1、“.....使下游处增加水冷段数，等效于将上游冷却段数的小部分转移到下游处，为反馈控制留出余地，实际经验表明，取为宜。反馈控制模型反馈控制模型主要用来修正卷取目标温度与实际温度的偏差，以便达到较高的卷取温度控制精度。最初的反馈控制，由于控制信号时间滞后较长，因此为避免振荡，实际上只是根据带钢头部的实测温度对设定计算结果进行次性修正。分为两部分调节，是当带钢的头部到达层流冷却系统出口高温计温度检测点时，如果检测的温度与通过模型计算的温度值产生误差时，则通过反馈控制对所产生的误差值进行修正二是当带钢头部到达卷取温度检测点时，若所测卷取温度与设定的卷取温度产生误差时，则通过反馈控制对所产生的误差进行集管开启修正控制。修正采用下列公式计算式中修正冷却水段数带钢头部实测温度通常为采样数据平均值，。需要指出的是，式中给出的反馈控制算法，由于不能进行带钢的全长反馈控制，因此其控制效果是很有限的。为了解决带钢全长反馈控制问题，在卷取温度控制的实践中，采用下列反馈控制算法式中实测卷取温度目标值，。令则式中反馈控制比例项增益因子反馈控制积分项增益因子。于是......”。

2、“.....该算法在抑制振荡提高卷取温度控制精度简化设定模型的控制参数整定等方面，取得了较好的效果，并已经成功地应用在我国若干套大型带钢热连轧机上。根据上述的前馈控制模型终轧温度补偿控制模型转移控制模型和反馈控制模型，总的冷却喷水段数为自学习模型模型自学习是近几十年来迅速发展起来并广泛应用于计算机控制的项技术。仅仅根据上述的几种控制模型，卷取温度的控制精度是有限的。因此，为了提高计算精度，增强控制模型的适应性，模型的设计需要考虑自学习功能，通过学习可以获得用于修正温度预报模型的自学习系数，即模型具有根据自身经历不断修正以提高精度的学习能力。其基本原理是根据带钢卷取温度的实测值和预报值之间的偏差，采用适当的修正算法，对预只在前向冷却和两段式冷却的第段中起作用，般上下起始位置是在同个位置，特殊情况下上集管的起始位置应该比下集管更加靠近精轧。操作工可以在上面根据实际情况输入上集管阀门和下集管阀门的开启位置，同时在程序中层流冷却系统还提供手动控制半自动控制和全自动控制三种控制方式。这些都是目前我国带钢热连轧生产线上常用到的层流冷却的控制策略，可以看出，不同的钢种需要不同的策略进行冷却......”。

3、“.....有利于开发和研究特殊钢种的冷却策略。实验部分通过可视化编程语言，在机上编写程序，利用国内带钢热连轧生产线生产过程中实际历史数据，对控制模型里的遗传神经网络卷取温度预报模型进行离线学习和测试，训练数据和测试数据分别为组和组。利用训练样本分别对神经网络和遗传神经网络在相同精度要求的情况下进行误差反向传播训练，遗传神经网路在训练次时达到了精度要求，而神经网络则需要次，收敛速度提高了。图显示了两种方法收敛速度的差异图两种神经网络收敛速度比较经过遗传算法的优化设计之后，神经网络进步进行误差反报模型中的重要参数进行修正，以提高模型对以后带钢的预报精度。自学习主要包括长期自学习和短期自学习。短期自学习短期自学习又叫带钢段之间的自学习。当带钢段出层冷区的高温计时，满足定条件下，要进行带钢段之间的自学习，以提高控制精度。短期自学习采用指数平滑法式中当前带钢段自学习后的自学习值当前带钢段的自学习值，由实测值反推得到上带钢段自学习后的自学习值增益系数在自学习过程中需要取值合适，取值时需要考虑实测值的可信度和该规格的带钢已经自学习的次数......”。

4、“.....所以需要进行长期自学习。当带钢全部都出了层冷区的高温计时，采用指数平滑法进行带钢之间的自学习，为保证稳定性，可以取合适的增益系数。主要是利用控制点之间的自学习所得到的系数，在中选取平均计算的结果作为自学习系数，读取上块的结果，利用指数平滑法计算图自学习模型原理图自学习模型原理图如图所示第块钢第块钢第段第段第段粗调动态设定修正后的集管组态修正后的集管组态精调动态设定实测卷取温度计算模型卷取温度对流换热系数实际阀门组态实测带钢速度自学习修正带钢段之间的自学习预设定预设定的集管组态带钢之间的自学习短期自学习长期自学习第段数据库模型当带钢冷却结束后，过程自动化控制级级将该带钢的相关数据，包括日期时间钢卷号目标数据设定数据以及测量数据添加到本地工程记录数据库中。为了方便查看本地历史工程记录，可以根据需要对工程记录进行各种组合查询和排序......”。

5、“.....卷取温度预报模型的传统卷取温度预报模型基于遗传神经网络的卷取温度预报模型，预设定模型前馈控制模型反馈控制模型自学习模型以及数据库模型。带钢热连轧生产线的层流冷却控制系统在这些控制模型的作用下，冷却后的卷取温度完全可以满足生产工艺的要求。由前述内容，可得到层流冷却控制的系统流程图，如图所示。层流冷却的控制策略由于轧制的带钢的钢种和轧后的厚度不同，所以采用的轧后控冷策略是不同的，主要包括冷却策略带钢分段控制层冷区分段控制冷却速度控制侧喷和吹扫控制和上下集管水比配置。冷却策略在控制过程中，冷却策略主要确定以下几方面的内容上下开阀的起始位置，除此之外，还可以推导出以下两个控制模型终轧温度补偿控制模型式中终轧温度补偿控制冷却喷水段数系数。转移控制模型式中转移控制冷却喷水段数。这里的转移控制，是考虑在卷取温度控制中引入反馈控制方式后，为尽可能减小控制滞后，而将反馈调节集中在层流冷却系统的下游处进行。假设上游冷却水段数过多，就会使带钢的温度过低，则进行反馈控制时，必须关闭喷水段，才能使带钢温度提高，然而下游又没有可关闭的喷水段，这样反馈控制就起不了作用......”。

