非线性温度

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k型热电偶测温实验非线性误差计算

k型热电偶测温实验非线性误差计算
对于K型热电偶的温度测量实验，需要考虑其非线性误差。

K型热电偶的非线性误差可以通过曲线拟合方法进行计算。

通常采用的方法有多项式曲线拟合或指数方程拟合。

1. 多项式曲线拟合方法：
- 收集实验数据，包括已知温度和相应的热电势值。

- 将数据点进行多项式曲线拟合，可以选择一阶、二阶或更高阶的多项式。

- 根据拟合出的曲线表达式，计算每个温度点与对应热电势值的残差，即测量误差。

- 对残差进行统计分析，求得非线性误差的近似值。

2. 指数方程拟合方法：
- 收集实验数据，包括已知温度和相应的热电势值。

- 将数据点进行指数方程拟合，可以选择一次或多次指数项进行拟合。

- 根据拟合出的指数方程，计算每个温度点与对应热电势值的残差，即测量误差。

- 对残差进行统计分析，求得非线性误差的近似值。

需要注意的是，为了减小测量误差，可以在实验过程中注意以下几点：
- 保持热电偶的稳定性，避免温度梯度和颤动引起的测量误差。

- 校准热电偶，使用标准温度源进行校准，保证测量的准确性。

- 避免外界干扰，例如电磁场、电流等，可能会对测量结果产生影响。

这些方法可以帮助你计算K型热电偶测温实验的非线性误差，提高温度测量的准确性。

热敏电阻的类型和工作原理

热敏电阻的类型和工作原理热敏电阻是一种特殊的电阻，其电阻值随温度的变化而变化。

通常分为两种类型：正温度系数热敏电阻（PTC）和负温度系数热敏电阻（NTC）。

1. 正温度系数热敏电阻正温度系数热敏电阻，简称为PTC，是指当温度升高时，电阻值也随之升高的一类热敏电阻。

PTC 热敏电阻的材料广泛应用于许多不同的领域，如汽车电子、工业自动化、家电、电信、医疗器械等。

常见的 PTC 材料有：铂、镍、氧化物等。

常见的 NTC 材料有：氧化锌、硅酸铁、铬酸镁等。

热敏电阻的工作原理基本上是根据温度的变化影响材料的电阻值。

当温度升高时，电子的热运动会增强导致原子晶格的振动量增加，进而导致材料电阻值增大；相反，当温度降低时，电子的热运动会减少，导致原子晶格的振动量也减少而电阻值随之减小。

