吴浩亮
- 作品数：15 被引量：54H指数：5
- 供职机构：郑州大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：金属学及工艺冶金工程医药卫生矿业工程更多>>
- RBF神经网络在金属应力状态系数模型中的应用研究
- 2008年
- 以结构钢板的大量实测数据为基础,利用 MatLab 人工神经网络工具箱,建立了结构钢板变形区的应力状态系数与锻前、锻后厚度的 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 的实验调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度,并与 BP 和 Elman 神经网络模型相比较,结果表明,RBF 神经网络能更好地适用于金属应力状态系数模型。
- 孟令启雷明杰王建勋吴浩亮
- 关键词：RBF神经网络
- 中厚板立辊轧机主传动系统的非线性扭振被引量：10
- 2009年
- 根据4200立辊轧机的实测参数,采用理论分析和数值计算相结合的方法建立了中厚板立辊轧机主传动系统的4自由度非线性振动模型,通过对该模型的简化求解,得到系统线性振动下的全部响应.采用Matlab软件编程求出了非线性振动方程的数值解,并采用相图、庞加莱映射图和时间历程图等方法,分析讨论参激角频率靠近线性振动固有角频率时振动系统的运动状态.为进一步讨论系统的稳定性,分析了参激角频率在固有频率间变动时的运动现象.结果表明:当参激角频率从接近一阶固有频率开始逐渐增大时,系统的运动是不稳定的,其运动状态由周期运动逐渐过渡到准周期运动,乃至混沌运动.
- 孟令启王建勋吴浩亮雷明杰
- 关键词：立辊轧机传动系统扭振数值仿真
- 火葬场用焚化设备及其焚化炉尾气处理系统
- 本实用新型公开了一种火葬场用焚化设备及其焚化炉尾气处理系统，处理系统包括与各焚化炉的排烟口相通的烟道、与烟道的出烟口连通的水喷淋式尾气处理装置、与水喷淋式尾气处理装置的排水口连通的污水沉淀处理装置、与污水沉淀处理装置的排...
- 孟令启程少凡张志文彭文芳吴浩亮雷明杰武鹏
- 文献传递
- 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
- 螺旋形和板片状自体静脉移植物进行下肢血管复杂重建的应用研究
- 吴浩亮
- 中厚板轧机应力状态系数神经网络模型被引量：2
- 2009年
- 为寻求计算应力状态系数的新方法,以4200轧机轧制的大量实测数据为基础,利用M atlab神经网络工具箱,以轧制前、后钢板厚度为输入神经元,以实测轧制压力并依靠压力公式进行逆运算获得的Qp为输出神经元,建立了轧制变形区的应力状态系数与轧件轧制前后钢板厚度对应关系的BP神经网络模型和GRNN神经网络模型.结果表明,用人工神经网络算法预测应力状态系数是可行的;且通过GRNN神经网络模型和BP模型的对比,说明GRNN网络具有更高的精度和更强的泛化能力.
- 孟令启王建勋雷明杰吴浩亮聂孟辉
- 关键词：人工神经网络中厚板轧机
- 中厚板轧制过程的数值模拟被引量：5
- 2009年
- 基于LS-DYNA仿真软件,采用显式算法和隐式算法相结合的方法,对中厚板轧制过程的热力耦合有限元模拟进行了研究。通过仿真,得到了中厚板的应力场、应变场及温度场的分布。根据分析可知轧件表面温度在轧制过程中有所上升,轧件内部到表面形成明显的温度梯度。轧件头部变形较剧烈,在轧制后外端存在明显的预应力区。模拟结果与实测结果比较一致,表明了该数值仿真方法的可靠性。
- 孟令启徐如松王建勋雷明杰吴浩亮
- 关键词：中厚板
- 刮板输送机主传动系统扭振非线性研究
- 2008年
- 根据刮板输送机的实际参数,建立了输送机主传动系统的4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,并用相图和庞加莱映射的方法分析振动系统随电机激振频率变化的准周期运动和混沌运动现象。结果表明,激振频率靠近固有频率附近,系统的非线性特征越显著,构件易发生损坏。
- 王建勋孟令启雷明杰吴浩亮
- 关键词：刮板输送机非线性扭振数值仿真
- 4200轧机轧制宽度控制建模及机构动力学研究
- 伴随着冶金行业的迅猛发展和自动化控制技术的不断提高,企业对于中厚板钢材的质量和精度要求也在逐步提升。过去常规的中厚板轧制规程已经不能满足工程实际的生产要求,落后的控制模型已经不能达到现代化轧制过程的精度要求,轧制过程的自...
- 吴浩亮
- 关键词：轧机RBF神经网络有限元模态分析
- 文献传递
- 基于GRNN网络的中厚板轧制温度的预测被引量：1
- 2009年
- 针对中厚板轧机控制模型中的轧制温度精度的提高问题,以4200轧机轧制的大量实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了中厚板轧制温度的GRNN神经网络预测模型。通过分析影响钢板温度变化的各种因素,调整神经网络的光滑因子,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度,并与传统的BP神经网络模型相比较。结果表明,GRNN网络具有更高的精度和更好的泛化能力。该神经网络模型可应用于中厚板轧制温度的预测,也可为人工神经网络在其它自动控制方面的应用提供参考。
- 孟令启雷明杰王建勋吴浩亮
- 关键词：中厚板轧制轧制温度GRNN神经网络
