FDS模型代码

ktv.fds

Generated by PyroSim - Version 2012.1.0605

2014-5-25 16:21:46

&HEAD CHID='ktv'/

&TIME T_&DUMP RENDER_FILE='ktv.ge1', DT_RESTART=300.0/

&MESH ID='MESH', IJK=80,54,24, XB=0.0,8.0,-0.8,4.6,0.0,2.4/

&REAC ID='PO

H=7.1,

O=2.1,

N=1.0,

SOOT_YIELD=0.1/

&DEVC ID='THCP', QUANTITY='THERMOCOUPLE', XYZ=4.0,2.3,2.1/ &DEVC ID='THCP03', QUANTITY='THERMOCOUPLE', XYZ=4.0,2.3,1.5/ &DEVC ID='THCP04', QUANTITY='THERMOCOUPLE', XYZ=4.0,2.3,1.2/ &DEVC ID='THCP05', QUANTITY='THERMOCOUPLE', XYZ=4.0,2.3,0.9/ &DEVC ID='THCP06', QUANTITY='THERMOCOUPLE', XYZ=4.0,2.3,0.6/ &MATL ID='FOAM',

DENSITY=28.0,

HEAT_OF_COMBUSTION=2.54E4,

N_REACTIONS=1,

HEAT_OF_REACTION=1750.0,

NU_FUEL=1.0,

REFERENCE_TEMPERA TURE=350.0/

&MATL ID='PVC',

FYI='NISTIR 1013-1 - NIST NRC Validation',

SPECIFIC_HEAT_RAMP='PVC_SPECIFIC_HEAT_RAMP',

CONDUCTIVITY_RAMP='PVC_CONDUCTIVITY_RAMP',

DENSITY=1380.0,

EMISSIVITY=0.95/

&RAMP ID='PVC_CONDUCTIVITY_RAMP', T=23.0, F=0.192/

&RAMP ID='PVC_CONDUCTIVITY_RAMP', T=50.0, F=0.175/

&RAMP ID='PVC_CONDUCTIVITY_RAMP', T=75.0, F=0.172/

&RAMP ID='PVC_CONDUCTIVITY_RAMP', T=100.0, F=0.147/

&RAMP ID='PVC_CONDUCTIVITY_RAMP', T=125.0, F=0.141/

&RAMP ID='PVC_CONDUCTIVITY_RAMP', T=150.0, F=0.134/

&RAMP ID='PVC_SPECIFIC_HEAT_RAMP', T=23.0, F=1.29/

&RAMP ID='PVC_SPECIFIC_HEAT_RAMP', T=50.0, F=1.35/

&RAMP ID='PVC_SPECIFIC_HEAT_RAMP', T=75.0, F=1.41/

&RAMP ID='PVC_SPECIFIC_HEAT_RAMP', T=100.0, F=1.47/

&RAMP ID='PVC_SPECIFIC_HEAT_RAMP', T=125.0, F=1.53/ &RAMP ID='PVC_SPECIFIC_HEAT_RAMP', T=150.0, F=1.59/ &MATL ID='YELLOW PINE',