6、“.....同时本项目建筑物按二级耐火 等级选择建筑耐火材料，做好建筑防火设计。 第三节结构设计 设计依据 本工程结构设计依据国家有关规范规程进行。有关规范和 规程含各规范的最新局部修订如下 •建筑结构荷载规范‣ •混凝土结构设计规范‣ •砌体结构没计规范‣ •建筑抗震设计规范‣ •建筑地基基础设计规范‣ •建筑桩基技术规范‣ 依据•中国地震烈度区划图年编制‣，本工程位于地 震设防烈度七度远震区。 年主导风向为东风，其次为东北风，平均风速为，最 大风速为，基本风压值，基本雪压值 。 项目设计使用均布活荷载标准值如下 卫生间 徐州市工程咨询中心 走廊楼梯 挑出阳台 上人屋面 二结构选型 本项目采用混凝土框架结构，现浇钢筋混凝土，外填充墙采用 空心砖，内墙采用轻质隔墙板材或加气混凝土砌块，或石 膏砌块，以减轻建筑物自重，降低综合造价。 三基础设计 在做基础设计时按考虑地震荷载组合与不考虑地震荷载组合分 别复核基础易亭内商铺面积，预计总投资万 元。 第二节项目建设内容 土建工程 新建栋层临街市场综合楼，栋层市场交易厅......”。

7、“..... 地下部分作为蔬菜果品冷藏室及其它使用，应注意通风透气防冻 等方面的设计，以便水果和蔬菜的保鲜。 市场按蔬菜果品粮油干货调味品水产品禽蛋畜禽 肉豆制品熟食副食品百货等商品大类科学分区，合理布局 各档口。生熟干湿鲜活经营区之间有通道分隔。 市场活禽经营区实行封闭或半封闭，且每活禽档口的存放 徐州市工程咨询中心 宰杀销售三区域有适当分离。存放活禽应使用笼子，笼底设臵接 载粪便的设施设有隔离的集中宰杀场所，配备照明通风加热 及上下水等设施设备。 建筑功能分区明确，建筑立面造型有特色，建筑造型要求体现 农贸市场的建筑特点，建筑物的底层主要出入口门厅和顶部应作 重点处理，建筑立面上要细部处理，同时本项目建筑物按二级耐火 等级选择建筑耐火材料，做好建筑防火设计。 第三节结构设计 设计依据 本工程结构设计依据国家有关规范规程进行。有关规范和 高程 地面海拔高程 历史最高水位 第四节市政管网配套条件 拟建场地位于徐州市区西部公路南侧，与原徐州环宇焦化厂 相邻，周围各项基础设施均已具备......”。

8、“.....可通过化学氧化还原过程将其转化为 容易从水中分离的形态，然后再用常规的处理工艺如混凝沉淀吸附等 将其从水中除去或将其转化为无害的新物质如，以达到去除 的目的。 通常的作法是将化学处理与混凝沉淀结合在起。化学处理剂即氧 拿出偷拍的快照。源自拉丁文表示穿白衣服的人。古罗马官职选举，为表示自身清白必须白衣步行。弥撒，堆块大量的就是不计其数的蚂蚁唱圣歌。据圣经说,人是上帝用泥造出来的，人在造物主面前如样渺小。蚂蚁是如此之多，于是又有了另层含义，大众大量的。大卷取温度目标值中预加，使下游处增加水冷段数，等效于将上游冷却段数的小部分转移到下游处，为反馈控制留出余地，实际经验表明，取为宜。反馈控制模型反馈控制模型主要用来修正卷取目标温度与实际温度的偏差，以便达到较高的卷取温度控制精度。最初的反馈控制，由于控制信号时间滞后较长，因此为避免振荡，实际上只是根据带钢头部的实测温度对设定计算结果进行次性修正。分为两部分调节，是当带钢的头部到达层流冷却系统出口高温计温度检测点时，如果检测的温度与通过模型计算的温度值产生误差时......”。

9、“.....若所测卷取温度与设定的卷取温度产生误差时，则通过反馈控制对所产生的误差进行集管开启修正控制。修正采用下列公式计算式中修正冷却水段数带钢头部实测温度通常为采样数据平均值，。需要指出的是，式中给出的反馈控制算法，由于不能进行带钢的全长反馈控制，因此其控制效果是很有限的。为了解决带钢全长反馈控制问题，在卷取温度控制的实践中，采用下列反馈控制算法式中实测卷取温度目标值，。令则式中反馈控制比例项增益因子反馈控制积分项增益因子。于是，可改写为实践证明，该算法在抑制振荡提高卷取温度控制精度简化设定模型的控制参数整定等方面，取得了较好的效果，并已经成功地应用在我国若干套大型带钢热连轧机上。根据上述的前馈控制模型终轧温度补偿控制模型转移控制模型和反馈控制模型，总的冷却喷水段数为自学习模型模型自学习是近几十年来迅速发展起来并广泛应用于计算机控制的项技术。仅仅根据上述的几种控制模型，卷取温度的控制精度是有限的。因此，为了提高计算精度，增强控制模型的适应性，模型的设计需要考虑自学习功能，通过学习可以获得用于修正温度预报模型的自学习系数......”。