目前应用的温度场的数学模型.docx

目前应用的温度场的数学模型： 1、 冶金过程温度场建模，采用 瞬态温度场有限单元法 。 通过曲线拟合方法 , 获得了温度与 各物性间的关系 , 建立了变物性熔渣冷却温度场数学模型 , 分析了各种工艺参数对富硼 渣温度场分布的影响。 有限元法的应用范例： 1) 动态分析：计算结构的固有属性，以及动态载荷下的结构的各种响应和动应力，动 应变等； 2) 热分析 :计算在热环境下，结构或区域内部的温度分布和热流，以及由热引起的热应 力和热变形； 3) 其他 离散： 数学上， 有限元法的基本思想是通过离散化的手段把微分方程或者变分方程变成袋鼠方 程进行求解。 。。适合处理形状复杂的结构 。。复杂的边界条件 2、 高炉炉衬砌体结构温度场的数学模型： 根据几何对称性，基于三维结构图，数学模型主 体为描述控制体内三维变物性稳态热传导方程 3、沥青路面温度场模型应用的是 统计回归法 。以镇漓试验路连续 2a 实测的气候数据和路 面温度场数据为基础， 建立了精度更高的路面温度场模型， 尤其提高了较深处路面温度的预 测效果。 1） 测试方案 2） 影响因素分析：采用分布回归法分析不同环境因素对路面温度影响的显著程度。本文温 度沿深度的衰减因子采用乘幂函数 采用 分段函数 建立了温度场模型，预测值与实测温度数据相关系数 R2 达到 0.92， 能预测 0～ 38cm 任何深度的路面温度，改善了以往模型在较深处预测精度差的问题 ;( 2) 气温 太阳辐射等环境因素对路面温度影响有明显的延后性， 层位越深则延后时间越长， 就此提出了不同路面层位气温和太阳辐射影响的延后时长 ;( 3) 路面温度受气温 太阳辐 射的影响而产生波动，波动的幅度随深度增加而衰减，采用乘幂函数 H －i 作为温度衰 减因子，表征不同深度路面温度波动幅度的差异更为合适。 3、 GA 和 BP 网络模型的建立 ： 基于 GA (遗传算法 )结合 BP 网络的智能算法建立了钢坯表 面温度模型 , 并且提出了利用 BP 算法进行在线补偿的机制 , 使模型预报精度进一步提 高。 本文在 BP 网络的基础上把输出端信号通过延时环节反馈到输入端 , 从而形成动态 BP 网络。 利用 G A 进行 BP 网络的权阈值优化 , 即上述 4 个矩阵 w , v , 的优化。 转换成方 便 G A 操作 的染色体串。在遗传算法的进化过程中 , 对染色体的评价由适应度函数完 成 , 将适应度函数的函数值作为选择运算的依据。遗传算法的有哪些信誉好的足球投注网站目标是所有进化代中 使误差平方和最小的网络权重 , 而遗传算法只能朝着使适应度函数值增大的方向进化。 GA 遗传算法 ： 遗传算法主要通过选择、交叉和变异来实现 ,其本质是一种求解问题的高效 并行全局有哪些信誉好的足球投注网站方法， 它能在有哪些信誉好的足球投注网站过程中自动获取和积累有关有哪些信誉好的足球投注网站空间的知识， 并自适应地控 制有哪些信誉好的足球投注网站过程以求得最优解。 遗传算法是一个迭代的过程， 在每次迭代过程中都保留一组候 选解， 按解的好坏进行排序， 按照约束条件从中选取一组解， 利用遗传算法中的三个算子对 其进行计算，产生新一代的候选解，重复此过程直到满足某种收敛条件为止。 遗传算法求解步骤 （1） 选择问题解的一个编码，给出一个有 N 个染色体的初始群体 pop(1)， t=1。 （2） 对群体中的每一个染色体 ，计算它的适应函数值 f()。 （3） 若 停止规则满足，则算法停止，否则计算概率 =，并以此概率分布，从 pop(t) 中随机选取 N 个 染色体构成一个新的种群 newpop(t)。 (4) 通过交叉（交叉概率为） ，得到 N 个染色体的 crosspop(t+1)。 (5) 以较小的变异概率 ，使得某染色体的一个基因发生变异，形成新的 群体 mutpop(t+1) 。 令 t=t+1， pop(t)=mutpop(t)