“板”模型范文（精选8篇）
“板”模型 第1篇
莱钢4300 宽厚板加热炉为步进式, 生产能力为200t / h。加热炉生产不仅要求产量大, 加热钢种多, 坯料规格多, 而且加热的板坯温度要均匀。随着国内宽厚板市场的变化, 生产线生产节奏的逐渐提高, 对生产线设备维护、控制优化的要求也随之增强。由于原始设计原因, 原有自动化控制模型已经不能满足生产要求, 现对加热炉控制模型进行优化完善, 使生产稳定性、快速性、产品质量都得到不断提高。
1 存在问题
1. 1 炉前测长不准
加热炉炉前板坯测长功能, 是根据光电管的位置, 并结合辊道实际速度与扫描周期之积来实现的, 即: 板坯长度= 光电管的固定距离 ( m) + 辊道实际速度x扫描周期。辊道实际速度的应用, 其前提是辊道组在同一个平面上且钢板平面十分平整。但在实际生产中, 伴随着辊道表面磨损及钢板平面的多样性的出现, 造成板坯测长不准, 使得自动模式下顺控无法正常执行, 严重影响了装钢节奏。
1. 2 炉内跟踪不准
加热炉二级加热模型的计算涉及到诸多因素, 如板坯的成分、尺寸、板坯的炉内跟踪位置、加热区段容量、区段的热惰性等等。板坯的成分、尺寸、区段的热惰性等因素是相对确定的数值, 而板坯的炉内跟踪位置却是根据计算模型得出, 简单的计算模型会使板坯的炉内跟踪位置不准确。板坯的炉内跟踪位置是影响计算板坯加热目标温度的一个重要因素[1]。板坯实际位置与跟踪位置不一致, 会造成板坯加热温度不够或是浪费燃气的问题, 并且, 由于板坯跟踪错误, 常使操作工误认为板坯已经到达炉门或距离炉门还有较远的距离, 多次险些酿成掉钢或撞炉门事故。
1. 3 炉温控制不准
加热炉常规温度控制回路采用静态比例调节方式[2]。该控制回路采用固定的比例与积分参数, 对设定值和反馈值进行比较计算, 得到对应现场执行机构的输出信号, 实现温度的闭环调节, 以达到比较好的燃烧效果。此控制回路简单、稳定性好、工作可靠、调整方便, 但该控制方式易产生较大的超调, 如遇轧制节奏突变扰动、炉压不稳等因素, 会使板坯的温度分布偏离理想的加热曲线。
1. 4 炉压控制不准
在加热炉控制中, 炉压控制占据着重要的地位[3]。炉压控制关系着加热炉炉况是否稳定, 燃烧效率能否得到可靠保障。正常炉压应保持为+ 5Pa的微正压。炉压太低, 将造成大量空气吸入炉内, 炉内含氧量升高, 板坯氧化加剧, 氧化铁皮随之大量产生, 造成成品率的降低; 炉压太高, 会产生火焰外泄, 造成能源的巨大浪费。
炉压控制主要依靠烟道闸板的回路控制调节。理论上讲, 煤气与空气在额定的压力下, 根据打开烧嘴个数计算出的前馈值, 应用到煤气与空气总管压力调节阀后, 就能够满足炉腔压力调节的需要[4]。而实际上, 压力调节阀的开口度与通过它的煤气与空气流量并不是成线性正比的, 例如, 额定压力下46. 6% 的烟道闸板阀门开口度并不能使炉腔压力保证在额定的压力下。
1. 5 助燃风机控制单一
助燃风机是加热炉的重要设备, 风机的性能直接影响到加热炉的加热能力和生产安全。助燃风机采用单台风机运行控制方式, 加热炉产量高时风机负荷大、稳定性差, 当发生运行故障时无法自动切换至另一台助燃风机, 从而严重影响加热炉的顺利生产。
2 控制模型优化
2. 1 炉前测长优化
炉前板坯测长采用数学模型测长方法, 使测长不受外界条件的限制, 从而使得测长的精确度控制在允许的误差范围内。具体调节方法为: 依照现场实际情况, 在板坯载入推正的前提下, 介入两个测长传感器, 建立符合现场实际的数学模型, 根据数学模型计算出其精确长度, 使误差控制在允许的范围内, 如图1 所示,
板坯长度X = 10 - L1* COSA - L2* COSB
其中: L1、L2 是测长传感器测量值, 角A和角B是通过多次实际测量得出的合理数值。
2. 2 炉内跟踪控制模型优化
板坯炉内跟踪位置是步进梁平移步距在程序中的累加值。经过分析, 炉内跟踪误差较大的原因是步进梁的定位精度不够, 并且在平移步距的计算模型上考虑不周全。
( 1) 优化步进梁平移动作PID参数。优化PID参数, 使步进梁平移位置的输出曲线平滑, 尤其是高速低速转换、低速停止的速度曲线变得更平滑, 步进梁定位精度更加精准。
( 2) 采用实际位移的跟踪步距。在深入研究程序后发现, 原用于跟踪的步距采用的是固定步距值S, 即步进梁动作一次, 板坯跟踪位置增加或者减少S。在步进梁多次动作后, 由于误差累计, 造成跟踪位置与实际的板坯位置差距较大。将跟踪的步距采用实际位移后, 跟踪位置与实际板坯位置误差明显减小。
( 3) 增加动态变量。在步进梁步距设定值计算公式中, 加入一个动态变量参数M。将前一个实际步距长度S1 与工艺步距S进行比较, 得出的差值ΔS存储在动态变量M中, 如果超出工艺步距, 本次步距目标值就相应的减少, 反之增加。
2. 3 炉温控制模型优化
在控制器回路上增加温度模糊控制器, 温度控制回路依然采用比例积分调节方式。模糊控制器根据所测炉温、炉温变化率、炉内负荷、空煤比、实际步距等工作条件, 计算出温度控制回路所需的比例、积分参数, 传送给温度控制回路, 温度控制回路由此对设定值和反馈值进行计算, 得到对应现场执行机构的输出信号, 实现温度的闭环调节。模糊控制器仅用简单的开/关指令, 操作工在画面上选择即可连通或断开模糊控制器。如果断开模糊控制器, 温度控制回路的比例积分参数就为原先方式调定的缺省值。
2. 4 炉压控制模型优化
增加控制回路的线性化处理, 即对前馈值进行线性化处理, 使处理后的输出值应用到阀门, 能够满足实际压力的控制要求。进行线性化处理的方法是得到前馈值与阀门开口度的对应表。即在打开不同个数烧嘴情况下, 保持煤气与空气压力稳定的实际阀门开口度与理论前馈值计算出的闸板阀门开口度的对应表。如表1 所示。
2. 5 助燃风机控制优化
根据实际情况, 在助燃风机单台运行基础上, 增加了并行运行控制方式: 两台助燃风机同时投入生产, 启动时, PLC给两台风机同一基准转速, 为防止风机喘振, 需保证风机风量匹配。当两台风机电流偏差值低于设定偏差值时, 则表征系统双电机同步正常, 不进行平衡调节; 当电流偏差值高于设定偏差值时, 则表征双电机负荷不平衡, 需进行动态平衡补偿; 动态补偿的原则, 是将双电机电流偏差值作为系数引入风机转速设定值, 从而实现了速度平衡控制。
加热炉产量较低或处于保温模式时, 可采用助燃风机单台运行控制方式, 产量较高时采用助燃风机并联运行方式, 可有效降低能耗, 节约成本。助燃风机并行运行方式使得两台风机工作点均在稳定工作区域内, 运行平稳, 震动小, 防止风机高负荷运行, 有利于风机稳定工作及延长设备寿命。
3 结束语
莱钢宽厚板加热炉控制模型优化后, 使生产过程自动化和设备智能化的水平有了较大提高。板坯炉内跟踪精度的提高, 使得步进梁每平移30 个步距, 板坯实际位置与跟踪位置的误差在5 mm以内, 满足了炉内跟踪在二级燃烧模型的运算; 炉温和炉压的控制优化, 提高了板坯加热温度的均匀性和热板坯表面的质量, 减少了氧化铁皮的产生, 降低了氧化烧损现象, 提高了成材率, 并在煤气消耗、水电消耗等方面节约了成本。
摘要：分析了宽厚板加热炉控制模型优化前的主要问题, 通过采用优化炉前测长、炉内跟踪、炉温控制和炉压控制等措施, 使系统功能更加完善, 设备运行更加稳定, 提高加热炉的自动化控制水平, 取得了良好的效果。
关键词：加热炉,控制模型,优化
参考文献
[1]贺晓光, 屠保.辊底式加热炉的位置跟踪及加热控制[J].宽厚板, 2010 (4) :46-48.