热敏电阻的电阻值与温度之间的关系可以通过热敏电阻的温度系数表达。

正温度系数热敏电阻的温度系数大约在 0.03%～0.06% / ℃ 之间。

总体来讲，热敏电阻的温度系数越大，其变化率越快，对于环境温度的变化反应越灵敏。

通常选用的热敏电阻的温度系数都是比较大的。

三、热敏电阻的应用热敏电阻的应用非常广泛，其主要应用领域包括：电力、家用电器、汽车、航空、航天、医疗器械、工业自动化、通信等各个领域。

1. 温度测量：在许多场合下，需要测量环境的温度，这时可以采用热敏电阻来测量。

3. 温度补偿：在一些设备中，需要对环境温度进行补偿，热敏电阻也可以用来进行温度补偿。

热敏电阻的应用非常广泛，以其准确性、可靠性和经济性而受到各个领域的重视。

四、热敏电阻的优点1. 灵敏度高：热敏电阻能够通过改变电阻值来反应温度的变化，对环境温度的变化非常敏感且变化率快，因此在环境变化迅速的场合应用非常广泛。

2. 高精度：热敏电阻具有较高的温度测量精度，可以测量精度高达±0.5°C。

3. 经济实用：热敏电阻的成本相比其他传感器较为低廉，适用于大规模应用，经济实用。

液体比热容温度关联式__概述及解释说明

液体比热容温度关联式概述及解释说明1. 引言1.1 概述液体比热容温度关联式是研究液体在不同温度下比热容变化规律的数学表达式。

液体比热容是指单位质量液体在吸收或释放热量时，温度改变一个单位时所需要的能量。

它是描述液体热特性的重要参数之一，对于许多领域的工程应用和科学研究具有重要价值。

1.2 文章结构本文将分别从概述、解释说明液体比热容温度关联式原理、应用与进展以及结论等几个方面进行探讨。

首先，在引言中简要介绍了文章的背景和目的，并给出了文章的整体结构。

1.3 目的本文旨在通过对液体比热容温度关联式的概述及解释说明，使读者了解这一领域的基础知识和相关原理。

通过对目前已有的常见液体比热容温度关联式形式及其推导过程进行分析，帮助读者理解其中的物理意义和科学依据。

此外，介绍当前工程领域中该关联式的应用案例和主要研究方向，以及未来的发展方向和挑战。

最后，总结本文的主要内容和贡献，并展望液体比热容温度关联式未来的发展，并提出一些建议，为未来的研究方向提供参考。

通过本文的阅读，读者将获得对液体比热容温度关联式的深入了解，从而有助于在工程与科学研究中更好地应用和理解该领域的相关知识。

2. 液体比热容温度关联式概述2.1 液体比热容的定义与意义液体比热容是指单位质量的液体在温度变化时所吸收或释放的热量。

它是描述液体对温度变化的响应能力的物理量。

液体比热容的测量可以提供关于液体热学性质和分子结构之间相互关系的重要信息。

2.2 温度对液体比热容的影响温度是影响液体比热容的主要因素之一。

随着温度升高，大部分液体比热容会逐渐减小。

这是因为随着温度上升，分子间相互作用力减弱，导致能量转移更加有效率，使得相同质量下液体吸收或释放单位能量所需的温度变化减小。

2.3 研究液体比热容温度关联式的意义研究液体比热容与温度之间的关联式具有重要科学和实际意义。

首先，通过建立合适的数学模型和关联式，可以预测未知条件下液体的比热容数值，为科学实验和工程设计提供便利。

水加热的过程中温度是如何变化的科学问题

水加热的过程中温度是如何变化的科学问题水加热的过程中，温度是如何变化的？这是一个深入探究热力学和热传导的科学问题。

当我们将水加热时，热能会被传递到水分子中，使其运动加速，从而提高水的温度。

然而，这个过程并非线性的，温度变化并不是一成不变的。

事实上，当水被加热时，它会经历三个不同的阶段。

第一阶段是初始加热阶段，此时水的温度开始上升，但是升温速度比较缓慢。

这是因为水分子的热运动需要克服分子间的吸引力，才能加速自身运动。

第二阶段是稳定加热阶段，此时水的温度开始加速上升，但是升温速度逐渐减缓。

这是因为随着水分子的热运动加快，它们之间的相互作用力也会增强，导致温度变化逐渐趋于稳定。

第三阶段是沸腾阶段，此时水开始沸腾并放出大量蒸汽，温度也开始保持稳定在水的沸点处。

这是因为在沸腾过程中，水分子的运动速度已经足够快，能够战胜分子间的相互作用力，并将热能转化为蒸汽释放出来。

因此，水加热的过程中，温度变化是一个复杂的过程，涉及到热力学和热传导等多个方面的知识。

深入研究水的加热过程，不仅可以加深我们对物理学和化学的理解，也有助于我们更好地利用和控制水的热性质。

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VeriFlex温度控制技术

简介温度循环是所有PCR 的基础，PCR 仪性能对于您和您的研究具有至关重要的作用。

温度、变温速率和保持时间是影响PCR 反应成功的关键参数。

高性能PCR 仪必须能够精确控制液体(反应)温度和保持时间，不受反应体积的影响。

PCR 仪对温度和保持时间的控制在PCR 优化实验中具有更重要的作用。

PCR 仪必须在正常PCR 和PCR 优化运行过程中提供相同的性能。

本文分析了采用Applied Biosystems™ VeriFlex™温度控制技术或传统梯度加热模块的仪器的构造，并对其性能进行比较。

什么是梯度温度控制？梯度温度控制是帮助用户进行PCR 优化实验的特性之一，以便确定PCR 实验方案的最佳温度和保持时间，尽量减少实验次数。

在理论上，真正的梯度应在均匀的金属加热模块上显示线性温度斜率，如图1所示。

目前市场上的梯度PCR 仪的结构都是在均匀的金属加热模块下方有两个独立的加热/冷却元件，如图2所示。

这种设计存在如下限制：t 在梯度PCR 仪中，用户只能设置两个温度，无法控制加热模块上的其他区域的温度。

t 由于均匀的金属加热模块两端设置的高温和低温之间的热学相互作用，无法实现真正的线性梯度。

实际上，均匀的金属加热模块上的温度更多呈S 形曲线而非线性梯度，如图3所示。

用于热循环的VeriFlex温度控制技术图1. 线性梯度温度。

图2. 梯度PCR 仪的结构。

图3. 非线性梯度温度。

应用说明 3VeriFlex 温度控制技术图4. VeriFlex 加热模块结构。

Eppendorf Mastercycler Nexus Gradient 6331 000.017Eppendorf Mastercycler Nexus GX26336 000.015Bio-Rad C1000 Touch 96孔185-1196 Bio-Rad T100186-1096Applied Biosystems ProFlex 1 x 96孔4484075Applied Biosystems SimpliAmp A24811SensoQuest LabCycler 011-101, 012-103Bioer GeneMax BYQ6067Takara Dice TouchTP 350VeriFlex 技术与传统梯度的比较什么是VeriFlex 加热模块温度控制？采用VeriFlex 技术的PCR 仪在3个或更多金属加热模块下方分别有3个或更多独立的加热/冷却元件，如图4所示。

ntc温度与热敏电阻阻值

ntc温度与热敏电阻阻值NTC温度与热敏电阻阻值热敏电阻是一种能够根据温度变化而改变电阻值的电子元件。

热敏电阻的阻值与温度呈负相关关系，即温度升高，阻值下降；温度降低，阻值增加。

这种特性使得热敏电阻在温度测量和温度补偿等领域有着广泛的应用。

NTC（Negative Temperature Coefficient）热敏电阻是一种温度系数为负的热敏电阻。

它的阻值随温度升高而迅速下降，因此被广泛应用于温度检测和控制系统中。

NTC热敏电阻的原理是基于半导体材料的温度敏感特性。

在半导体材料中，带电载流子的浓度与材料的温度密切相关。

当温度升高时，半导体中的带电载流子浓度增加，从而导致电阻值下降；当温度降低时，带电载流子浓度减少，电阻值增加。

这种温度与电阻值之间的负相关关系使得NTC热敏电阻成为温度测量和控制的理想元件。

NTC热敏电阻的阻值与温度之间的关系可以通过温度特性曲线来表示。

一般来说，NTC热敏电阻的阻值随温度的变化呈非线性关系。

在常见的NTC热敏电阻中，常用的温度特性曲线有三种：B值曲线、R-T曲线和Steinhart-Hart曲线。

B值曲线是NTC热敏电阻最常见的温度特性曲线之一。

B值是指在某一温度下，NTC热敏电阻阻值与温度之间的关系。

B值越大，NTC热敏电阻的阻值变化越敏感。

B值曲线可以用来描述NTC热敏电阻的温度特性，但是由于其非线性关系，需要进行复杂的计算来获得准确的温度值。

R-T曲线是NTC热敏电阻的阻值与温度之间的关系曲线。

这种曲线可以通过实验测量得到，可以直观地展示NTC热敏电阻的温度特性。

R-T曲线在温度测量和控制系统中被广泛使用，但由于其非线性关系，需要进行适当的校准才能获得准确的温度值。

Steinhart-Hart曲线是一种更加精确的描述NTC热敏电阻温度特性的方法。

该曲线是通过数学模型拟合得到的，可以在广泛的温度范围内提供高精度的温度测量。

Steinhart-Hart曲线可以通过三个或更多的测量点来确定，从而实现对NTC热敏电阻的精确温度测量。

焊接温度场和应力场的数值模拟

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沈阳工业大学硕士学位论文焊接温度场和应力场的数值模拟姓名：王长利申请学位级别：硕士专业：材料加工工程指导教师：董晓强 20050310沈阳工业大学硕士学位论文摘要焊接是一个涉及电弧物理、传热、冶金和力学的复杂过程。

焊接现象包括焊接时的电磁、传热过程、金属的熔化和凝固、冷却时的相变、焊接应力和变形等。

一旦能够实现对各种焊接现象的计算机模拟，我们就可以通过计算机系统来确定焊接各种结构和材料的最佳设计、最佳工艺方法和焊接参数。

本文在总结前人的工作基础上系统地论述了焊接过程的有限元分析理论，并结合数值计算的方法，对焊接过程产生的温度场、应力场进行了实时动态模拟研究，提出了基于ＡＮＳＹＳ软件为平台的焊接温度场和应力场的模拟分析方法，并针对平板堆焊问题进行了实例计算，而且计算结果与传统结果和理论值相吻合。

本文研究的主要内容包括：在计算过程中材料性能随温度变化而变化，属于材料非线性问题；选用高斯函数分布的热源模型，利用函数功能实现热源的移动。

建立了焊接瞬态温度分布数学模型，解决了焊接热源移动的数学模拟问题；通过改变单元属性的方法，解决材料的熔化、凝固问题；对焊缝金属的熔化和凝固进行了有效模拟，解决了进行热应力计算收敛困难或不收敛的问题；对焊接过程产生的应力进行了实时动态模拟，利用本文模拟分析方法，可以对焊接过程的热应力及残余应力进行预测。

