇8

关键词：下三角参数矩阵,优化,样条磨光,逆变换

自从灰色理论[1]发展已成为一门新兴的边缘学科, 其应用日益广泛。然而, 无论是优化背景值[2], 优化灰导数[3], 还是优化响应函数系数[4]等, 只不过是为了确定更理想的参数而已。模型都是利用原始数据直接地代入模型中优化参数, 这样仍然很难避免整体数据之间的相互约束, 从而造成顾此失彼的结果;即某局部的结果误差较小, 而其它局部的结果误差就变大了, 很难保证整体误差比较小。要同时达到整体误差较小, 下面建立下三角参数矩阵优化灰色模型。通过实例验证, 这种模型通过调整的参数越多, 得到的预测精度更高, 比文献[5]的精度更好。

1 下三角参数矩阵优化灰色模型

1.1 下三角参数矩阵的定义

对于文献[6]中的广义累加生成的GM (1, 1) 模型中都可以用下三角矩阵A= (aij) n×n, aij=0 (j>i) 来进行计算。这种下三角矩阵的元素全部是aij=1 (i≤j) 。这实际上是对原始数据x (0) 通过数据变换变为x (1) , 即x (1) T=Ax (0) T, 再通过白化方程得到x (1) 的预测值, 从而得到x (0) 的预测值。然而, 这种变换的矩阵A是确定的, 因而这种变换也是唯一的, 所得到的结果不能进行优化。为了能够使变换不唯一, 我们把矩阵A进行参数化, 也就是下三角中的元素进行参数设定。

定义1 左下角的每列元素相同, 不同列元素可以不同, 这样所得到的称为下三角参数矩阵A。

$A = [\begin{matrix} θ_{1} & 0 & 0 & \dots & 0 \\ θ_{1} & θ_{2} & 0 & \dots & 0 \\ θ_{1} & θ_{2} & θ_{3} & \dots & 0 \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋱ & ⋮ \\ θ_{1} & θ_{2} & θ_{3} & \dots & θ_{n} \end{matrix}],$

1.2 下三角参数矩阵优化灰色模型

在灰色模型中, 由于所得到模型带有指数函数。这样, 灰色模型精度较高的往往是最近的一些数据;离现实时刻越远, 其预测的精度就会越弱。为了使预测模型更精确更稳定, 通过引入具有描述局部性质的样条函数, 结合磨光法及优化理论计算矩阵中的参数, 从而得到的预测值精度更高。下面论述建立下三角参数矩阵优化灰色模型 (Lower triangular parameter matrix optimization grey model, 简记LPMOGM模型) 的步骤。

(1) 进行数据变换:x (1) T=Ax (0) T, (其中A是参数矩阵) , 生成带有参数θj (j=0, 1, 2, …, n) 的新数据, 记 $x (1) ≜ \tilde{y} = (\tilde{y}_{0}, \tilde{y}_{1} ‚ \tilde{y}_{2}, \dots, \tilde{y}_{n})$ 。

(2) 利用样条修正磨光法[5]建立带有参数的模型 $\tilde{f}_{2} (x_{p}) = \sum_{j = - 1}^{n + 1} \tilde{y}_{j} Ω_{2} (\frac{x_{p} - x_{0}}{h} - j) ‚ (Ω_{2} (x)$ 是B样条中的磨光因子) 。

(3) 利用模型值 $\tilde{f}$ 2 (xp) 与带有参数的新数据 $\tilde{y}$ 求残差平方和的最优化 $\min F (θ_{1}, θ_{2}, \dots, θ_{n}) = \sum_{p = 1}^{n} (\tilde{f}_{2} (x_{p}) - \tilde{y}_{p})^{2}$ 。并得到参数θj (j=0, 1, 2, …, n) 。

(4) 把所求的参数代入 $\tilde{y}$ , $\tilde{f}$ 2 (xp) , 并通过逆变换得到模拟值 $\tilde{x} (0) = A^{- 1} \tilde{f}_{2} (x_{p})$ 。

(5) 可得模拟值 $\tilde{x}$ (0) 与原始值x (0) 的误差。

2 下三角参数矩阵优化灰色模型的应用

1) 设矩阵

$A = [\begin{matrix} 1 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0.8 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0.8 & s & 0 & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0.8 & s & r & 0 & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0.8 & s & r & a & 0 & 0 & 0 \\ 1 & 0.8 & s & r & a & b & 0 & 0 \\ 1 & 0.8 & s & r & a & b & c & 0 \\ 1 & 0.8 & s & r & a & b & c & d \end{matrix}] 。$