FYI='Quintiere, Fire Behavior - NIST NRC Validation',

SPECIFIC_HEAT=2.85,

CONDUCTIVITY=0.14,

DENSITY=640.0/

&MATL ID='GYPSUM',

FYI='NBSIR&SURF

COLOR='BLACK',

BURN_AWAY=.TRUE.,

BACKING='INSULATED',

MA TL_ID(1,1)='PVC',

MA TL_MASS_FRACTION(1,1)=1.0,

THICKNESS(1)=0.1/

&SURF ID='松木',

RGB=204,153,0,

TEXTURE_MAP='psm_spruce.jpg',

TEXTURE_WIDTH=2.4384,

TEXTURE_HEIGHT=2.4384,

BURN_AWAY=.TRUE.,

MA TL_ID(1,1)='YELLOW PINE',

MA TL_MASS_FRACTION(1,1)=1.0,

66,

TEXTURE_MAP='psm_tile.jpg',

TEXTURE_WIDTH=0.21336,

TEXTURE_HEIGHT=0.21336,

MA TL_ID(1,1)='GYPSUM',

MA TL_MASS_FRACTION(1,1)=1.0,

THICKNESS(1)=0.01/

&SURF ID='图片',

COLOR='GRAY 80',

TEXTURE_MAP='DSC_5713.JPG',

ADIABATIC=.TRUE./

&OBST XB=0.2,1.0,-0.1,0.4,0.5,0.7, SURF

&BNDF QUANTITY='WALL TEMPERA TURE'/

&SLCF QUANTITY='TEMPERA TURE', PBX=4.0/

&TAIL /

云模型简介及个人理解maab程序

随着不确定性研究的深入，越来越多的科学家相信，不确定性是这个世界的魅力所在，只有不确定性本身才是确定的。在众多的不确定性中，随机性和模糊性是最基本的。针对概率论和模糊数学在处理不确定性方面的不足，1995年我国工程院院士李德毅教授在概率论和模糊数学的基础上提出了云的概念，并研究了模糊性和随机性及两者之间的关联性。自李德毅院士等人提出云模型至今，云模型已成功的应用到自然语言处理、数据挖掘、 设是一个普通集合。 , 称为论域。关于论域中的模糊集合，是指对于任意元素都存在一个有稳定倾向的随机 数，叫做对的隶属度。如果论域中的元素是简单有序的，则可以看作是基础变量，隶属度在上的分布叫做隶属云；如果论域中的元素不是简单有序的，而根据某个法则，可将映射到另一个有序的论域上，中的一个且只有一个和对应，则为基础变量，隶属度在上的分布叫做隶属云[1] 。 数字特征 云模型表示自然语言中的基元——语言值，用云的数字特征——期望Ex，熵En和超熵He表示语言值的数学性质[3] 。

期望 Ex：云滴在论域空间分布的期望，是最能够代表定性概念的点，是这个概念量化的最典型样本。 熵 En：“熵”这一概念最初是作为描述热力学的一个状态参量，此后又被引入统计物理学、信息论、复杂系统等，用以度量不确定的程度。在云模型中，熵代表定性概念的可度量粒度，熵越大，通常概念越宏观，也是定性概念不确定性的度量，由概念的随机性和模糊性共同决定。一方面, En是定性概念随机性的度量，反映了能够代表这个定性概念的云滴的离散程度；另一方面，又是定性概念亦此亦彼性的度量，反映了在论域空间可被概念接受的云滴的取值范围。用同一个数字特征来反映随机性和模糊性，也必然反映他们之间的关联性。 超熵 He：熵的不确定性度量，即熵的熵，由熵的随机性和模糊性共同决定。反映了每个数值隶属这个语言值程度的凝聚性，即云滴的凝聚程度。超熵越大，云的离散程度越大，隶属度的随机性也随之增大，云的厚度也越大。 1.绘制云图 Ex=18 En=2

火灾数值模拟研究FDS开题报告

毕业设计（论文）开题报告 学生姓名：学号: 所在学院：城市建设与安全工程学院 专 安全工程专业 业 设计（论文）题目地铁车厢火灾的数值模拟研究 指导教师：__________________________________ 2013年1月9日

开题报告填写要求 1．开题报告（含“文献综述” ）作为毕业设计（论文）答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业设计（论文）工作前期内完成，经指导教师签署意见及所在专业审查后生效； 2．开题报告内容必须用黑墨水笔工整书写或按教务处统一设计的电子文档标准格式（可从教务处网页上下载）打印，禁止打印在其它纸上后剪贴，完成后应及时交给指导教师签署意见； 3．“文献综述”应按论文的格式成文，并直接书写（或打印）在本开题报告第一栏目内，学生写文献综述的参考文献应不少于15 篇（不包括辞典、手册）； 4．有关年月日等日期的填写，应当按照国标GB/T 7408—94 《数据元和交换格式、信息交换、日期和时间表示法》规定的要求，一律用阿拉伯数字书写。如“2004年4月26日”或“2004-04-26 ”。

毕业设计（论文）开题报告 1.结合毕业设计（论文）课题情况，根据所查阅的文献资料，每人撰写2000字左 右的文献综述： 文献综述 一.地铁火灾研究的概述： 在现代大都市中，地铁是一种非常重要的公共交通工具，在人们的生活中发挥着越 来越重要的作用，它提供给人们的便利是其它交通工具所无法替代的。但是，由于地铁 属地下建筑，建筑结构特殊，而且客流量大、人员集中，所以一旦发生火灾，特别容易造成群死群伤的严重后果。以下是近年来全球地铁发生的几起重大灾难事故： 时间地点伤亡损失情况 1982-03-16美国纽约地铁伤86人、1节车厢被毁坏 1987-11-18伦敦国王十字地铁站32人死亡，100多人受伤 1991-04-16瑞士苏黎世地铁机车1人死亡，100多人受伤、售票厅被烧毁 1995-10-29埃塞拜疆首府巴库列车558人死亡，269人重伤 1998-01-01俄罗斯莫斯科地铁3人受伤 1999-06俄罗斯圣彼得堡地铁车站6人死亡 1999-10韩国首尔郊外的地铁55人死亡 2001-08英国伦敦发生地铁6人受伤 2001-08-30巴西圣保罗地铁1人死亡，27人受伤 2003-02-18韩国大邱市中央路地铁车站198人死亡、146人受伤 1996年至今北京地铁共发生151起火灾，多人伤亡 在所有统计的地铁火灾事故中，造成大量人员伤亡主要原因并不是烧伤，而是因为再地铁站内人员疏散不及时，导致大量人群滞留危险区域，燃烧过程中形成的烟气扩散后使站台内能见度降低，客观上增加了疏散的难度。与此同时造成被困人员心理恐慌，发生拥挤踩踏，更加阻碍了疏散速度，极易造成群死群伤事故。此外据统计，地铁火灾中地铁列车起火引起的占46%大部分列车火灾事故发生在车厢内，尤其以前生产的地铁车厢，内部装饰材料、座椅大多是可燃材料，或由于乘客携带的易燃品，或由于机械故障、电气故障等引起的地铁车厢着火。⑴而目前全世界已有100多座城市开通了300多条地铁线路，总长度超过6000公里。我国自1965年7月1日在北京动工修建地铁以来的40 年中，相继又在天津、香港、上海、深圳、南京和广州等六座城市开通了地铁，正式拉开了