[2]李国军, 雷摇薇, 陈海耿.加热炉炉温优化算法研究[J].材料与冶金学报, 2011 (4) :325-328.
[3]蒋宗好, 丁春华.带有助燃风机的加热炉风量、风压的控制[J].工业加热, 2002 (1) :48-49.
“板”模型 第2篇
罗少波
前言
l 高新技术项目与高风险投资犹如一对双胞胎。但风险并不是冒险，风险是什么？
风险的本质是指不确定性。它可用数学方法度量。风险可分为系统风险和非系统风险，通过提高对信息的了解程度可减少风险，特别可减少非系统风险。
l 建立高新技术项目动态投资决策模型的目的？
是将风险数量化，通过数量模型的仿真，可帮助我们认识问题的复杂性和困难性，从而对未来做到心中有数。而模型中的参数就是明确的管理目标，通过动态监控和调整管理指标，最终达到投资目标。遇有重大事件，可提前做好应变对策。因此，可大大提高决策的科学性和效率。
第一部分 投资决策模型的建立和应用流程
1. 初步了解项目和市场
l 该阶段为项目调研准备阶段，收集有关成功项目的资料和经验。
l 了解该项目的技术和主要技术人员的背景情况。
2. 建立参数化的投入产出模型
综合利用投资学、经济学、管理会计学、数理统计学、计算机软件等技术建立参数化的投入产出模型。
3. 确定投入指标：主要是技术、资金、设备和人力等
4. 确定产出指标：项目的企业效益指标和社会效益指标
l 企业效益指标：回本年、净现回本年、项目总利润、项目内部收益率IRR等。
l 社会效益指标：累计工资福利、累计交税等。
5. 确定管理指标：工资福利、产品成本、销售成本、资金成本、销售量、销售价格等、定价和行销策略等。
6. 根据有实践经验的专家的意见，仿真运算。
7. 修正和调整模型。
8. 管理决策层讨论参数的合理性。
9. 主因素影响分析。
10. 对影响项目主要因素，重点展开市场调查。
11. 项目的风险分析和项目之间比较选择。
12. 主要因素重点监控。
l 其它参数作为管理目标定期采用表格和数量化表达以方便项目监控。
l 若有重大政策出现，如降息、汇率变化，通过仿真运算来寻求调整自身的`对策。
特别注意:
高科技项目人的因素特别重要，量化管理比较难，国内外均在尝试之中。
一般而言，技术和管理核心层的持股计划、期权计划和管理制度化，可减少人力资源流动所带来的项目风险。
第二部分 应用举例
WorldLand.com电子商务投资决策分析
本例是当今的热门网站与电子商务，项目有自身的特殊性。
1. 其电子商务商业模式的有效性非常重要
2. 我们理解中国电子商务企业若想要成功须遵守4C法则：
l Customer顾客
l Competition竞争
l Change变化和创新
l Chinese Localization中国本土化
网络企业若不能适应客户个性化需求、不能快速响应市场的需求和变化。不能维持和提高客户的满意度，就无法生存和发展。
商业模式必须本土化，而且其商业模式在每个阶段都要适合中国国情。
3． 在宏观决策上，我们也要了解支配网络经济增长的三个法则:
l 摩尔定律
l 梅特卡夫法则
l 雅虎法则
即:
半导体的集成度每18个月翻一番（该法则自60年代以后有效性已持续了30多年，估计还会持续）。
互联网的价值随用户的数量的增长而呈多项式增长。
只要雅虎价格/收入比这种史无前例的指标能支撑市场，则互联网将继续是投资的巨大场所。
4． 本例中网站无形资产的评估方式
评价网络企业，不但要看到现在的收入模式而且要看到未来的潜力。目前对互联网企业的评价方式已有20余种，但都有较大的局限性。本例中，我们采用了在传统价值分析模型的基础上适当兼顾了下列因素：
l 未来可能的市场占用率可能带来的收入。
l 网络平台，企业可能降低成本2%-7%.
l 市价/收入比仅作为参考.