本文建立了可行的三维焊接温度场、应力场的动态模拟分析方法，为优化焊接结构工艺和焊接规范参数，提供了理论依据和指导。

关键词：焊接，数值模拟，有限元，温度场，应力场沈阳工业大学硕士学位论文ＳｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｗｅｌｄｉｎｇｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｉｅｌｄａｎｄｓｔｒｅｓｓｆｉｅｌｄＡｂｓｔｒａｃｔＷｅｌｄｉｎｇｉｓａｃｏｍｐｌｉｃａｔｅｄｐｈｙｓｉｃｏｃｈｅｍｉｃａ／ｐｒｏｃｅｓｓｗｌｆｉｅｈｉｎｖｏｌｖｅｓｉｎｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｓｍ，Ｍａｔｔｒａｎｓｆｅｒｒｉｎｇ，ｍｅｔａｌｍｅｌｔｉｎｇａｎｄｆｒｅｅｚｉｎｇ，ｐｈａｓｅ?ｃｈａｎｇｅｗｅｌｄｉｎｇＳＯｓｔｒｅｓｓａｎｄｄｅｆｏｒｍａｔｉｏｎａｎｄｏｎ，Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｇｅｔｈｉｇｈｑｕａｆｉｔｙｗｅｌｄｉｎｇｓｔｍｃｔｔｌｒｅ，ｔｈｅｓｅｆａｃｔｏｒｓｈａｖｅｔｏｂｅｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ．Ｉｆｃａｎｗｅｌｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｂｅｓｉｍｕｌａｔｅｄｗｉｔｈｃｏｍｐｕｔｅｒ，ｔｈｅｂｅｓｔｄｅｓｉｇｎ，ｐｍｃｅｄｕｒｅｍｅｔｈｏｄａｎｄｏｐｔｉｍｕｍｗｅｌｄｉｎｇｐａｒａｍｅｔｅｒｃａｎｂｅｏｂｔａｉｎｅｄ．ＢａｓｅｄＯｉｌｓｕｍｍｉｎｇｕｐｏｔｈｅｒ’Ｓｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅ，ｅｍｐｌｏｙｉｎｇｎｕｍｅｒｉｃａｌｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓｙｓｔｅｍｉｃａｌｌｙｄｉｓｃｕｓｓｅｓｔｈｅｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔａｎａｌ删ｓｙｓｔｅｍｏｆｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｂｙｒｅａｌｉｚｉｎｇｔｈｅ３Ｄｄｙｎａｍｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｗｅｌｄｉｎｇｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｉｅｌｄａｎｄｓｔｒｅｓｓｆｉｅｌｄ，ｔｈｅｎｕｓｅｓｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｏｆｂｏａｒｄｓｕｒｆａｃｉｎｇｂｙＦＥＭｓｏｆｔＡＮＳＹＳ．Ａｔｔｈｅｔｈｅｏｒｙｒｅｓｕｌｔ．ｓａｍｅｔｉｍｅ．ｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔａｃｃｏｒｄｓｗｉｔｈｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌａｎａｌｙｓｉｓｒｅｓｕｌｔａｎｄＴｈｅｍａｉｎｃｏｎｔｅｎｔｓｏｆｔｈｅｐａｐｅｒａｒｅａｓｆｏｌｌｏｗｉｎｇ：ｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｉｎｗｅｌｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓｉｓａｍａｔｅｒｉａｌｎｏｎｌｉｎｅａｒｐｒｏｃｅｄｕｒｅｔｈａｔｔｈｅｍａｔｅｒｉａｌｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｃｈａｎｇｅｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｏｆＧａｕｓｓａｓｗｉｔｈｔｈｅｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；ｃｈｏｏｓｅｈｅａｔｓｏｕｒｃｅｍｏｄｅｌ．ｕｓｅｔｈｅｆｕｎｃｔｉｏｎｃｏｍｍａｎｄｔｏａｐｐｌｙｌｏａｄｏｆｍｏｖｉｎｇｈｅａｔＳ０１２Ｉｅ－２．ＡｍａｔｈｅｍａｔｉｃｍｏｄｅｌｏｆｔｒａｎｓｉｅｎｔｔｈｅｒｍａｌｐｒｏｃｅｓｓｉｎｗｅｌｄｉｎｇｉｓｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄｔｏｓｉｍｕｌａｔｅｔｈｅｍｏｖｉｎｇｏｆｔｈｅｈｅａｔｓｏＢｒｃｅ．Ｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｏｆｍｅｓｈｓｉｚｅ，ｗｅｌｄｉｎｇｓｐｅｅｄ，ｗｅｌｄｉｎｇｃｕｒｒｅｎｔａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｒａｄｉｕｓｅｌｅｃｔｒｉｃａｒｃｏｎｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｉｅｌｄａ比ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ．Ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｆｕｓｉｏｎａｎｄｓｏｌｉｄｉｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｍａｔｅｒｉａｌｈａｓｂｅｅｎｓｏｌｖｅｄｂｙｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｃｈａｎｇｉｎｇｔｈｅｅｌｅｍｅｎｔｍａｔｅｒｉａｌ．Ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｔｈｅｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙｏｒｔｈｅｕｎ—ｃｏｎｖｅｒｇｅｎｃｅｄｕｒｉｎｇｔｈｅｃａｌｃｕｌａｔｉｎｇｏｆｔｈｅｔｈｅｒｍａｌｓｌＴｅｓｓｉｓｓｏｌｖｅｄ；ｔｈｒｏｕｇｈｒｅａｌ－ｔｉｍｅｄｙｎａｍｉｃｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｓｔｒｅｓｓｐｒｏｄｕｃｅｄｉｎｗｅｌｄｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ，ｔｈｅｔｈｅｒｍａｌｓｔｒｅｓｓａｎｄｒｅｓｉｄｕａｌＳｌｌ℃ＳＳｉｎｗｅｌｄｉｎｇｃａｎｂｅｐｒｅｄｉｃｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｖｅａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ａｆｅａｓｉｂｌｅｓｌＩｅｓｓｄｙｎ黜ｆｉｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｏｎ３Ｄｗｅｌｄｉｎｇｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｉｅｌｄ，ｏｎｆｉｅｌｄｈａｄｂｅｅｎｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ，ｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓｔｈｅｏｒｙｆｏｕｎｄａｔｉｏｎａｎｄｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｔｈｅｗｅｌｄｉｎｇｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．ＫＥＹＷＯＲＤ：Ｗｅｌｄｉｎｇ，ＮｕｍｅｒｉｃａｌＳｉｍｕｌａｔｉｏｎ，Ｆｉｎｉｔｅｅｌｅｍｅｎｔ，Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅｆｉｅｌｄ，Ｓｔｒｅｓｓｆｉｅｌｄ．２．独创性说明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

荷载、自重、扬压力、泥沙压力、浪压力、冰压力和地震

作用于拱坝的荷载有静水压力、动水压力、温度荷载、自重、扬压力、泥沙压力、浪压力、冰压力和地震荷载等。

其中静水压力、泥沙压力、浪压力计算相对容易，只需将已知参数代入计算公式即可求得。

自重、温度和地震荷载计算相对复杂，考虑因素较多，应认真计算。

1、自重混凝土拱坝在施工时常分段浇筑，最后进行灌浆封拱，形成整体。

在拱坝形成整体前，各坝段的自重变位和应力已形成，全部自重应由悬臂梁承担。

即将自重作为竖向荷载，计算由此产生的梁的变位w i δ，代入拱梁变位协调方程。

2、温度荷载。

温度荷载的大小与封拱温度有关，且随时间和位置而变化，精确计算是极为复杂的，通常仅考虑对坝体安全最不利的情况，即对坝体应力而言，需计入温降的影响，对稳定而言，需计入温升的影响。

温度沿上下游方向在坝体内呈非线性分布，为便于计算方便，可将其与封拱温度的差值，即温度荷载视为三部分的叠加，即均匀温度变化（t 1）、等效线性温差（t 2）、非线性温度变化（t 3）。

均匀温度变化（t 1）是温度荷载的主要部分，它对拱圈轴向力和力矩、悬臂梁力矩等都有很大影响。

等效线性温差（t 2）在中、小型工程中一般可不考虑。

非线性温度变化（t 3）不影响整体变形，在拱坝设计中一般可略去不计。

对于中、小型拱坝，可视情况采用下列经验公式作拱坝的温度荷载计算：44.257.571+=T t （0C ）（1）或 393471⋅+=T t （0C ）（2）式中： T —坝厚（m ）。

3、地震荷载我国《水工建筑物抗计规范》规定，以拟静力法作为抗震设计的主要计算方法，对于超过150m 的高坝应进行动力分析，对于设计烈度高于9度的情况应进行特殊研究。

地震荷载包括地震惯性力、地震动水压力和上游淤沙的地震动土压力，最后一项数值很小，一般可以不计，前两项的计算参见有关文献。

4、荷载组合混凝土拱坝设计的荷载组合分为基本组合和特殊组合二类。

基本组织包括：①水库正常蓄水位及相应的尾水位和设计正常温降、自重、扬压力、泥沙压力、浪压力、冰压力；②水库死水位(或运行最低水位)及相应的尾水位和此时出现的设计正常温升、自重、扬压力(或不计)、泥沙压力、浪压力；③其他常遇的不利荷载组合。