$2) x (0) = (1 640.6, 2 219, 1 987, 1 786.4, 2 426.2, 5 312, 12 490, 20 647.2), x (1)^{Τ} = A x (0)^{Τ} = \tilde{y}$ 。

3) $\tilde{f}_{2} (x_{p}) = \sum_{j = - 1}^{n + 1} \tilde{y}_{j} Ω_{2} (\frac{x_{p} - x_{0}}{h} - j)$ 。

4) $\min F (s, r, a, b, c, d)) = \sum_{p = 1}^{n} (\tilde{f}_{2} (x_{p}) - \tilde{y}_{p})^{2}$ , 得参数值a=0.733 882 2, b=0.335 660 8, c=0.142 918 6, d=0.086 509 81, r=0.995 192 1, s=0.893 917 5。

5) 逆变换 $\tilde{x} (0) = A^{- 1} \tilde{f}_{2} (x_{p}) = (1 640.6, 2 219, 1 987, 1 786.7, 2 426.2, 5 312, 12 490, 20 647.2)$ 。

1996—2003年全国建筑陶瓷出口量采用新陈代谢灰色模型即 NGM (1, 1) 模型和样条修正磨光法 (SMSM) 及LPMOGM模型所模拟的值及相对误差的比较如表2。

3 结论与分析

通过对灰色模型和样条函数的研究, 综合建立下三角参数矩阵优化灰色模型。通过对原始数据的参数矩阵变换及描述局部性质的函数, 通过优化得到变换中的参数, 然后通过逆变换得到模拟的数据。实例表明, 这样所建立的模型逼近的精度更高, 比其它二种的模拟结果误差要小得多。另外, 通过模拟, 当参数矩阵的参数越多, 则模拟的误差更小, 为了使计算量小, 有时就只设定几个参数就可以, 但常数如何设定, 哪些需要设定为参数, 这些问题还值得探讨。

参考文献

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折弯机参数化建模及优化篇9

折弯机利用滑块的上下往复运动,实现对板料的各种角度和形状的弯曲。折弯机操作简单、通用性好、模具更换方便,广泛应用于钣金加工行业。目前,折弯机实现了电液比例伺服控制及数控编程技术,使得操作更容易、效率更高,加工精度也得到提高。

参数化方法建立有限元模型,在不改变模型原来拓扑关系前提下,可在分析过程中简单修改参数达到反复分析不同尺寸、约束及载荷大小的多种设计方案,提高分析效率,减少分析成本。同时参数化模型也是优化分析的基础。

这里以630kN数控折弯机为研究对象,采用参数化建模对其进行静态分析及优化设计,以达到满足使用要求并降低重量的效果。折弯机主要参数见表1。

2 有限元静态分析

2.1 参数化建模

在建立折弯机有限元模型过程中,对其结构进行简化,忽略对整体结构应力和变形影响不大,尺寸较小的圆角、圆孔、螺孔等;为分析方便,去除了实际工作中上、下横梁间的折弯板材;为节约计算成本,使用APDL语言自底而上地建立1/2实体模型。综合考虑折弯机结构,选用SOLID92单元,采用自动网格建立法建立有限元模型。

对于折弯机的结构分析,大多将其分为滑块、工作台和机身来分别进行计算,本文对折弯机整体有限元建模,采用CONTA174、TARGE170单元建立滑块与工作台之间的面—面接触对(图1),进行静态分析与计算。

2.2 模型的边界条件

机架通过地脚螺栓固定在地面,限制底面的平动,因此,对地脚进行全约束;滑块通过螺栓与焊接在机架上的板相连接,制约了滑块前后和左右方向的平动,故限制滑块两个方向的自由度,垂直方向的自由度通过滑块与工作台之间的接触进行约束。

油缸活塞杆的中心与滑块中心在同一面内,活塞杆的伸长和缩短带动了滑块的上下运动,对滑块表面施加均布载荷,并对活塞杆施加反作用载荷,方向垂直向上。

2.3 分析结果

根据折弯机的材料特性,分析计算结果如表2所示。

经过分析得到的整体应力、总位移及喉口应力如图2所示。最大应力位置在侧板与油缸连接的底部,在实际折弯中会发生撕裂破坏;下喉口处应力也较大,容易产生疲劳断裂。对以上两个部位,需采取措施保证使用强度要求,因此,在优化设计中将其两位置最大应力作为约束条件。