5． Worldland.com投资决策分析应用
l 投入指标。
l 产出指标。
l 管理指标。
l 未来5年市场容量分析。
l 首年销售计划和策略 。
l 财务指标。
l 未来4年收入成本结构分析。
l 未来4年现金流量表。
l 未来4年资产负债表。
l 项目主因素分析。
l 项目风险的概率分析。
l Worldland.com无形资产估价。
圆筒式摆板发电模型的建立 第3篇
随着经济和社会的发展, 人类对能源的需求量越来越大, 而全球的能源储备量却是有限的, 特别是20世纪70年代出现的原油危机, 使人们清醒地认识到能源问题在国民经济和社会发展中的重要作用。为了解决能源供应在社会发展中的瓶颈问题, 人类将目光投向了海洋。海洋面积约占全球面积的70%, 存储着巨大的能量, 世界上许多国家都已着手进行研究。海洋通过各种物理过程接收、存储和散发能量, 这些能量以波浪、潮汐、温度差、盐度梯度等形式存在于海洋之中。海洋波浪能是一种在风、电作用下产生的, 并以位能和动能的形式由短周期波储存的机械能[1]。
目前各国所研究波能利用包括一次转换和二次转换。一次转换是利用和转换波的基本形态———流体粒子的旋转动能和位能;二次转换, 即通过波能的一次转换后再进行透平、液压等二次转换将他们变成电能[2]。如图1, 圆筒式摆板发电模型就是在这样的背景下设计和建立的, 该模型为在实验室研究波能发电技术与转换效率提供了一个实验平台。
1 实验设计
本实验的目的是在摆式发电模型中, 选择圆筒式摆板作为波浪能吸收载体, 进行模型试验, 以研究其各种工作状况及能量转换效率。本实验在华南理工大学交通学院的港口与航道实验室中进行, 港池长32 m、宽1 m、高1.5 m, 蓄水深度为1.21 m。港池一端设有造波机, 另一端铺有1:7的消波壁, 可消除90%的反射波。港池推波板由1个推波板和动力装置组成, 板长5.65 m, 由一套模拟伺服控制器和计算机控制同步进行, 可产生二维规则波。本实验模型主要基于规则正弦波, 波浪参数由工控机输送到造波机, 实验装置置于水槽中距离造波机8.5 m处。之间设置波高仪采集并监控入射波高, 波高仪距离造波机4 m。
2 实验装置及工作原理
整个实验装置分能量采集和数据采集两个部分。与常规的梯形式摆板不同, 本次实验采用了等半径的圆筒式摆板, 来考察在这样的设计下摆板对波浪能的吸收效率。本次实验设计的摆板共设有5个圆筒, 并在第四个和第五个圆筒之间安装了传动轴。由于采用的是二次转换能量吸收方式, 且需要较大的转动扭矩, 在摆板和电机之间还安装了一个链条传动机构, 将摆板吸收的能量通过链条传递到发电机上。各种数据采集仪器安装在能量采集的各个部位, 通过数据线与电脑PC终端进行连接。实验装置如图2。工作原理为:在无波作用下, 圆筒式摆板处于垂直于水面的状态。在规则波的作用下, 圆筒式摆板沿传动轴前后摆动, 将波浪力吸收带动转动轴, 转换为机械能, 并通过链条传动机构将机械能传递至发电机, 进而转换成电能。
3 实验方法
考虑到我国闽浙沿岸、南海东北部及南沙群岛附近海域的平均周期为 (2—7) s, 在Froude数相同的情况下, 取比例因子为5, 设计试验入射波周期为
(1) 利用工控机设定采集波要素并进行迭代, 生成符合给定波高和周期的文件。
(2) 启动造波机, 实验中波浪误差要控制在5%以内。
(3) 当摆板稳定后, 启动数据采集程序, 对发电机输出电压、波高仪、扭矩仪、倾角传感器等相关仪器进行数据采集, 每一试验状态都要进行三次数据采集, 并对其取平均值以减小误差。
(4) 改变入射周期和波高, 重复步骤 (2) 、 (3) 。
4 实验数据分析及分析结论
对于不同入射波时的负载吸收功率进行比较, 首先将电机输出直接连接电阻负载。在入射波波高、周期分别变化时, 对系统输出功率进行数据采集, 波高变化范围取0.07 m—0.10 m, 入射波周期变化范围取1.8 s—3.0 s, 负载一共变化3次, 其数值分别是3.33 Ω、5 Ω、10 Ω。
为了分析周期对输出功率的影响, 我们将实验数据作成周期-功率输出曲线, 并进行无量纲处理, 即周期比-功率比曲线。如图3, 为波高在0.10 m的情况下的周期比-功率比输出曲线。可以看到, 所有的功率都是随之入射波周期的增加先增大, 在达到一定周期之后, 功率开始随着周期的增大而减小, 并且在负载为3.33 Ω的情况下, 功率比较大。所以为得到最大的吸收效率, 需要从改变机构自有频率和调整负载的大小两个方面加以改善。前者主要通过改变摆板的浸没程度来实现;后者通过改变负载阻尼的大小来实现。
5 结束语
波浪发电作为一种新的非常规能源, 它清洁环保, 符合时代的发展潮流, 有着其他常规能源难以比拟的优点, 今后必须将研究重点转移到进一步优化波浪发电模型, 进一步采用新的材料和工艺, 进一步与电子技术相结合, 提高能量利用率和输出效率, 产生新的、可以实际应用的波发电装置。
参考文献
[1]吴必军, 浮式圆柱波能装置水动力计算及能量稳定控制.合肥:中国科学技术大学博士学位论文, 2005
[2]李仕成, 振荡浮子式波能转换装置性能的实验研究.大连:大连理工大学硕士学位论文, 2006, 6
“板”模型 第4篇
一、探究物体加速度与外力、质量的关系
例一、图1-1所示, 是采取拉力传感装置以及速度传感装置来分析与研究“物体所具有的加速度和其所受到外力之间的作用情况”, 使用相应的拉力传感装置, 来读出该实验中小车所受到的拉力值。同时, 将相应的速度传感装置放置于A、B处, 且A与B之间的距离为L=48.0cm。同时, 记录并读出小车经过A点、B点处的速率值大小。
1.本实验所进行的相应步骤为: (1) 把相应的拉力传感装置安放于小车之上。 (2) 使小车所受到的摩擦力处于平衡状态, 使小车做__运动。 (3) 将一根较细的绳任一端系于相应的拉力传感装置, 在其另外的一端经由一个定滑轮, 而和钩码连接。 (4) 将电源开关合并之后小车在C点被释放出去, 使其受到绳的拉力而向前运动, 此时读出绳所给予小车的拉力值F, 并且读取小车经过A点与B点处的相应速度大小VA和VB。 (5) 将钩码的数目做出一定的增减, 并进行第 (4) 步骤的操作。
2.再图1-2里展示了本次实验过程中所读取的相关数据信息, VB2-VA2代表了在A处与B处的速度传感装置读取的数值的平方差。那么, 我们可以得出小车相应加速度的表达公式为a=。并把图1-2里第3次进行的实验数据补充至表中 (结果要求保留三位有效数字) 。
3.通过图1-2里的相关数据信息, 用坐标纸描绘出a-F之间的关系曲线。
二、分析与研究做功和物体速度改变之间的作用关系
例二、在某次实验中我们进行了对“做功和物体速度改变之间的作用关系”分析与研究。学生利用实验室的器材设计并安装出如图2-1中的实验装置, 并且学生还在实验室中获得了打点计时装置配套的电源、天平、刻度尺、导线若干、复写纸若干、纸带若干、砝码若干等物品。