热敏电阻温度传感器的非线性误差分析

超过经济负荷运行。给煤量的增加，会使煤粒在床内平均停留时间缩短，细颗粒扬析增加，使飞灰损失、溢流灰损失反而增加，加之排烟温度损失也要增加，所以热效率降低。
合土工膜，应外铺一层合格的复合土工膜在破坏部位之上，其各边长度应至少大于破损部位 1m 以上，并将两者进行拼接处理；⑨施工中为防止大风吹损复合土工膜，均使用沙袋或软性重物压住，直至保护层施工完为止。当天铺设的复合土工膜应在当天全部拼接和覆盖完成。 4 施工期的质量检查和验收
(1) 覆盖前的外观检查。在每层每次复合土工膜被覆盖前，按有关规定目测有无漏接，接缝是否无烫损、无褶皱，
5 影响结果的几个关键性问题（1）延迟效应：因为热的传递需要相对变化较大的时
间，当周围环境温度发生变化时，首先是热敏电阻外层的
刚体感应到并跟随这一温度的变化，然后热敏电阻本体才感应并跟随外层刚体的温度变化而变化。
（2）自热效应：用直流电桥或其他方法测量负温度系数热敏电阻阻值时，总有一定的工作电流通过热敏电阻，由于热敏电阻的电阻值较大、体积小、热容量小。焦耳热
二是测温桥路的特性带来的非线性影响。由于非线性的
存在给测温值带来了误差，特别是在宽范围的测温中，使
得测量精度显著下降。因此必须进行线性化处理，即非线
性补偿。
这种方法利用电桥和差动放大电路的特性，将热敏电
阻作为电桥的一个桥臂，与运算放大器构成电桥差动线性
补偿电路如图 1（a）所示。如果 U01、U02、U03 分别对应温度
循环流化床锅炉燃烧技术进行了较多的研究，取得了较大的发展，而我国在 80 年代末才开始起步，但通过我国科技人员的努力，在该技术方面已经比较成熟。目前，国内已运行的循环流化床锅炉大多是中温中压型锅炉，本文从理论的角度对影响中温中压型循环流化床锅炉经济运行的因素进行了分析，并提出自己的见解。

midas学习-温度应力

内部约束应力 1.44 ×106
释放的应力
释放轴向约束
-2.16 ×106
内部约束应力 1.8 ×106
释放的应力
释放弯曲约束
-1.8 ×106 内部约束应力
-0.36 ×106
释放的应由上图可知，当无外部约束条件时，线性的温度梯度不会引起自我约束应力。
σ = M T = 0.0888×106
z
12 / 6
= 0.5328×106
同样，下图显示的是从两端固接，逐步释放各约束时结构的应力情况。
两端固接
内部约束应力
1.44 ×106
释放的应力
释放轴向约束释放弯曲约束
2.16 ×106
内部约束应力
释放的应力
-9.36 ×105
×
= σ b z dz = 1 × 0.504 ×106 × 0.14 × (1 × 0.14) −
2
3
1 × 0.936 ×106 × 0.52 × (0.4) 2
+ 1 ×1.224 ×106 × 0.34 × (0.66 + 2 × 0.34) = 0.0888×106
2
3

相当于等效弯矩引起的弯曲应力：
轴向应力的计算:
σ
=
∫
σ b dz Area
= [ 1 × 0.4 ×1.44 ×106 − 1 × 0.6 × 2.16 ×106 ]/1 = − 0.36 ×106
2
2

温度作用引起的变形如上图所示，由轴向和弯曲两部分组成。下图显示的是从两端固接，逐步释放各约束时结构的应力情况。
两端固接
2.16 ×106
0.936 ×106

热膨胀系数

热膨胀系数热膨胀系数是物理量，它指对温度改变而影响物体尺寸的系数。

物质由于温度变化而发生的体积变化的比值称为热膨胀系数。

热膨胀系数的符号为α，它定义为物体长度随温度变化的百分比变化率即：α = ΔL/L％/ΔT物体的体积变化的比值即体积膨胀系数β定义为：热膨胀系数涉及物质状态、温度变化、物理量和温度单位等因素。

根据温度变化的规律，可以按照温度范围将热膨胀系数分为低温热膨胀系数、中温热膨胀系数和高温热膨胀系数，具体的表示符号依次为αL，αM，αH。

热膨胀系数分为线性温度热膨胀系数α线和非线性温度热膨胀系数α非线。

α线表示热膨胀系数与温度变化率之间关系很相近，而α非线表示热膨胀系数和温度之间关系不太明显，物质的热膨胀系数随温度变化呈现出非线性规律。

人们定义常温常压条件下的热膨胀系数α床，指的是物质由常温25℃至低温0℃时物体长度变化量与原长度的比值的变化值：在化学中，热膨胀系数广泛应用于物体的体积变化衡量，物体的金属材料随温度变化常常会发生收缩和膨胀现象，这种情况在机械制造中非常常见。

因此，热膨胀系数的研究为机械制造的实践提供了重要的参考依据，同时也为热发电和热变形处理等技术服务。

根据物质性质、温度变化范围等不同因素，物质的热膨胀系数会不同。

常见的金属、多晶硅、石英玻璃、空气和不同气体等物质的热膨胀系数数值如下：金属：α=13×10^-6/K多晶硅：α=2.6×10^-6/K石英玻璃：α=0.5×10^-6/K水：α=0.0005 K-1空气：α=0.0003 K-1不同气体如空气中的氧气：α=0.0020 K-1热膨胀系数的值是根据物体内部结构、微观结构和温度变化等不同因素而发生变化的，对于某些物质热膨胀系数会有大范围变化，如金属在低温时会膨胀，高温时将收缩。

热膨胀是指在温度升高时，物体中的热量会使得物质分子的活动性增加，从而增大分子的体积，使得整体的体积也会增大而产生的膨胀现象，其热膨胀系数为其物理量的表示，物质对温度变化的敏感性越大，热膨胀系数越大。

Z-温度传感器的非线性补偿

计了ｚ温度传感器的工作电路，一给出了温度数字传感器输出标准值。采用分段线性化的方法进行非线性补偿，通过单片机软件编程加以实现。实验结果表明：计的ｚ温度传感器的输出与期望的线性输出的设－
最大误差小于土 ℃ ，１满足一般测温要求。关键词：温度传感器；非线性补偿；分段线性化；单片机
ｔｐｒｔｅｄｇｎｏｉｖｎＴｅｎｎｉａｏｐｎａｏｅｌｅｙｔｔｏｆｒｃｏｉｅｒａｉｅｅｕｉｔｅｓｒｓ西ｅ．ｈｏｌｅｃｍｅｓｔｎｉｒａｉｄｂｅｍｅｄｏａｔｎｌａｉｔｎｍａｒｉｓｎｒｉｓｚｈｈｆｉｎｚｏ
ａｐｉａｉｎｐｌｔ，ｃｏＫｅｒｓｅｅａｕｅｓｎｏ；ｎｎｉｅｏｅｓｔｎ；ｆｃｉｎｌｅｒａｉｎ；ｍｏｏｉｉｃｏｏｕｅｙｗｏｄ：ｔｍｐｒｔｒｅｓｒｏｌａｃｍｐｎａｉｎｒｏｒｔｉａｉｔａｏｎｚｏｎｌｈｃｍｉｒｃｍｐｔｒｔ
Ａｂｔｃ：Ｉｒｅｅｌｅｌｅｒｕｐｔｆ－ｅｅａｕｅｓｎｏ，ｈｉｕｔｆ－ｅｅａｕｅｓｎｒｉｅｉｎｄｓｒｔｎｏｄｒｔｒａｉｉａｔｕｔｍｐｒｔｒｅｓｒｔｅｃｒｉｏｔｍｐｒｔｒｅｓｄｓｇｅａｏｚｎｏｏＺｃＺｏｓｂｓｄｏｈｃｕｌｔｓｎｅｅｒｈａｏｔｔｅｐｏｅｔｆＺｔｍｐｒｔｒｅｓｒＴｅｏｔｕｔｎａｄｖｕｆａｅｎｔｅａｔａｅｔａｄｒｓａｃｂｕｈｒｐｒｏ－ｅｅａｕｅｓｎｏ．ｈｕｐｔｓａｄａｅｏｙｒｌ