3 优化设计及结果

优化设计是将最优化原理和计算技术应用于设计领域。随着计算机技术的发展,优化设计广泛应用于各个行业,尤其是机械设计领域。对于不同的结构优化,虽然优化设计的模型不同,但优化模型的三要素均为:设计变量、约束条件和目标函数。优化设计过程就是在约束条件定义的可行域内寻找一组设计变量,使得目标函数达到最小值。

通过静态分析可知,除侧板喉口及与油缸连接位置外,折弯机其余部分应力较小,存在优化空间。选取侧板喉口半径R、侧板厚度T和侧板宽度W为优化设计变量;对喉口的最大应力及侧板与油缸连接处应力作一定的限制,作为优化设计的约束条件;最终通过优化使得折弯机重量最轻,选取重量WT为目标函数。

喉口半径R初始值为100mm,为便于上料折弯,设定R最大值为200mm;侧板厚度T与宽度W的初始值分别为60mm、1545mm,为保证机身强度及零部件的正确安装,设定侧板厚度T最小值为30mm;设定侧板宽度W的最小值为1300mm。

设计变量的范围构成了优化设计的第一类约束及设计约束,为保证折弯机的使用要求,对侧板与油缸连接处应力S1和喉口最大应力S2作一定的限制,构成另一种约束即性能约束。根据折弯机材料屈服强度为235MPa,考虑安全系数影响,取S1、S2小于160MPa。

经过优化迭代,加上初始值共获得八组数据,数据优化结果见表3所示。得到一组最优解为R=158.21mm,T=39.6mm,W=1537.8mm,为便于加工对解进行圆整,取R=160mm,T=40mm,W=1540mm。此时,油缸底部应力S1为156.5MPa,喉口最大应力S2为99.16MPa,喉口应力有所增大,但满足设计使用要求,折弯机重量减轻了14.7%,优化效果明显,材料得到了更好的利用。

4 结论

(1)参数化模型在有限元分析及优化设计中有着重要的作用,既节省了修改参数重新建模的时间,又具有二次开发的优越性,如优化设计、自动化方面等。

(2)本文对折弯机参数化建模,建立滑块与工作台之间的接触对进行静态分析,并以分析结果为基础进行了优化设计,减轻了整机的重量,刚度也得到保证。通过分析也表明接触对模型优化分析可行。

参考文献

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参数设置及优化篇10

关键词：DEM；内插；参数

中图分类号：P283.7 文献标识码：A 文章编号：1006-8937（2016）27-0061-02

1 概述

数字高程模型（DEM）是新一代的地形图，地貌和地物不再用直观的等高线和图例符号在纸上表达，而是通过储存在磁性介质上的大量密集的地面点的空间坐标和地形属性编码，以数字的形式描述。DEM以数字的形式按一定的组织结构组织在一起，表示实体地形特征空间分布的模型，是地形形状大小和起伏的数字描述。

由于生成DEM的数据获取方式不同，生成算法各异等原因，DEM的生成方法很多。本文将浅析以topo法生成DEM其相关参数设置对生成DEM的影响及如何设置参数的取值使得生成的DEM质量更高。

2 直接插值法的输入数据类型

2.1 点高程（POINTELEVATION）

点高程指每个点代表表面高程的点特点组。在直接插值法中，对于每个栅格只使用4个输入数据生成，其余的多余数据一律忽略。并且系统在处理时最多可能使用nrows×ncols个点。其中，nrows是栅格行数，ncols是列数。

2.2 等高线（CONTOUR）

等高线是代表海拔等高的线。其算法是首先根据等高线的曲度确定表面的形态，然后贯穿以等高线作为数据源的海拔信息。其存放的是等高线的海拔。

2.3 河流（STREAM）

河流位置的线特点组，其所有弧必须被存储为对点顺流。该特点组应该只包含唯一的弧段河流。有分支的河流或仅使用弧代表的河流都不能得到正确的结果。

在系统处理过程中，河流数据处理的优先级高于点或等高线数据，因此当高程冲突的时候，位置位于河流上的点数据会被舍弃。河流数据是增加另外的地形学信息的一个强有力的插值方式，更加进一步保证DEM的产品质量。