同学们进行了如下的实验:把长木板的左端采用垫块垫高一点, 使小车所受到的摩擦力处于平衡状态;对所使用的托盘和砝码进行称量, 得到其中质量为M;将电源的开关关闭, 并使小车由速度为零的状态开始运动, 并使小车带着与之相联的纸带共同前进。图2-2所示为同学们在实验过程里所获取的带打印点的纸带。 (1) 通过对纸带分析得出其 (左端或者右端) 和小车连接在一起。 (2) 若所采用的电源频率是50Hz, 而相应的纸带中我们将五个点看成是一个计数点, 同时采用相应的刻度尺得到相邻两个计数点距离值大小。再打点1时, 小车所拥有的速率为V1=__m/s, 打点3时小车所拥有的速率为V3=m/s (数值都保留两位有效数字) 。 (3) 称量出的M值为0.10Kg, 如果把托盘与砝码所受到的重力当成是小车所受的外力值, 那么, 小车在1点至3点的阶段, 外力对其做功值W合=J (g取9.8m/s2结果保留两位有效数字)
三、验证机械能守恒定律
例三、利用气垫导轨来检验并证明机械能的守恒, 所采用的相对应装置见图3-1。在处于水平位置的桌面上, 安放上具有一定斜度的气垫导轨, 在其上方的A位置有一个滑块, 其上方带有一个长方形状的遮光片, 滑块和遮光片的质量总和是M, 滑块的左侧和细线及小球连接, 细线经由光滑的定滑轮而系有小球, 且小球的质量是m。滑片上方的遮光片其长边和导轨互相垂直。在B位置安放了相应的光电门, 能够测出遮光片在经由此处时所挡住光线的总时长t, 并且用d代表A位置至光电门B处所具有的距离值大小, 用b代表遮光片所拥有的宽度值大小, 把遮光片经由电门时的平均速度值当成是滑块经由B位置处的瞬时速度值。实验时滑块在A处由静止开始运动。
滑块通过B点的瞬时速度可表示为;某次实验测得倾角, 重力加速度用g表示, 滑块从A到达B时m和M组成的系统动能增加量可表示为ΔEk=, 系统的重力势能减少量可表示为ΔEp=, 在误差允许的范围内, 若ΔEk=ΔEp则可认为系统的机械能守恒;在上次实验中, 某同学改变A、B间的距离, 作出的图像如图3-2所示, 并测得M=m, 则重力加速度g=m/s2。
由以上各例可见, 无论是实验中考查加速度, 力还是功和速度或是能量问题都可在“板车”模型的背景下灵活出题。且问题挖掘的地方不外乎三处:1.在小车的牵引力上做文章, 若由沙桶或勾码的重力提供则往往为了减小误差需满足m﹤﹤M的条件, 但若是由拉力传感器或弹簧测力计则无需考虑上述条件。2.在获得速度和加速度的方式上变换器材, 供选择的仪器有打点计时器、光电门和频闪照相机等。要掌握好各自的数据处理方法。3.利用图像法处理数据仍然还是热点和难点。但只要抓住基本原理, 由实验原理的原始方程出发, 通过改写变形以线性图像为目标即可得到合适的函数方程。明确了图像的斜率和截距的意义问题也就迎刃而解了。
摘要：针对目前高考中力学实验题型变化多端, 考生往往难以下手的实际, 总结了高中物理力学实验的重点类型, 从探究物理加速度与外力、质量的关系, 功与物体速度变化的关系以及机械能守恒定律的验证三个方面总结了“板”“车”模型的简单应用, 分析了相关注意事项。为力学实验的复习提供思路和参考。
“板”模型 第5篇
钢铁行业竞争激烈, 各公司为提高自身竞争力, 采用各种手段降低成本, 其中最常用的手段是使用先进的设备、先进的控制技术、先进的生产工艺和规模经营。冷区是宽厚板生产线的一部分, 通常也是生产线的瓶颈所在。
2 冷区设备布置及作用
2.1 设备布置
宽厚板冷区现由冷床、切头剪、双边剪、定尺剪以及码垛区域组成, 主要采用PCS7集成控制系统, 它采用了分散式拓扑网络结构, 各大区域之间采用工业以太网连接, 而每个区域内部则由西门子417系列CPU来进行精确控制, 远程ET200S站点进行信息采集工作。冷区设备布置如图1所示。
2.2 设备的作用
冷床:钢板的冷却、传输及定位。
切头剪:对轧制钢板根据剪切数据进行切除废头尾及分段粗切。
横移台架:钢板传送及缓冲区。
UST:采用相应的评估标准对各钢板内部缺陷分析评估。
双边剪:用于钢板两侧的边部剪切。
定尺剪:将钢板剪切成所要求的定尺长度。
采样剪:用于钢板的采样及受损程度检验。
码垛:钢板的过跨、码垛和下线。
3 全区域范围内的钢板跟踪定位
冷区范围较大, 而我们必须精确地了解到现如今钢板抵达的位置, 来决定下一步的流程走向, 这就需要我们在程序中对于每一块板材进行跟踪、定位。而每个区域的侧重点又有所不同, 冷床区域的定位倾向于该区域的空间利用最优化, 而剪切线区域的定位, 则倾向于如何使钢板抵达合适的位置, 以利于下一步所进行的操作。基于此, 我们采取了2种不同的控制方式。
冷床区域除主控CPU外我们采用了一块独立的高速CPU——FM458功能模块, 主要用于钢板在冷床区域上的跟踪定位, 利用其高速的性能用以满足跟踪的时效性。而且, 为了使跟踪的精度达到我们的要求, 在冷床的传输方向上划分了6个区域, 区间以光电管做分隔监测及跟踪修正来优化实现钢板在冷床上跟踪。
而剪切线区域要完成的功能较多, 对于跟踪的要求就体现在精确的位置控制上, 尤其是控制钢板在辊道上的头尾位置。根据传动通过PROFIBUS网络所反馈的速度, CPU经过计算来获得钢板的精确位置。并且以功能性为依据, 将辊道分区, 各区域之间均有用于检验钢板头尾的光电管, 通过光电管的修正作用, 来避免由于辊道打滑而出现的跟踪位置不正确的情况发生。
对于切头剪和定尺剪来说, 钢板的跟踪不到位, 会直接影响到所剪切的成品质量, 微小的差异所造成的直接后果就是钢板成品短尺。为了极力避免这类事件的发生, 我们在这2个区域均采用了3个脉冲发生器用于剪切尺度的测量, 这3个脉冲发生器相互协调, 互为备用, 精确测量喂料长度, 实现了钢板在实际剪切过程中的精确定位及测量, 通过二级的协调控制, 实现了钢板剪切的优化控制, 提高了产品成材率, 保证了效益最大化。
4 剪切模型优化
双边剪摒弃了推床式对中控制模式, 而采用了激光划线磁力对中的模式, 由辊道下方的磁头移动来控制钢板的对中, 这种方式可以有效预防由于钢板形变而无法对齐的现象产生, 提高了产品的成材率。钢板的长度控制, 由原设计的根据电机传动返回的速度进行计算, 变为了直接用传动的编码器测量数值进入PLC系统, 有效提高了长度控制的实时性。
定尺区域主要实现的功能有钢板的输送、定位;钢板的多次定尺;样品的剪切以及喷号机区域辊道的控制。定尺剪的机械结构与切头剪类似, 都是为了达到对于板子在长度方向上的剪切控制, 而试样剪的功能则是为了完成样品的采集, 并交由质检机构进行质量鉴定。该区域采用了提升平移装置来实现钢板的剪前对齐控制, 以便钢板达到一个适合剪切的位置。而长度测量方面, 采用了3个编码器互相分工, 不同类型的剪切, 采取相应编码器数值的办法, 来实现对于长度的精确控制。在今后的计划中, 双边剪剖分功能调试完成后, 该区域要完成相应双钢板的剪切控制。分段剪的功能是按照最终要求的尺寸对钢板进行分段的。
5 结语
宽厚板剪切线的钢板定位跟踪及优化更好地满足生产工艺要求, 提高了系统的整体运行稳定性和系统能力, 提高了产能, 生产的产品质量有了显著提高, 并保证了生产的顺利进行。
摘要：概述了宽厚板剪切线主要设备布置、钢板跟踪及模型优化。满足了生产工艺要求, 提高了系统的整体运行稳定性和系统能力, 产品质量显著提高, 生产得以顺利进行。
“板”模型 第6篇