基于自适应遗传算法smith非线性pid的加热炉温度控制

第３４卷第５期Ｖｏｌ.３４Ｎｏ.５荆楚理工学院学报ＪｏｕｒｎａｌｏｆＪｉｎｇｃｈｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ２０１９年１０月Ｏｃｔ.２０１９收稿日期:２０１９－０９－２０作者简介:张伟(１９９４－)ꎬ男ꎬ安徽阜阳人ꎬ安徽工业大学硕士研究生ꎮ研究方向:工业智能控制ꎮ基于自适应遗传算法Ｓｍｉｔｈ非线性ＰＩＤ的加热炉温度控制张㊀伟ꎬ李绍铭ꎬ闫成忍(安徽工业大学电气与信息工程学院ꎬ安徽马鞍山㊀２４３０３２)摘要:由于工业加热炉的温度控制有很多不确定因素ꎬ导致系统呈现非线性并且加热炉温度控制有大滞后的缺点ꎬ很难做到对温度的精确控制ꎮ本文引入自适应遗传算法和Ｓｍｉｔｈ预估控制策略对加热炉的温度控制器进行改进ꎬ使得系统的调节时间缩短㊁滞后被抑制以及稳定性增强ꎮ实验结果表明:该方法能够有效地改进控制系统的超调㊁纯滞后的缺点ꎻ明显改善控制系统的动态性能和抗干扰能力ꎬ从而达到更好的控制效果ꎮ关键词:温度控制ꎻ自适应ꎻＳｍｉｔｈ控制器ꎻ抗干扰中图分类号:ＴＰ２７３㊀㊀文献标志码:Ａ㊀㊀文章编号:１００８－４６５７(２０１９)０５－００１３－０５０㊀引言轧钢加热炉控制器的作用是轧制过程为钢坯提供所需的温度ꎬ并控制加热炉内温度的恒定ꎮ加热炉温度控制的好坏是衡量控制系统特性的重要依据之一[１]ꎮ然而ꎬ实际工业生产过程中由于加热炉体积过大ꎬ内部温度存在分布不均匀ꎬ检测系统不能跟踪实时温度变化ꎬ导致无法建立精确的数学模型和有效的可控模型ꎬ并且工业生产中普遍采用的是ＰＩＤ控制算法ꎬ由于控制器的参数调整很麻烦ꎬ因而无法达到精确控制加热炉内温度[２]ꎮ针对加热炉温度控制的缺点ꎮ本文在传统工业ＰＩＤ控制算法的基础上ꎬ提出采用自适应遗传算法㊁Ｓｍｉｔｈ预估控制和非线性ＰＩＤ控制相结合的方法[３]ꎬ充分利用各种算法的控制优点对增益参数的全局寻优和对滞后的预估补偿ꎮ１㊀非线性ＰＩＤ控制器模型传统的ＰＩＤ控制器数学模型[４]ｕ(ｔ)＝ｋｐｅ(ｔ)＋ｋｉʏｔ０ｅ(τ)ｄτ＋ｋｄｄｅ(ｔ)ｄｔ(１)误差ｅ(ｔ)作为反馈环节的一个重要参数ꎬ通过变形得到[５]ｕ(ｔ)＝ｋｐｅ(ｔ)()＋ｋｉｅ(ｔ)()ʏｔ０ｅ(ｔ)ｄｔ＋ｋｄ(ｅ(ｔ))ｄｅ(ｔ)ｄｔ(２)式中ꎬｋｐ(ｅ(ｔ))㊁ｋｉ(ｅ(ｔ))㊁ｋｄ(ｅ(ｔ))分别为比例㊁积分㊁微分增益参数ꎬ它们的变化都以偏差为自变量ꎬ并且变化趋势符合设计要求的ꎮ由控制原理ꎬ系统在阶跃响应过程中理想增益参数变化分别为:１)比例控制ｋｐ:为了快速到达目标ꎬ即系统响应速度ꎬｋｐ和｜ｅ(ｔ)｜成一次函数关系ꎬ且当ｅ(ｔ)＝０时ꎬｋｐ应设定一个合理数值ꎬ因为比例控制部分和系统的超调相关ꎬ因此当ｅ(ｔ)>ｅｍａｘ(ｔ)ꎬ令ｅ(ｔ)＝ｓｉｇｎ(ｅｍａｘ(ｔ))用来限制ｋｐ的范围ꎬｅｍａｘ(ｔ)为允许范围内最大误差[６]ꎬ因此比例系数的调节率为ｋｐｅ(ｔ)()＝ｋｐ１＋ｋｐ２[ｅｘｐｋｐ３ｅ(ｔ)()＋１ｅｘｐ(ｋｐ３ｅ(ｔ))](３)３１２)微分控制ｋｄ:以不影响速度为前提ꎬ减少系统稳态误差ꎬ在ｔｓ到达峰值的时间内ꎬｋｄ应逐渐增大ꎬ但同时应限制ｋｄ用以减小超调ꎮ因此ｋｄ的调节率为ｋｄｅ(ｔ)()＝ｋｄ１＋ｋｄ２∕[１＋ｋｄ３ｅｘｐ(ｋｄ４ｅ(ｔ))](４)３)积分控制ｋｉ:增大系统阻尼ꎬ减小过度时间ꎬｅ(ｔ)过大或过小都会引起超调变化ꎮ因此ｋｉ的调节率为ｋｉｅ(ｔ)()＝２ｋｉ１∕ｅｘｐ[ｋｉ２ｅ(ｔ)＋ｅｘｐ(ｋｉ２ｅ(ｔ))](５)式(３)至(５)中ꎬｋｐ１ꎬｋｐ２ꎬｋｐ３ꎬｋｄ１ꎬ ꎬｋｄ４ꎬｋｉ１ꎬｋｉ２都是正实数ꎮ通过ｋｐ３ꎬｋｄ４ꎬｋｉ２的大小分别调整ｋｐ㊁ｋｄ㊁ｋｉꎮ非线性ＰＩＤ调节器中增益参数和反馈的控制误差之间存在有函数关系ꎮ可以用函数关系式进行描述并在控制器的各个部分中发挥作用ꎮ所以控制能力比常规ＰＩＤ效果好ꎮ２㊀控制器设计２.１㊀自适应遗传算法整定上式(３)~(５)中共有９个增益参数ꎬ这为参数调节带来很大难度ꎬ针对这个问题ꎬ本文引入自适应遗传算法ꎬ该算法具有多目标寻优㊁搜索高效等优点[７]ꎬ使用全局寻优的办法来确定各增益参数的值ꎮ在寻优过程中ꎬ只需设定合理的最优目标值对控制参数进行全局寻优[８]ꎮ若每次控制参数整定都应用该算法ꎬ那么被控对象将实现实时在线调整ꎬ缩短调节时间ꎮ控制系统框图如图１所示ꎮ图１㊀自适应遗传算法的非线性ＰＩＤ控制系统图２.２㊀自适应函数设计由于自适应遗传算法在寻优过程中把整个区间分解成无数各小区间ꎬ在每个小区间内进行参数寻优ꎬ当在某个区间内找到局部最优值ꎬ该算法有可能把这组值当成整个区间的最优值ꎬ最终很容易陷入局部最优[９]ꎮ因此适应度函数的设计要避免这个误区ꎬ既不能是寻优过程时间过长也要防止未成熟收敛现象[１０]ꎮ由于控制决策的目标是要使输出期望值ꎬ并且要求调节速度快和超调量小ꎬ因此把反馈偏差ｅ(ｔ)㊁偏差变化率әｅ(ｔ)和输出控制量ｕ(ｔ)作为非线性ＰＩＤ控制反馈环节三个重要的参数[１１]ꎬ适应度函数的设计需要将其作为重要参数考虑进去ꎬ因此目标函数为Ｊ＝ʏ¥０ｚ１ｅ(ｔ)＋ｚ２ｕ２(ｔ)()ｄｔ＋ｚ３ｔｓ(６)式中｜ｅ(ｔ)｜是系统输出和目标值之差ꎬｕ(ｔ)是被控对象输出ꎬ上升时间为ｔｓꎬ权值是ｚ１㊁ｚ２㊁ｚ３ꎮ为了能使超调减小ꎬ把超调量作为目标函数的一个影响因子ꎬ此时函数变为Ｊ＝ʏ¥０ｚ１ｅ(ｔ)＋ｚ２ｕ２(ｔ)＋ｚ４Δｙ(ｔ)()ｄｔ＋ｚ３ｔｓΔｙ(ｔ)<０(７)式中要求ｚ４≫ｚ１ꎬΔｙ(ｔ)＝ｙ(ｔ)－ｙ(ｔ－１)ꎬｙ(ｔ)为被控对象输出ꎮ在本算法中ꎬ适应度函数取为４１ｆ＝１Ｊ(８)自适应遗传算法在非线性ＰＩＤ在增益参数确定和调整中有显著的优越性ꎬ用遗传算法对滞后问题的解决并没有起到预期效果ꎬ需要在控制原理上进一步的改进ꎮＳｍｉｔｈ预估控制在滞后问题上具有一定的补偿能力ꎬ对系统的滞后补偿有很好的效果并可以增强系统的稳定性ꎮ２.３㊀Ｓｍｉｔｈ预估控制器原理Ｓｍｉｔｈ预估控制的作用主要应用于系统滞后部分ꎬ它在系统的反馈环节对系统进行预估补偿并保证系统的稳定性ꎮ在自适应遗传算法的非线性ＰＩＤ控制的反馈链路中引入一个预估补偿控制环节对滞后环节进行补偿ꎬ使控制效果明显提升ꎮ其控制结构原理图如图２所示ꎮ图２㊀Ｓｍｉｔｈ预估控制结构原理图通过在并联反馈环节引入一个预估补偿控制器ꎬ然后用常数分离的方法把滞后部分分离出作为单独的一项ꎬ按常规方法设计控制器Ｇ１(ｓ)ꎮ一般Ｇ１(ｓ)为ＰＩＤ控制的传递函数[１３]ꎮ其等效的传递函数为Ｙᶄ(ｓ)＝Ｇ０(ｓ)ｅ－τｓ＋Ｇ２(ｓ)＝Ｇ０(ｓ)(９)Ｕ(ｓ)由上式ꎬ需要Ｇ２(ｓ)＝Ｇ０(ｓ)(１－ｅ－τｓ)(１０)补偿后的系统传递函数为(ｓ)＝Ｇ０(ｓ)Ｇ１(ｓ)ｅ－τｓ∕(１＋Ｇ０(ｓ)Ｇ１(ｓ))(１１)经过Ｓｍｉｔｈ预估补偿ꎬ滞后部分被分离出去作为单独的一项并且对系统带来的不稳定影响将明显减弱ꎮ通过把Ｓｍｉｔｈ预估器并联到ＰＩＤ控制器的反馈环节ꎬ并把ｅ－τｓ作为完整的一项分离出去ꎬ充分发挥Ｓｍｉｔｈ预估控制器的补偿作用ꎬ可有效提高系统的调节速度和抗干扰能力ꎮ因此整个控制系统结构框图如图３所示ꎮ图３㊀基于自适应遗传算法Ｓｍｉｔｈ的非线性ＰＩＤ控制系统图５１在任意给定ｔ采样时刻ꎬ实际控制偏差是通过ｔ时刻给定值ｒ(ｔ)和ｙ(ｔ)的差值得到ｅ１(ｔ)＝ｒ(ｔ)－ｙ(ｔ)(１２)根据实际控制偏差ｅ１(ｔ)和Ｓｍｉｔｈ预估值ｅＳｍｉｔｈ(ｔ)得到补偿后控制偏差ｅ２(ｔ)＝ｅ１(ｔ)－ｅＳｍｉｔｈ(ｔ)(１３)因此在非线性ＰＩＤ控制和自适应遗传算法控制的基础上ꎬ加入Ｓｍｉｔｈ预估控制可以对系统的滞后进行预估补偿并且不影响系统对加热炉温度的控制ꎮ３㊀自适应遗传算法的Ｓｍｉｔｈ非线性ＰＩＤ控制在加热炉温度控制系统中的应用产品质量的重要决定因素是加热炉内部的加热温度ꎬ但加热炉体积大㊁内部温度分布不均匀ꎬ导致在生产控制过程中出现非线性㊁时变性㊁滞后性ꎬ控制难度大ꎬ对应的数学模型也是在理想条件下建立起来的ꎮ传统的控制无法对炉内温度达到精确控制[９]ꎮ针对此加热炉建立数学模型ꎬ其传递函数为Ｇ(ｓ)＝ｋ(Ｔ１ｓ＋１)(Ｔ２ｓ＋１)ｅ－τｓ(１４)式中ꎬｋ的取值范围为[０.