2.4 洼地（SINK）

洼地是代表已知的地形学下沉的点特点组。Topo法对栅格不会试图从分析取消任何明确的已知点被判定为洼地。其数据存储的是已知的正确合理的洼地高程。如果在一个栅格内没有任何其他数据而只有洼地数据时，这个点才会被采用。

2.5 边界线（BOUNDARY）

边界线是一个特点组包含代表栅格的外面界限的一个唯一的多边形。边界线以外的区域将直接被系统判定为无数据（NoData）。

2.6 池塘湖泊（LAKE）

池塘湖泊是一个描述面状信息的多边形。当有的栅格位置位于这个池塘湖泊内，则这些栅格内的所有点高程值会被赋予沿着池塘湖泊边界的最小高程值。

3 TOPO法生成DEM的参数设置

3.1 DEM分辨率（Outputsurfaceraster）

最佳网格尺寸确定是建立DEM的关键问题。目前我国针对数据源—地形图比例尺的不同，已有一套与之相对的DEM分辨率，故在此不再讨论。

3.2 系统计算迭代次数（Maximumnumberofiterations）

系统计算迭代次数是用来设置插值法迭代的最大数字。一般说来，迭代次数应该是一个大于0的数字。在ArcGIS软件中，其默认的数值为40，是为了更好地充分利用等高线数据。当系统计算迭代次数取20以下的值时，系统会生成较多的小土坎和沟道，但是这些小土坎和沟道往往不是真实地形上的，而是系统在局部内插时判定的。

当系统计算迭代次数取30时，有可能清除少量河流信息，而当系统计算迭代次数取到45～50时，系统会设置更细腻的小土坎和沟道。只有达到了预设的系统计算迭代次数时，系统运算停止，并生成相应的DEM。

当迭代次数从30～50，虽然在河流流经地区DEM有变化，但是变化非常小，所以迭代次数在30～50内都能很好地生成DEM。但是在生成过程中不难发现，当迭代次数越大，较迭代次数比较小的值时系统在生成DEM的耗时急剧增加，所以选取较大的迭代次数已经没有必要。如图1所示。

3.3 粗糙度惩罚（Roughnesspenalty）

粗糙度惩罚是一个衡量，当输入数据生成DEM时，某些要素合并及派生的曲率的参数因子使流水地貌特征及其突变得到有效反映。

当系统生成DEM时，某些要素密集，落差大的地区拟合欠妥，此时就需要对这些地区进行剖面曲率处理以使其能更好地体现真实地表起伏。系统推荐的取值范围是比0大的数，当主要以等高线数据类型进行插值计算时系统默认取值为0，当主要以高程点数据类型进行插值计算时系统默认取值为0.5，并且强烈建议不能取更大的数。以TOPO法生成DEM的主要数据类型是等高线数据，所以取值为0～0.8。

在此，在取值范围0～0.8内，分别以0，0.1……0.8赋值，得到相应的DEM，用数字化的高程值为真实高程值，与生成DEM相应点的模拟高程值相比较，分别计算其平均误差和均方差，误差越小，DEM模拟效果越好，则表明系数取值越佳。

经过探究可知，实验区的地形越陡峭，起伏度越大，相应的粗糙度惩罚系数应取较大的数值，反之亦然。可以认为，地貌特征突变越快，越复杂，就越需要进行剖面曲率处理。所以，不同地区地形数据在用TOPO法生成DEM时，粗糙度惩罚系数的选取是不同的。应当选取适合本区域的粗糙度惩罚系数。

3.4 剖面曲率粗糙度惩罚（profilecurvatureRoughnessp

enalty）

剖面曲率粗糙度惩罚是一种局部自适应惩罚，可以部分替代总曲率。一般情况下取值越高，生成DEM质量越高，但高取值参数会导致较差的收敛性和不稳定性。系统默认设置为0，即没有剖面曲率，设置为0.5为较平滑剖面曲率，最大值取值为0.8。

经实验，对于平原地区，参数设置高低对生成DEM影响不明显，而对于地形陡峭，起伏度高的山地地区，则应设置参数相对较大。因本参数取值原则类似于粗糙度惩罚，在此不再赘述。