随着21世纪全球经济的快速发展, 对能源的需求越来越大, 传统的石油、煤等能源逐渐枯竭, 清洁且无污染的可再生能源的发展和应用越来越受到世界各国的广泛关注[1,2,3]。20世纪就有专家学者语言:21世纪将是人类进入直接使用太阳作为能源的一个新世纪。太阳能光伏发电具有清洁、环保、可再生性的特点成为世界各国发展的重点, 因此由其组成的光伏微网具有广阔的应用情景[4,5,6,7]。
微网[8]是指由分布式电源、储能装置、能量转换装置、相关负荷和监控以及保护装置汇集而成的小型发配电系统, 是一个能够实现自我控制、保护以及管理的自治系统, 既可以与外部电网并网运行, 也可以离网运行, 是智慧电网的重要组成部分。光伏微网属于微网的一个分支, 却又是很重要的一部分, 光伏板组件为光伏微网提供电能, 其由几片或几十片光伏板组成, 常年工作于露天环境, 其性能的稳定性关乎到光伏电站的稳定运行。王成山等人[9]对实际小型光伏微网系统进行了设计, 文中提到了通过上层控制器通过RS-485总线对光伏微网系统的性能参数进行采集和控制。马定宇等人[10]通过使用DSP控制器对光伏电站进行了远程控制, 张海良等人[11]通过Modem通信对光伏电站进行了远程的监控, 然而只是对单个光伏电站进行远程的监控, 并未对多个光伏电站进行远程的监控。尽管目前国内外专家学者对光伏微网进行了深入的研究, 但是对于分布在不同区域的光伏微网的监控并未见相关文献的报导。
本研究提出一种基于小世界模型的查询光伏板组件性能参数的策略 (Query WSN) 。该策略通过单片机采集光伏板组件的性能参数, 将其抽象为小世界网络模型中的节点, 并辅助于关联节点, 能够降低查询网络的特征路径长度, 提高查询的效率。基于小世界模型的查询算法能够实现对于分布式的光伏板组件进行全方位的监控, 是保证光伏微网系统连续稳定运行的基础, 并为光伏微网系统的推广应用奠定基础。
1 网络模型和问题描述
1.1 网络模型
光伏板组件是光伏微网系统的供电装置, 因此需要对光伏板组件的状态信息进行采集和监控, 以保证整个光伏微网系统能够在长期无人值守的情况下连续可靠的运行。系统主要的监测参量为光伏板组件的输出电压。远程监控终端采用单片机为核心的监控装置, 光伏板组件的输出电压经过转换处理后储存在单片机中, 同时将单片机抽象为小世界网络模型的节点, 并将该监控网络称为单片机节点查询网络。
本研究论述的单片机节点查询网络符合下述特点:
(1) 所有单片机节点均匀地部署在一个二维、边长为h和w的监控区域X内, X足够大。
(2) 节点采用布尔感知模型, 即每个节点的感知范围是以节点为圆心、通信半径R为半径的圆, 在通信范围内的所有节点都可以接收到其发送的消息, 否则接收不到其发送的消息。
(3) 所有节点部署后不再移动, 无需人为进行看护, 而且是同构的。
(4) 节点不配备GPS等任何能够确定节点具体地理位置、距离和方向的设备。
1.2 问题描述
单片机节点上存储的数据 (光伏板组件输出电压、输出电流、温度、风速) 称为资源。查询策略是某个单片机节点能够获得其他节点上资源的方法, 属于分布式查询。Query WSN策略设计的目的是实现较高的查询成功率, 以便对光伏板组件进行切实有效的监控。难点在于:
(1) 源节点不知道目标资源的位置和方向;
(2) 需要尽量实现较高的查询成功率。
1.3 评价指标
基于HELMY A.的研究成果[12,13], 本研究选取查询成功率 (query success rate) 作为评价查询策略性能的标准, 其定义为:
查询成功率=能够查询到的节点数量/总节点数。
2 Query WSN查询策略
2.1 理论依据
Query WSN查询策略的理论基础为小世界网络 (Small World Networks) 模型[14]。20世纪60年代, 美国哈佛大学的心理学家Stanley Milgram实验发现, 地球上任意两个人之间的平均距离是6, 也就是说中间通过平均5人次传递就可以把地球上任意两个人联系起来, 这就是著名的六度分离推断, 这种现象被称之为小世界现象。小世界现象表明, 当网络呈现某种拓扑结构时, 仅利用网络节点的局部信息就可以实现高效的分布式信息搜索。WS和NW是两种典型的小世界模型, 本研究以WS为基础设计监控光伏微网的单片机节点网络的查询策略。
WS模型[14]的算法实现为: (1) 规则图:一个含有n个节点的最近邻耦合网络, 它们围成一个环, 其中每个节点都与它左右相邻的各m/2个节点相连 (m是偶数, 也就是节点的度) ; (2) 随机化重连:以概率p随机地重新连接网络中的每个边, 即将边的一个端点保持不变, 而另一个端点取为网络中随机选择的一个节点。并且规定任意两个不同节点之间至多只能有一条边, 每一个节点都不能有边与自身相连。这样就会产生pnm/2条长程边把一个节点和远处的节点联系起来。
记D (i, j) 为节点i和j之间的路径长度, 特征路径长度L的计算公式如下:
特征路径长度描述了网络中节点间的分离程度, 即网络有多小。
当p≈0时, L=n/2m, 此时网络呈现规则的拓扑结构, 如图1 (a) 所示。当p=0时, 网络呈现完全规则的拓扑结构, 当p=1, 网络呈现完全随机的拓扑结构, 如图1 (c) 所示。
当0.001<p<0.01时, L=lnn/lnm, p=0.1时网络拓扑结构如图1 (b) 所示, 此时网络节点不仅与其相邻节点存在连接, 还与远处的节点建立了少量的长程连接, 正是这些长程连接的存在有效地缩短了网络的特征路径长度, 使得整个网络呈现小世界的特性。
单片机节点查询网络中的节点只能与处在通信半径范围内的节点进行通信, 基本符合规则的网络拓扑结构, 其特征路径较长。如果要使单片机节点查询网络的拓扑结构呈现小世界特性, 需要在其中引入长程连接, 以缩短网络的特征路径长度, 使其网络特性符合小世界模型的特征。长程连接有两种:逻辑长程连接和物理长程连接[15], 物理连接会增加硬件的成本、系统的能耗以及维护成本, 因此Query WSN策略采用逻辑长程连接。
2.2 相关定义
定义1节点。单片机查询网络中的节点由单片机抽象而得, 且节点具有一定的通信能力。
定义2信息资源。单片机采集和存储光伏板组件的状态信息, 同时节点存储其邻居节点的资源信息, 并周期性和触发性的方式更新节点的信息, 以保证查询资源的有效性和时效性。
定义3邻居节点。能够与源节点直接进行通信的节点, 其定义为:
定义4关联节点最大距离r。关联节点距离源节点的最大距离, 为了避免重叠, 满足如下条件:
定义5最大关联节点数量N。即每个源节点可以选择关联节点的最大数量。
定义6最大搜索深度D。即源节点查询目标资源时, 搜索关联节点级数 (如关联的关联) 的最大值。
2.3 Query WSN查询原理
Query WSN查询策略的实现原理是:首先, 在单片机节点网路中加入辅助的关联节点 (即逻辑长程连接) , 使其拓扑结构呈现小世界网络模型的特征, 以便在单片机节点网络中使用小世界模型;其次, 利用小世界模型的小世界特征实现对单片机节点网络的稳定高效的资源查询。基本实施步骤如下:
