国家自然科学基金(10176010)
- 作品数：23 被引量：84H指数：5
- 相关作者：孟令启徐如松雷明杰吴浩亮王建勋更多>>
- 相关机构：郑州大学华中科技大学安徽省蚌埠水文水资源局更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：金属学及工艺机械工程冶金工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于Matlab的中厚板轧机机电扭振系统模型仿真被引量：1
- 2007年
- 采用理论分析和数值计算相结合的方法建立了中厚板轧机机电扭振数学模型,通过对该模型的求解,得到系统在过渡过程中的全部响应,且对轧机在轧制过程中的主传动系统的间隙和打滑两种状态进行了分析,并对此进行了计算机仿真研究.结果表明:理论计算与现场测试是一致的,这能够更为准确地得出其拖动过程的各种响应状态;同时为进一步分析设备运行中存在的问题以及设备传动系统的优化设计提供了更为有力的工具.
- 孟令启黄其柏
- 关键词：轧机机电耦合振动控制计算机仿真
- 基于Elman神经网络的合金工具钢变形抗力预测被引量：1
- 2008年
- 以凸轮式高速形变试验机得到的实验数据为基础,利用 Matlab 人工神经网络工具箱,建立了合金工具钢的变形抗力与其化学成分、变形温度、变形程度及变形速度对应关系的 Elman 神经网络预测模型。与 BP 网络模型相比,Elman 神经网络模型有较好的预测精度。
- 徐如松孟令启王海龙
- 关键词：ELMAN神经网络变形抗力
- 基于RBF的轴承钢变形抗力的预测被引量：5
- 2011年
- 以凸轮式高速形变试验机得到的试验数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轴承钢的变形抗力与其化学成分、变形温度、变形速率及变形程度对应关系的RBF神经网络预测模型。分析了变形温度和变形速率对轧制压力网络模型精度的影响。得出随着变形温度的增加,网络的预测误差逐渐增大;随着变形速率的增大,网络的预测误差逐渐减小的结论。通过与BP网络和Elman网络模型相比较,结果表明,RBF网络模型具有更高的精度和较强的泛化能力。
- 熊渊孟令启
- 关键词：RBF神经网络变形抗力
- 基于神经网络的淮河流域年径流量预测模型被引量：5
- 2009年
- 利用M atlab神经网络工具箱,以淮河流域中游蚌埠(吴家渡)站的水文数据为基础,以流域代表站降水量作为基本影响因子,建立了淮河水域蚌埠段年径流量的E lm an神经网络预测模型。人工神经网络方法被引入水文预报工作中。结果表明,人工神经网络技术可应用于流域年径流量的预报研究,且E lm an神经网络的模型其强大的非线性和容错能力,显示出比相关分析、时间序列分析更有效,运算速度快,合理、可靠,具有较好的适应性和预报精度,可为水资源规划和配置提供依据。对开展水资源调查评价、综合规划等水文水资源领域的研究有着重要的意义。
- 柴燕丽孟令建
- 关键词：ELMAN神经网络降水量年径流量淮河流域
- 立辊轧机主传动系统的扭振非线性分析被引量：8
- 2009年
- 为了掌握立辊轧机主传动系统的扭振理论并且加以控制和利用,根据4200立辊轧机主传动系统的实际参数,建立立辊轧机主传动系统的4自由度非线性扭振模型,采用Matlab软件,得到分岔图、相图和庞加莱截面,通过仿真分析其周期运动的稳定性以及通过倍周期分岔进入混沌的过程。仿真结果表明,当激振力频率与系统固有频率相近时,角位移增大,系统不稳定,在实际生产中要避免激振力频率与系统固有频率相近的工况;随着角频率的变化,系统由周期运动、准周期运动,经过一系列倍周期分岔最终导致混沌产生。
- 孟令启吴浩亮王建勋雷明杰
- 关键词：立辊轧机扭振数值仿真非线性模型
- 江河大坝的微形变检测系统研究
- 2007年
- 微形高检测系统采用高精密激光传感器,运用屏蔽系统和位置补偿,使得精度提高到微米级,可将其用于超级高坝坝体形变检测。该系统不受湿度、温度、电磁场的影响,能够在恶劣的环境下实现无人自动监控,并自动进行数据处理。对精密X-Y-Z三向工作台做了重点设计,根据机电一体化原理采用了滚珠丝杠、直线导轨等精密元件。提出误差补偿的方案。该研究使测量方法的原理误差降低到微米级的水平。
- 孟令启丰莉黄其柏
- 关键词：大坝滚珠丝杠激光传感器
- 一种自聚焦透镜的成像解被引量：3
- 2006年
- 自聚焦锥透镜与圆柱透镜相比较,有其特殊之处。柱透镜在近轴平行光入射时,光线的振幅、相位、周期保持不变,而锥透镜的三者均发生变化,而且求解锥透镜的光线方程也比圆柱透镜复杂得多。本文推导了一个锥透镜的光线方程。可据此设计经过锥透镜后的光源大小,这在微系统照明中非常有用。
- 张思团叶虎年
- 关键词：自聚焦透镜柱透镜
- 基于RBF神经网络的金属应力状态系数模型被引量：5
- 2007年
- 以4200 mm轧机轧制71块钢板的实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数的RBF神经网络预测模型.通过分析应力状态系数的影响因素,结合传统的数学模型,确立了网络的输入层参数,并对函数newrb()中宽度系数spread的试验调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度以及网络的泛化能力.测试结果表明,RBF网络模型具有很好的推广能力.与传统的BP神经网络模型相比较,结果表明,RBF网络具有更高的精度和更好的泛化能力.
- 孟令启王海龙马金亮徐如松
- 关键词：RBF神经网络
- 中厚板轧机垂直振动的非线性被引量：6
- 2009年
- 根据4200轧机的实际参数,建立了轧机的两自由度非线性振动模型。采用Matlab软件编程求出了振动方程的数值解,并用分岔图和庞加莱映射的方法分析了振动系统随参激角频率变化的拟周期运动和混沌运动现象,以及轧件的刚度变化幅值对轧机振动状态的影响。结果表明,参激频率靠近固有频率附近,轧件的刚度较大时,轧机系统的非线性特征越显著,越容易失稳。
- 孟令启杜勇马生彪郭斌
- 关键词：机械制造与自动化中厚板轧机非线性数值仿真振动
- 基于神经网络的超声无磨料外圆抛光加工建模与仿真被引量：3
- 2009年
- 为了精确预测超声无磨料外圆抛光加工的效果,应用神经网络理论建立了超声无磨料外圆抛光加工件表面粗糙度的RBF神经网络模型。根据实际情况,进行了网络结构设计,比较了不同特征参数时网络模型的性能,并对所建模型进行了仿真验证,结果表明,预测数据与实测数据有较好的一致性,而且RBF网络性能稳定,说明可以使用神经网络模型对超声无磨料外圆抛光加工效果进行预测。
- 苏玉珍聂孟辉
- 关键词：神经网络超声加工抛光