3.5 离散化错误因子（discreteerrorfactor）

当把输入数据转换为一个栅格时，离散化错误因子用来调整平滑的数量。此值一定大于0。正常的调节值域是0.5～2.0，缺省值是1.0。赋值越小导致更少的数据光滑，当离散化错误因子取的越大，表面越光滑。但是，并不是说DEM表面越光滑效果更佳。因为离散化错误因子取值过小和过大都有可能造成DEM与真实地表高程有一定偏差。所以，一般取系统默认值1为离散化错误因子系数。如图2所示。

3.6 垂直标准错误（verticalstandarderror）

如果数据包含显著的有单一变量的随机垂直错误，把这个参数设置为错误的标准偏差。垂直标准错误变量一但赋值，那么系统在用TOPO法生成DEM时，会将赋的这个值作为垂直错误标准偏差，并纠正这个错误。所以当数据不包含显著的有单一变量的随机垂直错误时，若参数赋值，其生成的DEM会失真，故一般情况对于此项参数不赋值。

4 结语

TOPO法生成的DEM在总体高程吻合度高，在加入了水系数据后，配合合适的参数设置，使流水地貌特征及其得到有效反映。而且TOPO法生成DEM工作量小，减轻了工作压力。

除此之外，由于TOPO法自身内插方法的特点，使这种方法在建立DEM时能达到更高的精度要求，可通过等高线回放检测。鉴于以上对相关参数取值的分析比较，对选取合适参数来建立DEM有所启发。如建立高程起伏度大，地势复杂陡峭地区的DEM，根据地形特征，粗糙度惩罚系数随地势的起伏取值逐渐增大。增加迭代次数，输出DEM可得到改善，在硬件允许的情况下取较大的系统计算迭代次数。

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参数设置及优化篇11

随着经济的高速发展,能源短缺和环境污染问题日益严峻。生物质能作为一种二氧化碳零排放的可再生能源,越来越受到世界各国的关注,同时生物质气化技术也有了较快地发展。然而生物质气化运行的参数直接影响了气化效果,所以对于生物质气化参数的确定显得尤为重要。目前我国大多研究者都是凭借实验数据来确定运行控制参数,如何正确合理地获得气化过程控制参数最优目标值成了困扰生物质气化技术应用的瓶颈问题。因此基于最小二乘支持向量机,建立木块气化过程模型,考虑以气化温度和当量比为约束条件,提出了一种气化过程控制参数(气化温度、空气当量比)与主要气化性能指标(气体热值、气化效率及产气率)间的多目标优化目标函数,并采用粒子群算法对该目标函数进行了优化计算。

1气化过程模型建立

1.1气化过程影响因素

生物质气化是指固体物质在高温条件下,与气化剂(空气、氧气和水蒸汽等)反应得到小分子可燃气体的过程[1]。在实际的生物质气化过程中,影响气化效果的因素有很多,如气化反应温度、压力、进料颗粒大小、催化剂添加量、空气当量比、生物质原料的特性等等。

1.2最小二乘支持向量机模型建立

最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)[2]是标准支持向量机的一种扩展,优化指标采用平方项,并用等式约束代替标准支持向量机的不等式约束,即将二次规划问题转化为线性方程组求解,降低了计算的复杂性,提高了求解速度[3]。

最小二乘支持向量机算法[4]:

设训练样本集D={(xi,yi)|i=1,2,…,l},xi∈R是输入数据,yi∈R是输出数据。在权ω空间(原始空间)中的优化问题可以描述为

$\min J (ω, ε_{i}) = \frac{1}{2} ω^{Τ} ω + \frac{1}{2} C \sum_{i = 1}^{l} ε_{i}^{2}$ ,

约束条件:

yi=ωTφ(xi)+b+εi,i=1,…,l。

相应的拉格朗日函数为

$L = J - \sum_{i = 1}^{l} a_{i} {ω^{Τ} φ (x_{i}) + b + ε_{i} - y_{i}} ‚ i = 1, 2, \dots, l$ 。

求解的优化问题转化为求解线性方程。

$\begin{array}{l} [\begin{matrix} 0 & 1 & \dots & 1 \\ 1 & Κ (x_{1}, x_{1}) + 1 / C & \dots & Κ (x_{1}, x_{i}) + 1 / C \\ ⋮ & ⋮ & ⋮ & ⋮ \\ 1 & Κ (x_{i}, x_{1}) + 1 / C & \dots & Κ (x_{i}, x_{i}) + 1 / C \end{matrix}] \cdot \\ [\begin{matrix} b \\ a_{1} \\ ⋮ \\ a_{i} \end{matrix}] = [\begin{matrix} 0 \\ y_{1} \\ ⋮ \\ y_{i} \end{matrix}] (1) \end{array}$