(1) 当某个单片机节点产生资源查询请求时, 执行资源查询机制。该节点首先检索邻居资源内是否存在目标资源 (以下简称T) 。如果存在, 则查询成功;否则, 则产生查询消息 (以下简称QM) , 将QM发送到所有辅助的关联节点。QM中包含:源节点的ID、目标资源T以及资源的查询深度 (以下简称dq) , 初始时。
(2) 如果QM在传递过程中出现了断路, 则执行路径修复。如未修复成功则向源节点返回错误信息。
(3) 当关联节点收到QM, 首先执行查询环路与重复查询的检查, 如果存在则抛弃QM。否则, 查询邻居资源中是否存在T, 若存在, 则返回查询结果;否则, 令QM中的dq=dq+1, 然后将更新后的dq转发至其关联节点。
(4) 重复第2步和第3步, 若查询到目标资源T, 则查询成功, 并向源节点返回查询结果;若dq达到D而未找到T, 则向源节点返回查询失败的信息。
Query WSN查询策略模型以及上述的相关定义的直观描述如图2所示。Query WSN策略最重要的部分是使监控光伏微网的单片机节点网络的拓扑结构符合小世界网络模型的拓扑结构, 其实现方法是通过在单片机节点网络中引入辅助的关联节点来缩短网络的特征路径长度, 使其符合小世界模型的特征, 从而利用小世界的特性实现资源的高效查询, 实现过程中最重要的问题是如何选择辅助的关联节点。
在Query WSN查询策略中, 单片机节点网络中的每个节点不仅仅存储自身采集到的光伏板组件的信息, 且保存邻居节点的资源信息, 并周期性和触发性地更新, 以保证节点存储的资源的时效性。
Query WSN查询策略的查询策略主要包括如下两个步骤: (1) 路径查询, 该阶段采用迭代的方法, 基本原理是给定查询的最大搜索深度, 源节点在其邻居中未查询到目标资源的情况下, 以关联节点的级数递增的次数, 依次查询辅助的关联节点的邻居中是否存在目标资源。 (2) 路径回复, 该阶段指的是上述机制查询到目标资源后, 将其返回到查询信息返回到源节点的过程。
辅助的关联节点的选择是Query WSN查询策略的核心, 它的前提是网络中的节点存储其邻居信息。选择关联节点的时候需要满足的两个条件为: (1) 源节点的邻居与其任意关联节点的邻居之间未发生重叠; (2) 同一个源节点的不同关联节点的邻居之间未发生重叠。这两个条件的实现可以降低系统的冗余度, 提高查询的效率。
3 Query WSN查询策略仿真分析
本研究提出的Query WSN查询策略的仿真程序的流程图如图3所示。主要包括: (1) 光伏板组件各项性能参数的搜集, 即单片机节点的生成 (正常工作的单片机、异常工作的单片机即目标资源T) ; (2) 选取某一块光伏板组件某项性能参数作为网络中的源节点, 并查询源节点的ID设置, 即查询消息QM的生成; (3) 通信半径R、关联节点最大距离r、最大搜索深度D、最大关联节点数量N的设置; (4) 辅助的关联节点的设置, 需满足上述的两个条件。
本研究采用NS-2及其扩展程序作为仿真实验平台, 场景的长h和宽w分别为400 m和160 m, 在该区域中产生300个节点 (即300块光伏板组件的性能参数) , 并通过随机函数产生状态有误的节点 (即异常工作的光伏板组件) 。仿真实验结果如图4所示, 反映出参数选择与查询成功率之间的关系。生成图4的各曲线的网络参数选择是依据文献[13]的研究经验选取的, 各曲线的网络参数选择如下: (1) D与查询成功率的关系曲线:r=2R+1, R=3, N=4; (2) R与查询成功率的关系曲线:r=2R+1, D=1, N=4; (3) N与查询成功率的关系曲线:r=2R+1, D=1, R=3; (4) r与查询成功率的关系曲线:D=1, R=3, N=4。
由图4所示的仿真实验结果可得出, 随着D、R和N参数值的增大, 查询成功率迅速提高, 其中D对查询成功率的影响最大, 参数r对查询成功率的影响较小。
4 结束语
本研究提出的Query WSN查询策略能够成功地应用于光伏板组件网络的状态信息查询, 属于分布式的查询策略, 该策略通过引入辅助的关联节点, 使得单片机节点查询网络的特征路径显著缩短, 呈现小世界的特性, 从而提高了查询的效率。同时, 研究成果为光伏微网系统的推广应用奠定了基础。
Query WSN查询策略的优势在于其将关联节点的引入使得网络的拓扑结构基本符合小世界网络模型的拓扑结构, 实现了高效的分布式信息搜索。同时, 在不需要节点地理位置信息的前提下, 本研究通过获得边节点的相对位置, 提高了选择关联节点的质量和搜索资源的效率。
本文引用格式:
唐婷婷, 谭大鹏.基于小世界模型的光伏板组件网络查询策略研究[J].机电工程, 2015, 32 (7) :982-986.
TANG Ting-ting, TAN Da-peng.Research on wireless sensor networks of photovoltaic panels based on small world model[J].Journal of Mechanical&Electrical Engineering, 2015, 32 (7) :982-986.《机电工程》杂志:http://www.meem.com.cn
摘要：为解决对光伏微网系统中光伏板组件的工作状态监控问题, 将复杂网络中的小世界网络模型应用到对光伏板组件的性能参数的监测中。开展了对光伏板组件性能参数的跟踪查询分析, 建立了由光伏板组件形成的拓扑结构与小世界网络模型之间的关系, 提出了一种基于小世界网络模型的查询策略 (Query WSN) .对由光伏板组件形成的拓扑结构是否符合小世界网络模型的特性进行了评价, 在NS-2及其扩展程序的仿真实验平台上对该查询策略进行了建模与仿真分析.通过单片机采集了光伏板组件的状态信息, 同时对信息进行存储, 并将其抽象为查询的节点, 以逻辑关联作为长程连接, 降低了网络的特征路径长度。仿真结果表明:Query WSN能够精确地查询光伏板组件的状态信息, 同时具有良好的可扩展性, 为光伏微网技术的推广应用奠定了基础。
“板”模型 第7篇
近年来,国内建筑电气火灾持续多发,根据公安部消防局统计,2000～2007年,全国共发生建筑电气火灾19.37万起,占同期公安消防部门调查火灾总数的28.23%,而电气火灾又是建筑火灾的最主要原因[1]。导致电气火灾的直接致灾因素有两类:电气线路故障和电气设备故障。接触不良又是导致线路故障和设备故障的共有因素,因此深化接触不良的研究是一件很重要的事情。
现有钳形电流表测负荷、红外测温仪测接点温度、定期检查导体接触和绝缘层外观等离线判断接触不良的方法[2]。但离线检测费时费力且效率低下,在线检测导线接触不良的相关研究已迫在眉睫。Kim Dong-Ook等人做了接触不良对氧化物增长和过热的研究[3],得出氧化物和碳化物主要产生在导线外部,仅有氧化物产生在导线内部。Choi ChungSeog等人通过接触不良试验对聚氯乙烯绝缘插头特性在试验中所发生的变化进行了研究[4],试验得出长期的接触不良使插头绝缘出现碳化和导体表面严重氧化,增大了线路功率损耗和火灾发生的概率。
