以液压AGC系统为研究对象,结合轧机的输入、输出和时间延迟等因素,建立了预测控制策略,然后利用实际数据,建立预测控制的数学模型,通过反复优化,设计出合适的预测控制器。仿真验证表明,如果选择合适的预测控制参数,不考虑轧机的诸多参数,同样可以得到轧机液压AGC的机电一体化轧制模型,为液压AGC系统设计提供了基础。

为了明确加工状态及切削参数对细长轴类零件切削表面粗糙度的影响规律,通过刀具切削刃与工件表面形貌的几何映射关系,推导轴向截面的轮廓曲线方程,得出不同切削参数下的理论表面粗糙度值;对比分析不同加工状态、切削参数下细长轴切削表面粗糙度数据。结果表明:稳定切削时,细长轴工件的振动以主轴转频及其倍频为主,加工表面粗糙度受进给量影响最大,粗糙度随进给量的增大而增大,工件刚度较大时理论粗糙度与实测结果误差较小;当颤振发生时,工件振动信号中出现与其固有频率接近的高频振动成分,此时粗糙度理论预测结果与实测结果误差较大。理论模型中应充分融合工艺系统的振动信息,可进一步提高预测模型的精度与适用范围。

为了实现对低真空管道中运行列车的最大阻力预测研究,本文采用数值仿真和神经网络结合的方法。选取不同阻塞比、运行速度和管道压力,利用流体仿真软件计算100种运行工况下列车的最大阻力;以96组仿真数据作为网络模型训练样本,选取RBF和BP两种三层神经网络,经多次调试确定最佳隐层神经元数目,利用训练函数训练两种预测模型;利用随机选取的4组验证样本验证两种网络模型。研究表明:RBF和BP神经网络模型能较好的预测列车在真空管道中运行的最大阻力,其中RBF神经网络预测值的最大误差不高于5%,相比BP神经网络,RBF预测精度更优。

液压油等重质燃油是飞机与汽车发动机等设备中的重要传动介质,容易在高温热辐射作用下发生点燃及燃烧,但目前对于此类重质燃油在高温辐射作用下的燃烧特性缺乏科学认识。基于锥形量热仪对15号航空液压油的燃烧特性进行了实验研究,得到了燃烧特性实验数据,分析了外加热辐射对液压油池燃烧的影响机制,发现外加热辐射对于高含碳油池火的影响主要作用机制是强化其火焰辐射换热,基于火焰热反馈理论建立峰值预测模型,能够准确预测外加辐射作用下燃烧速率的峰值。可为此类重质燃油的在高温工作环境下的防火提供基础数据和理论依据。

为研究中走丝条件下,电火花线切割参数对渗碳钢20Cr材料去除率的影响,设计多因素正交试验。采用极差分析方法对线切割参数脉宽、脉停、电流进行优化,并利用最小二乘法建立材料去除率预测模型。试验结果表明:对材料去除率影响最大的因素是电流,其次是脉停;材料去除率线切割参数最优组合为脉宽40μs、脉停175μs、电流6 A;通过最小二乘法成功建立了材料去除率理论模型。试验结果为提高实际线切割20Cr材料加工效率提供了理论基础。

激光熔覆成形技术可以实现零件的再制造,但成形后的零件需要通过铣削加工来提高表面质量和精度。为分析316L不锈钢激光熔覆成形件铣削加工参数对表面粗糙度和表面形貌的影响,使用正交设计和优化设计2种方法进行试验以建立多元线性回归方程。以提高表面质量为目标,通过极差分析和响应面分析进行参数优化并对比优化结果。结果表明:各参数对表面粗糙度影响的显著性由大到小依次为进给速度v_(f)、侧吃刀量a_(e)、背吃刀量a_(p)、主轴转速n;多元二次回归模型显著性更高,准确性最好;响应面优化参数组合得到的表面质量最好,形貌最佳。

针对子午线轮胎模具微铣削加工过程中能耗计算问题,以主轴转速、每齿进给量、切削深度3个重要铣削参数作为变量,设计轮胎模具微铣削加工能耗实验。根据实验数据构建基于BP神经网络的微铣削能耗预测模型。通过改进预测模型的激活函数,提高模型的预测精度。结果表明:所提的预测模型有效,可以实现不同铣削参数组合下的能耗预测。

在分析铣削过程能耗特性的基础上,针对难加工材料切削过程中能耗大、效率低、刀具受损严重等问题,提出一种考虑刀具主后刀面磨损的机床比能预测模型。应用田口法设计304不锈钢数控铣削正交试验,采用非线性回归拟合试验数据,分析切削参数和刀具磨损对机床比能的影响规律。结果表明:该机床比能预测模型的准确率在96%以上;在半精加工铣削参数范围内,机床比能随铣削深度、铣削宽度、进给速度和铣削速度的增大逐渐减小,随着刀具磨损值的增大呈线性增大。

分析引起产品质量问题的主要因素，并以此为依据构建了一种基于BP网络的机械产品质量预测模型。对于不同材质的工件，当选定了加工参数后，就可以通过该模型提前预测出工件加工完成后的尺寸误差，从而为控制、提高产品质量打下坚实的基础。最后，通过实例验证了该预测模型的可靠性。

该文提出了一种基于预测模型的神经网络自适应控制器的设计方法,并应用在某型航空气动伺服系统中.局部模型预测器具有自学习功能,能动态逼近非线性输入-输出数据,将其与自适应神经网络算法结合起来有利于提高系统的动态性能.实验仿真结果表明,该文提出的自适应控制器具有良好的动态品质,对系统参数的变化亦有很强的鲁棒性.