２ꎬ０.８]ꎬＴ１的范围为[２０ꎬ４０]ꎬＴ２的范围为[２０ꎬ４０]ꎬτ的范围为[１５ꎬ２５]ꎮ对加热炉温度控制系统辨识ꎬ当ｋ＝０.５ꎬＴ１＝２５ꎬＴ２＝３５ꎬτ＝２０时ꎬ随机输入(０ꎬ１)之间的任意数值ꎬ基于自适应遗传算法的非线性ＳｍｉｔｈＰＩＤ控制器采集样本数为３０ꎬ交叉概率和变异概率分别为:０.９㊁０.０１ꎻ非线性ＰＩＤ控制器的参数ｋｐ１㊁ｋｐ２㊁ｋｐ３的取值范围为[０ꎬ５]ꎬｋｄ１㊁ｋｄ２㊁ｋｄ３㊁ｋｄ４的取值范围为[０ꎬ１０]ꎬｋｉ１㊁ｋｉ２的取值范围为[０ꎬ５]ꎮ最优指标Ｊ各项参数设置为ｚ１＝０.９９９ꎬｚ２＝０.００１ꎬｚ３＝２.０ꎬｚ４＝１００ꎬ通过建立数学模型非线性ＰＩＤ控制器的各项参数如表１所示ꎮ表１㊀非线性ＰＩＤ控制器的各项参数表参数ｋｐ１ｋｐ２ｋｐ３ｋｄ１ｋｄ２ｋｄ３ｋｄ４ｋｉ１ｋｉ２仿真结果３.３４７１０.７１３３３.２０１７０.７７５１２.９０５２７.５８５３１.０６２８０.０４０３４.８７０７㊀㊀通过仿真实验对本文的自适应遗传算法的Ｓｍｉｔｈ非线性ＰＩＤ控制算法进行评价ꎬ仿真过程模拟ＰＩＤ控制㊁非线性ＳｍｉｔｈＰＩＤ控制和自适应遗传算法的非线性ＳｍｉｔｈＰＩＤ控制三种控制算法的控制速度㊁超调和稳定性并进行对比分析ꎮ仿真结果如图４所示ꎮ图４㊀基于加热炉温度控制仿真曲线图４是基于加热炉温度控制模型仿真的三条曲线分别为ＰＩＤ控制㊁Ｓｍｉｔｈ－ＰＩＤ控制和基于自适应遗传算法的Ｓｍｉｔｈ非线性ＰＩＤ控制仿真结果ꎬ从图中可以看出自适应遗传算法的Ｓｍｉｔｈ非线性ＰＩＤ控制达到预设目标的速度比ＰＩＤ控制和Ｓｍｉｔｈ－ＰＩＤ控制要慢ꎬ这是因为非线性ＰＩＤ增益参数的确需要采用自适应遗传算法的全局寻优方式ꎬ所需时间较长ꎬ而自适应遗传算法的Ｓｍｉｔｈ非线性ＰＩＤ控制回到理想状态的速度和超调量控制明显优于其他两种控制算法ꎮ为了进一步验证自适应遗传算法的Ｓｍｉｔｈ非线性ＰＩＤ控制的稳定性和抗干扰能力ꎬ在三种控制方式下ꎬ随机对其加上扰动ꎬ仿真结果如图５所示ꎮ６１图５㊀基于加热炉温度控制的加干扰仿真曲线图由图５中仿真结果可以看出ꎬ加入干扰后ꎬ自适应遗传算法的Ｓｍｉｔｈ非线性ＰＩＤ控制的恢复能力要比其他两种方式所需时间少ꎮ在抗干扰能力方面ꎬ本文中自适应遗传算法的Ｓｍｉｔｈ非线性ＰＩＤ控制有很好的抗干扰能力ꎮ４㊀结论本文将自适应遗传算法的Ｓｍｉｔｈ非线性ＰＩＤ控制应用于加热炉内温度控制系统ꎬ非线性ＰＩＤ的增益参数通过自适应遗传算法的全局寻优方式ꎬ找到最合适的增益参数ꎬ由Ｓｍｉｔｈ预估补偿控制针对加热炉温度控制滞后的特点进行预估补偿ꎬ最终使加热炉温度控制更加精确ꎬ在响应时间㊁超调量和振荡方面都有明显的改善ꎬ并且加热炉对外界的干扰恢复能力明显比其他两种控制方式快ꎮ因此针对加热炉温度控制使用更加优化的参数寻优算法和软件补偿方法可以起到很好的控制效果ꎬ在无法快速提高硬件响应速度时ꎬ通过优化算法能够使系统控制效果进一步提高ꎮ参考文献:[１]解英杰ꎬ尤洋ꎬ谢慕君.Ｓｍｉｔｈ－Ｆｕｚｚｙ－ＰＩＤ在集中供热控制系统中的应用研究[Ｊ].计算机测量与控制ꎬ２０１４ꎬ２２(９):２８２３－２８２５.[２]李阳.基于Ｓｍｉｔｈ－模糊ＰＩＤ的温度跟踪控制[Ｄ].武汉:华中科技大学ꎬ２０１７.[３]高帅ꎬ杨少华ꎬ郭明安ꎬ等.基于遗传算法自整定和Ｓｍｉｔｈ预估的电子倍增电荷耦合器件温控系统设计[Ｊ].科学技术与工程ꎬ２０１６ꎬ１６(２９):２６０－２６５.[４]周颖ꎬ张磊ꎬ裘之亮ꎬ等.基于自适应遗传算法的非线性ＰＩＤ控制器[Ｊ].河北工业大学学报ꎬ２０１０ꎬ３９(１):４７－５０ꎬ５５. [５]韩华ꎬ罗安ꎬ杨勇.一种基于遗传算法的非线性ＰＩＤ控制器[Ｊ].控制与决策ꎬ２００５(４):４４８－４５０ꎬ４５４.[６]程全ꎬ张凯.基于遗传算法的温度ＰＩＤ智能控制系统设计[Ｊ].沈阳工业大学学报ꎬ２０１８ꎬ４０(４):１０１－１０５. [７]徐健义ꎬ杨遂军ꎬ许启跃ꎬ等.基于遗传算法的半导体制冷器非线性ＰＩＤ设计[Ｊ].测控技术ꎬ２０１７ꎬ３６(６):５１－５５. [８]干树川ꎬ杨平先.基于模糊遗传算法的ＰＩＤ自整定研究[Ｊ].华北电力大学学报ꎬ２００５(５):４５－４８..[９]吴廷强ꎬ阎昌国ꎬ罗德莲.基于积分分离模糊ＰＩＤ的温度控制系统设计[Ｊ].西南大学学报(自然科学版)ꎬ２０１７ꎬ３９(５):１８５－１８９.[１０]ＢｏｕｙｅｄｄａＨｏｃｉｎｅꎬＳａｍｉｒＬａｄａｃｉꎬＭｏｕｓｓａＳｅｄｒａｏｕｉꎬｅｔａｌ.ＩｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＤｅｓｉｇｎｆｏｒａＣｌａｓｓｏｆＮｏｎ－ｍｉｎｉｍｕｍＰｈａｓｅＤｅａｄ－ｔｉｍｅＳｙｓｔｅｍｓＢａｓｅｄｏｎＦｒａｃｔｉｏｎａｌ－ｏｒｄｅｒＳｍｉｔｈＰｒｅｄｉｃｔｏｒａｎｄＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍＴｅｃｈｎｉｑｕｅ[Ｊ].ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｕｒｎａｌｏｆＤｙｎａｍｉｃｓａｎｄＣｏｎｔｒｏｌꎬ２０１９ꎬ７(０３):９１４－９２５.[１１]高锦ꎬ章家岩ꎬ冯旭刚ꎬ等.基于失配补偿Ｓｍｉｔｈ－ＲＢＦ神经网络的主蒸汽压力控制技术[Ｊ].重庆大学学报ꎬ２０１９ꎬ４２(７):１０５－１１３.[１２]ＶｉｄｙａｄｈａｒＨＩｙｅｒꎬＭａｈｅｓｈＳꎬＲｏｈｉｔＭａｌｐａｎｉꎬｅｔａｌ.ＡｄａｐｔｉｖｅＲａｎｇｅＧｅｎｅｔｉｃＡｌｇｏｒｉｔｈｍ:ＡｈｙｂｒｉｄＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈａｎｄＩｔｓＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｔｈｅＤｅｓｉｇｎａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｏｆＳｈｅｌｌ－ａｎｄ－ｔｕｂｅＨｅａｔＥｘｃｈａｎｇｅｒ[Ｊ].ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅꎬ２０１９ꎬ８５:４４４－４６１.[责任编辑:郑笔耕]７１。

