【摘 要】
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为研究压下对连铸坯内部裂纹产生的影响,利用ABAQUS有限元软件建立了230 mm×280 mm断面大方坯压下数学模型.通过压下模型对重轨钢连铸坯压下过程进行热力耦合模拟计算,对压下过程中产生的内部裂纹进行了预测.首先,对连铸坯不同中心固相率为0.3～0.7的温度场进行计算;然后,利用压下模型计算了连铸坯中心固相率0.3～0.7时凝固前沿的等效塑性应变.研究结果表明,在连铸坯中心固相率为0.3～0.7的位置处分别施加7 mm压下量进行压下,连铸坯凝固前沿等效塑性应变未超过临界等效塑性应变(0.4％),连铸
【机 构】
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北京科技大学冶金新技术国家重点实验室,北京 100083
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为研究压下对连铸坯内部裂纹产生的影响,利用ABAQUS有限元软件建立了230 mm×280 mm断面大方坯压下数学模型.通过压下模型对重轨钢连铸坯压下过程进行热力耦合模拟计算,对压下过程中产生的内部裂纹进行了预测.首先,对连铸坯不同中心固相率为0.3～0.7的温度场进行计算;然后,利用压下模型计算了连铸坯中心固相率0.3～0.7时凝固前沿的等效塑性应变.研究结果表明,在连铸坯中心固相率为0.3～0.7的位置处分别施加7 mm压下量进行压下,连铸坯凝固前沿等效塑性应变未超过临界等效塑性应变(0.4％),连铸坯未出现内裂纹;同时,对连铸坯在中心固相率为0.6位置处进行了不同压下量的研究,研究结果表明,当连铸坯压下量超过7 mm时,凝固前沿的等效塑性应变超过临界塑性应变(0.4％),连铸坯出现内裂纹,并且压下量越大,连铸坯内裂纹越严重.同时,工业试验结果与模型计算结果基本吻合,验证了模型计算的准确性.
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无人驾驶车辆自身具有强烈的非线性、信号时延和参数不确定性,对它的控制还受到道路附着系数的变化、侧向风等外界因素影响.?因此传统控制方法往往难以对其稳定和精确地控制.?神经网络所具有的学习能力、自适应能力和近似非线性映射的能力,为解决车辆模型参数的不确定性、外界的扰动以及车辆自适应控制问题提供了有效的途径.?针对上述几个方面,对近几年国内外学者将神经网络应用到无人驾驶车辆运动控制中所取得的成果与进展进行了归纳分类,分别介绍了应用情况并对优缺点进行评价.?最后总结了神经网络在无人驾驶车辆运动控制中存在的主要问
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