罗兆明
,
王广军
,
朱丽娜
工程热物理学报
建立了反演炉子内壁二维几何形状的分散模糊推理方法(Decentralized Fuzzy Inference Method,DFIM).对炉子布置一组测点和设置一组模糊推理单元(fuzzy inference units,FIU).将测点位置处温度的计算值与实际测量值之间的偏差作为模糊推理单元的输入信息并进行模糊推理,对各模糊推理单元的推理结果进行加权综合实现对炉子内壁几何形状的补偿和修正,最后实现炉子内壁形状的反演.讨论研究内壁形状初始猜测值、测量误差和测点数目等对反演结果的影响,证明了分散模糊推理方法的有效性.
关键词:
传热
,
反问题
,
模糊推理
,
炉子
贾春玉
钢铁研究学报
针对板带材轧制过程是一个复杂的非线性过程及传统板形控制模型的固有缺陷,为了提高冷轧带钢的板形质量和成材率,提出一种基于神经网络模糊推理的自适应板形控制(AI-AFC)方案,并将其引入森吉米尔20辊轧机的板形控制系统.离线仿真结果表明:该系统具有良好的控制性能,可提高板形控制质量.
关键词:
人工智能
,
神经网络
,
模糊推理
,
森吉米尔20辊轧机
,
板 形控制
国宏伟
,
陈令坤
,
左海滨
,
杨天钧
,
于仲洁
钢铁研究
doi:10.3969/j.issn.1001-1447.2007.02.007
针对前人炉温预报模型存在变量过多不利于专家规则制定,未考虑渣皮脱落等因素对炉温影响,以及不能有效模拟专家思维等缺陷,改进了炉温预报选取的变量,设计开发了基于模糊数学理论的高炉炉温预报模糊推理专家系统.开发的炉温预报系统在武钢1号高炉运行取得很好的效果,命中率达到了93.85%.
关键词:
高炉
,
专家系统
,
模糊推理
,
炉温预报
徐江华
,
李山青
钢铁
为了提高带钢板形质量,开发了板形自动控制系统应用于连退平整机上.该控制系统使用了基于模糊推理的板形自动控制算法,算法根据板形偏差的大小及变化趋势在线整定增益系数.当板形偏差过大或变化过快时,该算法能快速将板形调整到目标值,从而能确保板形偏差始终在较小范围内.目前,算法已经应用在宝钢2条连续退火机组上,应用效果良好.
关键词:
板形
,
连续退火
,
平整机
,
自动控制
,
模糊推理
黄烨
,
郑世杰
兵器材料科学与工程
doi:10.3969/j.issn.1004-244X.2010.04.008
模糊理论具有处理不确定性信息的能力,在表征复杂的结构健康监测系统内、外部参数的类属、性态等的不精确、不明晰性方面具有独特的优势.为了监测复合材料层合结构的脱层损伤,引入以微观力学理论为基础的连续性损伤力学模型,提出用于模糊推理损伤监测系统的新的损伤表征参数,该损伤参数从脱层损伤的几何本质上描述脱层损伤的特性,比常规的以各方向弹性模量减少为特征的损伤表征更具有准确性和直观性.建立基于新的损伤参数的模糊推理损伤监测系统,并将其应用于复合材料柔性梁的脱层损伤监测中,仿真算例表明该系统可以快速、准确地识别出结构损伤的位置和程度.
关键词:
复合材料
,
损伤识别
,
模糊推理
,
脱层损伤
,
损伤表征参数
王宏涛
,
刘朝勇
,
郑世杰
兵器材料科学与工程
doi:10.3969/j.issn.1004-244X.2011.01.001
提出一种径向基函数(RBF)神经网络和模糊聚类分析相结合的复合材料结构脱层损伤监测方法.该方法融合神经网络学习能力强和模糊逻辑推理自适应、自组织、容错性好等优点,简化神经网络学习数据获取及模糊推理规则建立的过程.利用有限元方法对含有脱层损伤的复合材料试件进行数值模拟,以前六阶弯曲模态频率构建训练样本,将实验模态分析结果经送入训练好的模糊RBF神经网络进行预测,从而实现对复合材料梁的脱层损伤定位和损伤程度评估.实验结果表明,模糊RBF神经网络鲁棒性好,精度高.
关键词:
模糊推理
,
RBF神经网络
,
损伤监测
,
模态频率
,
复合材料