PMSAP温度应力分析

材料在加热和冷却过程中会发生热膨胀和热收缩，导致应力变化。
相变应力
某些材料在相变过程中会产生应力，需要特别考虑。
解决方案
采用有限元方法（FEM）进行非线性分析，考虑材料的热膨胀系数、相变潜热等参数。
材料属性的不确定性
材料参数的不确定性
由于实验误差、数据来源不同等因素，材料参数存在不确定性。
PMSAP温度应力分析
目录
• PMSAP温度应力分析概述 • PMSAP温度应力分析方法 • PMSAP温度应力分析的步骤 • PMSAP温度应力分析的挑战与解决方案 • PMSAP温度应力分析的案例研究
01
PMSAP温度应力分析概述
定义与特点
定义
PMSAP温度应力分析是一种用于评估材料在温度变化下所承受的应力的分析方法。
行提供保障。
高温材料性能测试与评估
要点一
总结词
高温材料在高温环境下表现出不同的性能特性，性能测试与评估有助于材料的优化设计。
要点二
详细描述
利用PMSAP温度应力分析，可以对高温材料的性能进行测试与评估，研究材料在不同温度下的力学性能、物理性能和化学性能等特性，为材料的优化设计提供依据。
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03
PMSAP温度应力分析的步骤
建立模型
确定模型尺寸和形状
根据实际工程问题，选择合适的模型尺寸和形状，以便准确模拟实际情况。
划分网格
将模型划分为有限个小的单元，以便进行数值计算。
确定边界条件
根据实际情况，确定模型的边界条件，如固定、自由、受压或受拉等。
定义材料属性
确定材料种类
根据实际工程问题，选择合适的材料种类。