文中提出用针-板模型模拟实际低压线路接触不良,通过采集、分析模型中针板间发生放电时电路中各部位电气量信号,发现了因线路接触不良而发生放电现象时其零线电压波形具有规律性变化。通过改变针-板模型处于电路不同位置,观察所对应的零线电压波形的基本特征和探索放电信号传播规律以期解决放电源的定位和识别等问题。
1 接触不良及放电现象
1.1 接触不良分析
在线芯和线芯之间、线芯和设备之间、插头和插座之间等两个导体之间的接触如果存在氧化膜,形成的接触电阻过大[5],此时通过接头的工作电流使局部温度过高,而温度过高又使氧化膜增厚且继续增大了接触电阻致使接触条件恶化,最终导致线路接触不良,甚至电气火灾。
1.2 接触不良放电现象
线路因接头接触不良发生放电时,接触点出现银白色辉光,且伴有嘶嘶放电声。辉光放电持续一段时间观察导体接触点外形,发现导体接触部分氧化严重且由于放电产生的高温导致导体接触部位出现变形。接头接触不良处持续通电流时,接触间隙开始有火花产生,伴随有激烈的火花碰撞声,导体绝缘层严重灼蚀,接触处产生的高温开始融化绝缘层。导体接触部位经长时间的火花放电若此时的接触间隙不足以引起间隙放电则线路为开路状态,供电中断,若此时仍可维持间隙放电则放电产生的高温将融化绝缘层,引燃周围可燃物,导致电气火灾。
2 试验装置
为了研究针-板模型在电路中不同位置发生放电现象时零线电压波形的不同特征,在实验室做了一系列针-板放电试验。使用的试验装置有:调压变压器、滑线式变阻器、数字示波器、钳形电流表和自制针-板模型。
由于本试验针对低压电气线路所以选用220 V小型变压器,额定容量为1 kVA,最大输出电压为220 V。选用滑线式变阻器模拟线路总负载,最大可调电阻为52Ω,额定电流为6 A。采用美国泰克公司的TDS3032B型数字示波器对零线电压进行观察。自制针-板模型有3部分组成:10 mm量程的尖头微分头、聚氨酯塑料底座和铝薄板,实物照片如图1所示。
3 试验方法和过程
试验原理如图2所示。
在正常大气压下,保持针-板模型表面干燥、洁净,按照图2 a)、b)原理图把针-板模型接入电路,且保持针-板无压力接触。其中数字示波器最大可显量程为130 V,所以需将调压变压器调到该电压水平便于观察。数字示波器1通道观测火线电压波形,2通道观测零线电压波形,示波器采用边沿触发,全文件记录两通道的采集数据。滑线式变阻器全部接入电路。
针-板模型在火线时,刀闸一端接单相电进线,另外一端接变压器一次电压端口。用导线一头缠绕尖头微分头固定处,另外一头接变压器二次电压端。另取一头带夹子的导线,夹紧模型的铝板,另外一头接滑线式变阻器。具体连接示意图如图3所示。
保持针板无压力接触。将变压器接地端、滑线式变阻器出线端和数字示波器接地端一起接在单相电回路接线端。数字示波器1通道接调压器出线端,2通道接在滑线式变阻器末端。导线连接完毕后取一钳形电流表卡在线路导线上。关合刀闸,旋动变压器调压旋钮,借助万用表将电压调为130 V试验电压。将示波器调为边沿触发,等待放电现象的发生。试验过程中时刻观察钳形电流表的电流防止试验电流超过滑线式变阻器的额定电流。触发完成则保存波形数据文件,等待下一次触发信号。
针-板模型在零线时,将针-板模型放在滑线式变阻器后接入,其他接线和针板模型在火线一致,试验方法也和前面所提到的相同。
4 试验结果
根据针-板模型位于电路中的位置,放电现象可分为:火线接头放电和零线接头放电。在大量反复试验的基础上,示波器所观测到的零线电压波形在上述两种位置处的放电波形完全不同且有一定的规律性。
4.1 火线接头放电
针-板模型在火线时零线电压波形如图4所示。
单周期放电信号常出现在峰谷之间,波形出现少量尖刺脉冲且伴有高次谐波信号。若此次放电造成针板间隙产生电弧的瞬时断开和接通,则电压波形从当前时刻幅值降为0或从0恢复到下时刻电压幅值时会出现高幅脉冲信号,如图4 a)所示。图4 b)为连续两个周期都有放电现象,峰谷都会出现大量的谐波,且有少量脉冲信号,由于针板间隙电弧的瞬时开断和接通部分波形会在峰谷之间出现高幅脉冲信号。放电比较剧烈时相邻几个周期的波形均会出现较大扰动,如图4 c)所示,表现在针板间隙电弧的短时接通和闭合。这将造成波形在峰谷之间规律性缺失且出现高幅脉冲信号,此时的峰谷仍有大量谐波信号出现。
单周期放电、相邻周期放电和连续周期放电是放电现象渐强的过程,通过所得波形可以看出,当针-板模型处于火线上并发生放电现象时,高幅脉冲大多出现在峰谷之间且此峰谷处电压伴随大量的高次谐波信号,当放电持续一段时间且达到一定程度后将会引起接触短时开断。
4.2 零线接头放电
针-板模型在零线时零线电压波形如图5所示。
单周期放电信号在峰谷处出现,该信号为脉冲信号,如图5 a)所示。若放电现象发生在相邻的几个周期,则这几个周期的峰谷处均会出现高幅脉冲如图5 b)所示。图5 c)为放电比较剧烈时,放电脉冲会以峰谷为中心向两边扩散。
当针-板模型处于零线上并发生放电现象时,其放电脉冲往往出现在峰谷处。放电现象渐强后,放电脉冲规律的出现在相邻的峰谷处,当放电持续一段时间且达到一定程度后放电脉冲已峰谷为中心在其两侧均匀散开。
5 结语
本研究提出用针-板模型模拟实际低压线路接触不良,搭建了试验线路并通过数字示波器观测线路零线电压波形。最后得出结论:线路上因接触不良发生放电,接触不良发生在火线和零线上分别对应的零线电压波形差异性明显。在零线上出现接触不良放电时,零线电压波形中出现的放电脉冲具有一定的规律性。
摘要：为解决低压电气线路因出现接触不良而发生放电,及其放电源位置的确定和放电特征识别等问题,制作了针-板模型来模拟导体间接触不良。通过改变针-板模型位于线路中的位置,利用数字示波器采集模型处于线路不同位置时零线上的电压波形。试验表明:模型处于线路不同位置发生放电现象,其对应的零线电压波形具有不同的放电特征且具有一定的规律性。
关键词：接触不良,针-板模型,试验研究
参考文献
[1]司戈.我国建筑电气火灾的现状、问题和防控对策[J].建筑电气,2008,27(10):28-31.
[2]马吉安.电气线路接触不良的判断及预防措施[J].中国设备工程,2008(12):48.
[3]Kim Dong-Ook,Kim Hyang-Kon,Shong Kil-Mok,ChoiChung-Seog.The properties of oxidationgrowth and overheating by poor contact[C]//Proceedings of the 8th InternationalConference on Properties and Applications ofDielectric Materials,2006:392-395.
[4]Choi Chung-Seog,Kim Hyang-Kon,Kim Dong-Ook.The properties variation of PVC insulatedplug damaged by poor contact[C]//Proceedingsof the 7th International Conference onProperties and Applications of DielectricMaterials,2003:431-434.
