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1)  Soft-measurement modeling system
软测量模型生成系统
2)  Measuring system model
测量系统模型
3)  soft-sensing model
软测量模型
1.
A soft-sensing model for copper liquid temperature of heat preservation phase in copper refining rotary anode furnace was established based on mechanism of heat transfer.
基于铜精炼炉保温过程热工机理,建立了铜精炼炉保温过程铜液温度软测量模型,在铜液温度软测量的算法设计中采用数据预处理、黄金分割法搜索区间及其函数链神经网络在线校正等技术。
2.
More and more research has been conducted in the field of soft-sensing modeling.
本文应用PLS方法建立了催化重整装置氧含量的软测量模型,结果表明该模型具有很高的精度。
4)  soft measurement model
软测量模型
1.
Based on dynamic measurement characteristics of turbine flowmeter and radioactive water holdup-densitometer combination tool with basket concentrating flow diverter in oil-gas-water three-phase flow loop,a soft measurement model of artificial neural network (ANN)was established to predict the total flow rate and component flow rate fraction of three-phase flow.
基于伞集流涡轮流量计与放射性持水率-密度计组合仪在油气水三相流流动环中的动态测量特性,建立了三相流总流量及分相含率的人工神经网络软测量模型。
5)  soft sensor model
软测量模型
1.
When introducing the hierarchical fuzzy system in soft sensor modeling,the rational structure of the fuzzy system is very important to the performance of the soft sensor model.
为选择合理的系统结构,采用多目标遗传算法(MOGA)选择子系统的输入变量,并结合T-S模糊系统的特点,采用二分法划分子系统的输入空间,建立了基于递阶T-S模糊系统(HTFS)的软测量模型。
2.
Support vector machine(SVM)which has high generalization is adopted to establish soft sensor models.
软测量技术的核心问题是建立优良的软测量数学模型,支持向量机(SVM)以其优良的泛化特性而被应用到建立软测量模型中。
3.
A new modeling method is proposed to establish the soft sensor model by the analysis of several fuzzy modeling methods.
实例证明,本文所提出的建模方法规则分布合理,收敛速度快,泛化性能好,适合建立多输入的软测量模型,具有较好的实际应用价值。
6)  Soft-measuring Model
软测量模型
1.
Applying soft-measuring technique in sewage treatment process through building the effluent quality parameters soft-measuring model will solve the above-mentioned question, accomplish real-time monitor and forecast of sewage treatment process and realize a more reasonable discharge standard.
将软测量技术应用于污水处理过程,建立出水水质参数的软测量模型,以解决水质参数只能通过人工化验来确知的问题,从而实现污水处理过程的实时计算机监测和预报,最终实现出水的优化排放。
2.
Based on the fuzzy neural networks theory,a soft-measuring model of time difference about spark-ignition advanced angle was proposed by using the spark-ignition advanced angle,engine power and speed as well as other related parameters.
基于模糊神经网络的理论方法,以点火提前角、发动机的功率和转速等特征参数作为二次变量,提出了点火提前角时间差软测量模型。
补充资料:Ansys模型生成
Ansys模型生成:
有限元分析的最终目地是数学地重现一个实际工程系统的行为。换言之,这分析必须是一个物理原型的准确数学模型。
从广义上,这模型包含所有的节点,单元,材料特性,实常量,边界条件,和用于描述这物理系统的其它特征。

Ansys模型生成有以下方法:
1,在Ansys创建一个实体模型。
2,直接生成。
3,输入一个在CAD创建的模型。

Ansys模型生成的典型步骤:

1,计划方案
在开始模型生成时,将有意无意地做一些将怎样对物理系统数学摹拟的决定:
分析目地是什麽?对物理系统的全部还是部分建模?模型包含多少细节?将用哪类单元?网格密度是多少?总之,要平衡好计算成本(CPU运算时间等)和分析结果的准确性。计划阶段的决定将很大程度上影响分析的成败。

2,确定分析目地,它依赖于教育程度,经验,专业判断。

3,选择模型类型,
线模型可用于2维或3维梁和管结构,也可做3维轴对称壳结构的2维模型。
通常用直接生成法产生模型。
2维实体模型用于薄的面结构(面应力),有恒定剖面的“无限长”结构(面应变),或轴对称实体结构。
3维壳模型用于3维薄壳结构。
3维实体模型用于既无恒定剖面又不是轴对称的实体结构

4,选择单元类型
线性单元(无中间节点),应用时要避免蜕变单元形状出现在关键区域。尽量避免用过度变形的线性单元
高级单元(有中间节点),对有蜕变单元形状(2维三角形单元,3维四面体单元)的结构分析,它会比线性单元产生更好的结果。

5,对结合不同单元的限制。
在直接结合不同单元时,若它们有不同的自由度,则分析运算时将不能在不同单元之间传递正确的力和力矩,因为它们在相交处不相容。
两个单元相兼容,它们必须有相同的自由度,相同数量和类型的位移自由度,旋转自由度,而且,这些自由度必须沿相交处单元边界上连续地相互叠合在一起。

6,充分利用对称性。
许多物体具有对称性,如重复对称,镜像对称,轴对称。利用对称性可以大大地减小模型的尺寸减少运算时间。
三维轴对称结构可以用等同的二维型式来代表。而二维轴对称分析比等同的三维分析更准确。
理论上一个完全轴对称模型只能承受轴对称载荷,然而在许多场合轴对称结构将承受非轴对称载荷,这时就要用一种特殊单元,轴对称谐单元如PLANE25, SHELL61, PLANE75, PLANE78, FLUID81, 和 PLANE83 。。

7,决定包含多少细节
在实体模型中不必要包含一些不重要的小细节,因为它们只会使模型更复杂。但是在一些结构中,象导角或孔等的小细节可能是最大应力集中的地方,这时它们就很重要,这取决于分析目地,必须对结构的预期行为有足够的理解以做出决定。
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条