式中:K(xi,xj)=φ(xi)Tφ(xj),i,j = 1,…,l。

LS-SVM的函数估计[5]为

$y (x) = \sum_{i = 1}^{l} a_{i} Κ (x, x_{i}) + b$

ai,b由式(1)求解。核函数有不同的形式,本文选取高斯径向基核函数(RBF)。

为了便于建模和验证,同时保证模型的通用性和正确性,以文献[6]的实验数据为例,以气化温度(T)和空气当量比(ER)作为模型输入量,以气体热值(Qg)、气化效率(η)及产气率(GP)作为输出量,建立一种简化的生物质气化过程的LS-SVM模型,如图1所示。

1.3模型验证

采用文献[6]中的实验数据对模型进行模拟验证。生物质原料为木块,其特性分析见表1,以空气为气化介质,采用0.250～0.355 mm的石英砂作为流化床的载热流化物料,床层高度约100 mm,流化风量0.5～1.6 Nm3/h,流化风速0.05～0.15 Nm/s。模型输入层采用2个节点(T,ER),输出层采用3个节点(Qg,η,GP),其中,使用14组数据来训练模型,选取T=500,ER=0.4和T=500,ER=0.6时的2组数据来验证模型,并用遗传算法对模型中的两个未知参数C与σ2进行优化,结果为:

C= 816.146,σ2=0.629。

由模型验证计算结果的表2可以得出,对于气体热值、气化效率和产气率,模型预测值与实验值的平均相对误差分别为6.59%、0.72%和2.335%,从而可以认为该模型对于木块类生物质气化过程具有较好的模拟效果。

注:工况1,T=500 ℃,ER=0.4;工况2,T=500 ℃,ER=0.6。

2控制参数优化目标函数建立

2.1主要性能指标的选取

综合考虑气化过程的特点,选取气体产率GP、气化气低位热值Qg和气化效率η三个性能指标作为表征气化过程特性的主要指标。

a.气体产率(Gas Yield)

气体产率GP是指单位质量生物质气化后所获得的气体燃料在标准状态下的体积,即

$G_{Ρ} = \frac{V_{g}}{Μ_{b}}$ ,m3/kg

式中Vg为气化气在标准状态下的体积,m3;Mb为气化生物质的质量, kg。

b.气化气低位热值(Lower Heating Value —LHV)

气化气低位热值Qg是指标准状态下单位体积的气化气体完全燃烧所释放的可供利用的能量,不包括水蒸气所含的潜热。

Qg=126CCO+108CH2+359CCH4+

665CCnHm,kJ/m3

c.气化效率(Gasification Efficiency)

气化效率η为单位质量的生物质气化后,生成气体的总热量与气化原料的总热量之比,即

$η = \frac{Q_{g} \cdot G_{p}}{Q_{b}} \cdot 100 %$

式中Qg为气化气体的低位热值,kJ/m3;Qb为生物质原料的热值,kJ/kg。

2.2约束条件的确立

2.2.1 气化反应温度

温度是气化反应的关键控制参数,一般说来,炉内反应温度高对气化效果是有正面作用的。但也不能无限地升高炉温,因为温度越高,需氧化的原料越多,所以产生的CO2越多。同时,从炉壁散失和燃气带走的热量越多,造成的能量损失越大,而且对炉子材质要求也越高。综合考虑生物质在流化床的热解反应机理,一般控制反应温度在400～700 ℃[6]。

2.2.2 当量比

当量比(Equivalence Ratio,ER)[7]是指单位质量生物质在气化过程中实际消耗的空气(氧气)量与完全燃烧所需要的理论空气(氧气)量之比,是气化过程的重要控制参数。当量比大,说明气化过程消耗的氧量多,反应温度较高,有利于气化反应的进行,但燃烧生物质份额增加,产生的二氧化碳增加,使气体质量下降,所以气化过程当量比介于0～1之间。