“板”模型 第8篇
现行钢筋混凝土理论并未完全脱离“半经验半理论”的研究方法, 正是基于此, 研究钢筋混凝土理论的不同方法正在不断涌现, 如断裂力学、损伤力学、非连续介质力学在不断地进入钢筋混凝土理论研究中;然而由于钢筋混凝土理论的“半经验半理论”方法正好说明了人们对其内在工作机理上的认识还不够全面, 对这类问题有很多人采用了一种新的方法“人工神经网络模型法”。人工神经网络模型对模拟内部机理不完全清楚的问题有其优势, 因此在国外已有不少学者应用人工神经网络理论开展结构工程的研究工作, 同时国内很多学者也开始应用人工神经网络理论研究钢筋混凝土构件的力学行为。在应用神经网络模型分析钢筋混凝土构件力学性能时至少应考虑两类参数, 即自身属性和外部荷载。神经网络可完全基于实际实验, 通过收集大量原始实验数据, 建立合理的计算模型, 进而可能分析出现有计算公式中所没有考虑到的影响因素, 可望得到新的研究成果。因此, 采用神经网络模型研究既有预应力空心板的抗弯承载力是完全可行的。
由于既有预应力空心板性能都有不同程度的劣化, 包括混凝土碳化和预应力钢丝锈蚀, 使抗弯承载力理论计算的难度大大增加。尽管已有不少学者提出了不同的理论模型, 但用于实践都过于复杂, 计算参数难以获得, 或者计算精度远远达不到实际应用要求。而采用神经网络模型研究既有预应力空心板的抗弯承载力, 可以避开理论计算, 通过已有实验结果, 较准确地预测板的抗弯承载力, 为既有预应力空心板承载力计算开拓了新的途径。
2 网络模型选择
土木工程中应用最广泛的人工神经网络是BP网络。BP网络为前馈式网络中的一种, 其全称为误差反向传播网络 (Back Propagation Network) 。理论上证明各隐层的作用函数若采用连续函数, 则网络的输出可以逼近任意连续函数。可以说, 一个有q个输入、p个输出的BP网络, 其作用相当于一个由p维欧氏空间到q维欧氏空间的非线性映射[1]。
采用BP网络计算既有预应力空心板极限抗弯承载力, 因为统计信息隐藏在各层单元之间的连接权中, 所以关键问题是通过样本的反复学习, 寻找到最优权重。根据所掌握的实测数据的多少以及问题的要求, 建立合适的人工神经网络拓扑结构。已有理论证明具有一个隐层的三层前馈型神经网络可以有效逼近任意连续函数, 这个三层网络包括输入层、隐层、输出层 (见图1) 。考虑到实际应用的要求, 网络设计时应坚持的一个原则是尽可能地减小系统的规模和复杂性, 本文采用三层的BP神经网络。由于神经网络的输入层单元和输出层单元的个数可以由问题的要求直接确定, 关键在于确定隐含层单元的个数。隐层节点数目的选择是一个非常复杂的问题, Eberhart称“这是一门艺术”。可以说隐层节点数与问题的要求、输入输出单元的数量、训练样本的数量都有直接的联系。隐层节点数太少, 网络不能识别没有见过的样本, 容错性较差;太多则网络的泛化能力较差, 而且学习时间过长, 误差也不一定收敛到全局最小值。因此存在一个最佳隐层节点数。本文的隐层节点数在学习中调整确定。
3 网络结构的选定
根据钢筋混凝土构件的相关理论, 影响简支构件受弯承载力的主要因素为截面有效高度h0、截面宽度b、混凝土轴心抗压强度fc、纵向配筋率ρ、纵筋强度fy、受压钢筋配筋率ρ′及受压钢筋强度fy′。因此, 理想的简支构件抗弯模型应该是七维输入向量和二维输出向量。七维输入向量分别代表影响简支构件性能的7个因素, 二维输出向量则代表其受弯承载力Mu和破坏类型 (少筋、适筋或超筋破坏) 。
结合笔者所做实际既有预应力空心板现场试验, 综合考虑既有预应力空心板的实际情况, 本文建立BP网络模型方法如下:
1) 三维输入向量:回探法评定的混凝土抗压强度fcu, e, MPa;板底混凝土碳化深度d, mm;板的自定义配筋率ρd。
ρd=n/l (1)
其中, n为受力预应力ϕb4钢丝根数;l为板宽度, m。
2) 一维输出向量:预应力空心板极限承载力Mu, kN·m。
4 预测值计算
由现场试验结果我们可以得到8组试验数据, 将其中6组作为训练样本数据 (见表1) , 2组作为检验样本数据 (见表2) 。
由图2可以看到, 对Sigmoid函数而言, 当输入值的变化范围为 (-∞, -5) 时, 输出值均接近于0;当输入值的变化范围为 (5, +∞) 时, 输出值接近1;而对于双曲正切函数而言, 当输入值的变化范围为 (-∞, -5) 时, 输出值均接近于-1;当输入值的变化范围为 (5, +∞) 时, 输出值接近1。这表明当输入参数的变化范围处于这两个区间时, Sigmoid函数或双曲正切函数对输入值之间的差异不敏感, 从而大大降低了网络的学习能力和分辨能力, 因此需对表1, 表2中的输入参数进行处理, 处理后的数据见表3, 表4。
根据参考文献[2]第三章, 本文采用预测效果相对较好的Levenberg-Marquardt优化规则的BP算法, 隐层节点数依次选用3, 4, 5, 6, 7, 误差曲线及拟合结果如图3～图7所示。
由图3～图7可知, 隐层单元数为5时的误差量最小, 预测结果最接近, 因此, 网络的最佳隐层单元数为5。预测值如表5所示。
5 结语
1) 由神经网络预测结果可知, 抗弯承载力预测值比试验值高12%与15%, 之所以出现这样的结果, 经分析有以下两个方面的原因:a.本文只采用了6个学习样本, 学习样本太少;b.由于预应力钢丝的受力性能与锈蚀情况肯定对板的抗弯承载力有一定的影响, 因此在输入向量中未考虑预应力钢丝的情况下, 势必会造成预测结果的偏差。但对结果的影响不会很大, 因为在输入向量中考虑了板底碳化深度, 这是与钢丝锈蚀率相关联的一个量。
2) 混凝土碳化的影响因素复杂多变, 因而目前通过试验或工程观察所得到的样本数据离散程度较大, 导致在统计分析时精度不尽人意, 本文利用人工神经网络建立的多因素条件下混凝土碳化深度随时间变化的BP模型, 不需要明确的数学物理模型, 就可以得到相对精确的结果。
3) 利用人工神经网络模型预测既有预应力空心板的抗弯承载力, 可以随着样本数量的增多, 不断增强网络的学习能力, 而网络本身的结构不需要改变, 即:随着实测数据的不断积累, 它可以在新的基础上进行自学习, 形成更完善的评估系统, 进一步提高网络的精度和模型的应用范围, 这是其他数学模型无法比拟的。
总之, 神经网络模型在既有预应力空心板抗弯承载力预测方面有着明显的优势, 可以避开对钢筋混凝土内在工作机理的认识还不够全面的不足, 通过大量已有实验结果, 可以较准确地预测板的抗弯承载力, 为既有预应力空心板承载力计算提供了新的方法。
参考文献
[1]谢庄生.机械工程中的神经网络方法[M].北京:机械工业出版社, 2003.