水的密度与温度之间的非线性关系研究

水的密度与温度之间的非线性关系研究水是地球上最常见的物质之一，其密度和温度之间的关系一直是科学家们关注的研究课题。

水的密度随温度的变化呈现非线性关系，这一现象对于理解水的性质和应用具有重要的意义。

本文将探讨水的密度与温度之间的非线性关系，并分析其原因和应用。

一、水的密度随温度的变化规律研究表明，水的密度在温度较低的范围内呈现非线性递增的趋势，然而，在温度超过4摄氏度后，水的密度开始递减。

这种非线性变化的现象被称为水的密度反弹现象。

在温度较低的范围内，水分子之间的相互作用力较强，分子排列紧密，导致水的密度较大。

而当温度升高时，水分子的热运动加剧，分子之间的相互作用力减小，分子排列松散，导致水的密度降低。

这一过程一直持续到水的密度达到最低点，即4摄氏度。

进一步提高温度，水分子的热运动增强，分子间的相互作用力进一步减小，导致水的密度继续降低。

这是因为水分子在高温下的熵效应较大，导致水分子的平均间距增大，从而使水的密度减小。

二、水的密度与温度之间非线性关系的原因水的密度与温度之间的非线性关系主要与水分子的结构和相互作用力有关。

首先，水分子是由氢原子和氧原子组成的，呈V字型结构。

这种结构使得水分子在低温下可以形成较为紧密的排列，导致水的密度较大。

而在高温下，水分子的热运动增强，分子之间的作用力减小，使水分子的平均间距增大，导致水的密度降低。

其次，水分子之间的相互作用力也影响到水的密度与温度的关系。

在低温下，水分子之间的氢键相互作用较强，导致水分子排列紧密，从而使水的密度较大。

随着温度的升高，水分子的热运动加剧，氢键的断裂几率增大，导致水分子的平均间距增大，使水的密度降低。

最后，熵效应也对水的密度与温度的关系产生影响。

熵是描述系统无序程度的物理量，水分子在高温下具有较大的熵效应，使得水分子的平均间距增大，从而导致水的密度减小。

三、水的密度与温度非线性关系的应用水的密度与温度之间的非线性关系在实际应用中具有广泛的意义。

传感器模拟信号非线性修正及温度补偿自适应算法-文档资料

传感器模拟信号非线性修正及温度补偿自适应算法理想载荷传感器在满量程范围内模拟输出信号的非线性应该趋近于零，并不受温度影响，但在实际工作中，受生产工艺、制造材料等影响，传感器的模拟输出信号的实际非线性较大，且在不同的温度环境下工作，同一载荷条件下，由于环境温度的不同其输出的模拟信号也不同，如果忽略温度对传感器的影响而采用常规的信号处理方法进行处理，得到的结果与实际情况相比可能存在有较大误差。

在这种情况我们提出了传感器模拟信号多温区分段线性修正自适应算法。

该算法通过多温区补偿修正温度对传感器输出特性的影响，多段非线性修正算法的实现，使得测量值尽可以的趋近真实值，通过这种方法，提高传感器输出信号的非线性指标，降低温度多传感器输出的影响，提高称量系统测量准确度，降低系统测量误差。

一、工作原理模拟信号多温区分段修正自适应算法含以下三方面的内容：第一：温区的划分：通过大量试验发现：同一载荷条件下在一定温度变化范围内传感器输出的模拟信号收温度影响较小，可以忽略不计，在此情况下提出温区的概念，同一载荷条件下在同一温度范围内传感器输出信号变化很小，将这一温度范围划分为一个温区，在该温区内传感器模拟输出信号基本不变。

可利用高低温箱将传感器工作的全温度范围分为多个温区。

在不同的温区内同一载荷条件下传感器输出基本不受温度影响。

第二：同温区分段标定：由于传感器在同一温区内同一载荷条件下输出基本不受温度影响，我们可以在同一温区内对传感器进行分段修正，在传感器量程范围内，对传感器施加不同载荷，记录传感器的加载载荷值及输出模拟信号值、绘制传感器模拟信号输出曲线，根据输出曲线的实际情况，将曲线划分成若干直线段，划分的依据为直线段尽可能的逼近真实曲线，找出这些直线段的端点对应的载荷值并记录，利用标定软件对传感器在这些点上进行加载标定，并存储标定参数；这样在传感器工作的每个温区内都有一个分段标定的参数区。

第三：多温区分段修正算法的实现：对一个已经多温区分段修正的传感器而言，CPU每采集一个有效的传感器输出的模拟信号数据的同时也采集了当前环境温度值，CPU根据采集的温度值确认当前传感器所处温区，嵌入式软件提取该温区传感器的标定参数段，根据AD转换的内码值确定线性运算的区域，在该区域内进行线性运算得出实际载荷值。

lsdyna施加热膨胀系数

lsdyna施加热膨胀系数在LS-DYNA中，要模拟热膨胀，通常需要使用热膨胀系数（Thermal Expansion Coefficient）。

热膨胀系数是一个材料属性，它描述了材料在受热时如何随温度变化而改变尺寸。

在LS-DYNA中，您可以通过使用相应的材料模型和相关参数来实现热膨胀。

以下是一些在LS-DYNA中模拟热膨胀的一般步骤：1.选择材料模型：确保您的材料模型支持热膨胀的模拟。

一些常见的材料模型，如MAT024（高温弹塑性材料模型）和MAT098（Thermal material with orthotropic expansion）等，允许您模拟热膨胀。

2.定义材料属性：针对所选的材料模型，定义相应的材料属性，包括热膨胀系数。

您需要提供材料的热膨胀系数，以便在模拟中考虑温度引起的尺寸变化。

3.设置温度边界条件：在模型中，通过施加温度场来模拟热效应。

您可以通过施加温度边界条件或在特定的区域施加热源来实现这一点。

4.定义初始温度：在LS-DYNA中，您可以通过为模型中的节点或元素定义初始温度场来模拟起始温度。

这对于考虑初始温度状态非常重要。

5.考虑非线性温度效应：对于高温或者在温度变化较大的情况下，可能需要考虑材料的非线性温度效应。

这可能包括考虑材料的温度相关弹性模量、热导率等。

在LS-DYNA的输入文件中，这些步骤通常涉及到对MATXXXX （材料定义）、TEMPERATUREINITIAL（初始温度场的定义）、以及与温度相关的其他参数进行适当设置。

具体的操作取决于您模拟的具体情况和所选的材料模型。

请注意，确保您使用的材料模型和参数与您研究的具体材料和物理现象相匹配。

rfc测温度原理

rfc测温度原理RFC测温度原理是一种通过无线射频信号来测量温度的技术。

该技术基于物体温度与射频信号衰减之间的关系，通过测量射频信号的衰减程度来推算物体的温度。

在RFC测温度原理中，射频信号是通过发射器产生并通过空气传播到接收器。

当射频信号经过物体时，会受到物体的吸收和散射影响，导致信号的衰减。

而物体的温度会直接影响其对射频信号的吸收程度，因此可以通过测量射频信号的衰减程度来间接推算物体的温度。

具体来说，RFC测温度原理中使用了一个发射天线和一个接收天线。

发射天线负责产生射频信号，并将其发送到空气中。

接收天线则负责接收经过物体后的射频信号，并将其送入接收器进行处理。

在发射过程中，射频信号会经历自由空间传播以及经过物体后的衰减。

自由空间传播是指射频信号在空气中传播的过程，其衰减程度与距离成正比。

而经过物体后的衰减则与物体的吸收和散射特性有关，主要受物体的材料和温度影响。

接收天线接收到经过物体后的射频信号后，将其送入接收器进行信号处理。

通过测量接收到的信号强度，可以计算出射频信号经过物体后的衰减程度。

而这个衰减程度与物体的温度有一定的关系，因此可以通过测量信号的衰减程度来推算物体的温度。

需要注意的是，RFC测温度原理中的射频信号衰减与物体温度之间的关系是非线性的，需要通过一定的校准和算法来进行处理。

通常情况下，校准是通过在不同知名温度下进行实验测量得到的数据来进行的。

RFC测温度原理具有一些优点。

首先，它可以实现非接触式测温，无需与物体直接接触，避免了传统温度测量方法中的接触污染和破坏问题。

其次，RFC测温度原理可以实现远距离测温，适用于一些无法接触到的物体或远距离的测量场景。

另外，RFC测温度原理还可以实现对多个物体的同时测量，提高了测量效率。

总结来说，RFC测温度原理是一种通过无线射频信号来测量温度的技术。

该技术利用射频信号经过物体后的衰减程度与物体温度之间的关系，通过测量信号的衰减程度来推算物体的温度。