2.3多目标优化目标函数建立及参数优化

生物质气化过程控制参数目标值的优化就是寻找当气体热值、气化效率、产气率最大时,对应的气化温度和空气当量比的最优值。建立关于气化性能指标的多目标优化模型为

$\begin{array}{l} m a x Y = {y_{1} (X), y_{2} (X), y_{3} (X)}, \\ 400 \leq x_{1} \leq 700, \\ 0 \leq x_{2} \leq 1 。 \end{array} (2)$

式(2)中:X=(x1,x2)Τ,x1:气化温度T;x2:空气当量比ER;y1(x)=GP,y2(x)=Qg,y3(x)=η。

由于所考虑的气化性能指标的量纲不同,无法对各个指标进行比较,所以要先对各指标量纲进行归一化处理。采用向量规范化方法,将所有可行解均视为目标空间的一个向量,并以此定义各点之间的距离。然后运用多目标决策理想点法对气化性能指标进行评价,将原有多目标优化问题转化为单目标优化问题。采用闵可夫斯基(Minkow ski)距离法:

$∥ F (X) - F^{*} ∥ = {\sum_{i = 1}^{n} λ_{i} [f_{i} (X) - f_{i}^{*}]^{p}}^{\frac{1}{p}} =$

LP(X),p∈(1,∞)。 (3)

式中f*i为第i个指标的希望值,fi(X)为第i个指标的实际值,λi为权重,其中可根据需要选择不同的P值来定义不同的距离空间,但无论P取何值,对同一事物评价结果相同,即该距离越小,就说明该点离理想点越近[8][9]。采用欧氏距离,即P=2,并选取λi=1(i=1,2,3)。从而使气化过程的多目标优化问题转化为

$\begin{array}{l} \min L Ρ (X) = \min ∥ F (X) - F^{*} ∥ = \\ \min {\sum_{i = 1}^{3} [f_{i} (X) - f_{i}^{*}]^{2}}^{\frac{1}{2}} ‚ \\ 400 \leq x_{1} \leq 700 ‚ \\ 0 \leq x_{2} \leq 1 。 \end{array} (4)$

在此之上应用遗传算法进行优化。遗传算法是通过机器来模仿生物界自然选择机制的一种方法。实质是通过操作一组最优化问题潜在解的全体来实现的[10,11]。具体来说是采用某种编码方式将解空间映射到编码空间,每个编码对应问题的一个解,称为个体或染色体,再随机确定起始的一群个体,称为种群。在后续迭代,按照适者生存原理,根据适应度大小挑选个体,并借助各种遗传算子对个体进行交义和变异,生成代表新的解集的种群,该种群比前代更适应环境,如此进化下去直到满足优化准则。此时的末代个体,经过解码,可作为问题近似最优解。

3仿真验证

遗传算法优化的参数设定:种群大小N=80,终止进化代数G=50,选择运算使用比例选择运算,交叉概率Pc=0.60,变异概率Pm=0.10-[1∶1∶N]×0.01/N,允许精度δ=0.001。

用遗传算法优化气化参数,每个个体的染色体为二维实数,分别对应待优化的变量,即气化温度T和空气当量比ER,每个染色体的范围根据式(4)中的约束条件确定。遗传算法优化控制参数流程如图2所示。

通过对优化目标函数的寻优计算,得到了木块气化过程控制参数的优化目标值,见表3。

根据文献[6]中实验得到当气化温度600 ℃、过量空气系数(也称空气当量比ER)α=0.6时,木块的气化效果最好,与木块气化过程控制参数的优化计算目标值(气化温度、空气当量比)基本吻合。

4结论

通过上述分析研究和仿真验证表明,a.基于最小二乘支持向量机建立的木块气化过程模型具有较好的模拟效果;b.控制参数的优化目标值与气化效果最好时的控制参数实验结果非常接近。验证了本文方法的可行性和有效性,从而可以考虑在木块类生物质的实际气化过程中采用该方法对控制参数的目标值进行优化计算,实现气化过程的优化控制。

摘要：综合分析生物质木块气化过程的特点,并考虑气化温度和气化剂当量比对气化气体热值、气化效率及产气率的影响,基于最小二乘支持向量机,建立了木块气化过程模型。在此基础上,提出了一种控制参数与气化性能指标间的多目标优化目标函数,对控制参数目标值做了寻优计算。经仿真验证表明,该寻优计算方法满足了工程需求,实现了气化过程优化控制。

关键词：木块,气化过程,建模,控制参数优化

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