第三章 云模型简介

第三章云模型简介 在人类认知以及进行决策过程中，语言文字是一种强有力的思维工具，它是人类智能和其他生物智能的根本区别。人脑进行思维不是纯粹地应用数学知识，而是靠自然语言特别是客观事物在人脑中的反映而形成的概念。以概念为基础的语言、理论、模型是人类描述和理解世界的方法。 自然语言中，常常通过语言值，也就是词来表示概念。而语言值、词或概念与数学和物理的符号的最大区别就是其中包含太多的不确定性。在人工智能领域，不确定性的研究方法有很多，主要有概率理论，模糊理论，证据理论和粗糙集理论；对于确定性系统的不确定性的研究还有混沌和分形的方法。这些方法从不同的视角研究了不确定性，优点是：有切入点明确、边界条件约束清楚、能够对问题进行深入研究等，但是在研究中常常将不确定性分成模糊性和随机性分开进行研究，然而两者之间有很强的关联性，往往不能完全的分开。随机性是指有明确定义但是不一定出现的事件中所包含的不确定性。例如在投掷硬币试验中，硬币落地时要么有国徽的一面向上，要么标有分值的一面向上，结果是明确的可以预知的，但是每次试验结果是随机的。概率论和数理统计是研究和揭示这种随机现象的一门学科，至今已有几百年的研究历史．模糊性是另一种不确定性，是已经出现的但是很难精确定义的事件中所包含的不确定性。在日常工作和生活中存在着许多模糊概念，如“胖子”“年轻人”“收入较高”等。为处理这些模糊概念，引入了模糊集的概念[41]，使用隶属度来刻画模糊事物彼此间的程度。隶属度函数常用的确定方法有模糊统计法、例证法专家经验法等，这些方法确定隶属度函数的过程是确定的,本质上说是客观的,但每个人对于同一个模糊概念的认识理解存在差异,因此有很强的主观性，而且一旦隶属度函数确定之后，得到的概念、定理等包含着严密的数学思维，其不具有任何模糊性。 针对上述问题李德毅院士在传统的概率统计理论和模糊理论的基础上提出了定性定量不确定性转换模型——云模型，实现定性概念和定量值之间的不确定性转换。在此工作上，一些学者对云模型做了深入系统的研究，使其日趋成熟，并将它成功地应用于不确定性推理、关联规则挖掘，空间数据的挖掘，智能控制及时间序列预测等领域。 云模型能模拟人类思维灵活划分属性空间，在较高的概念层上泛化属性值，完成定量数值到定性概念间的转换，同时允许相邻属性值或语言之间有重叠，这种划分使发现的知识具有稳健性。而由于计算机系统的行为存在随机性和不确定性，云模型能够很好地处理具有随机性和不确定性的数据，所以可将云模型引入到入侵检测中来，通过云模型建立的入侵检测系统具有较准确的检测能力和适应能力。

火灾模拟软件FDS的学习心得

1. FDS的启动 FDS4：FDS4

云模型控制器在两轮自平衡机器人中的应用

自动化仪表PROCESS AUTOMATION INSTRUMENTATION Vol.40No.5 May.2019 第40卷第5期 2019年5月 云模型控制器在两轮自平衡机器人中的应用 徐子为，李众 (江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江212003) 摘要：两轮自平衡机器人控制系统具有高阶次、多变量、非线性且强耦合的特性，因此难以建立精准的数学模型。针对两轮自平衡机器人系统的复杂性，对其平衡控制系统进行了研究，提出了一维云模型控制器的设计方法。运用该方法，成功地实现了两轮自平衡机器人的平衡控制,并比较了一维云模型控制器在三规则和五规则下对系统性能的影响。试验结果表明:一维云模型控制器在两轮自平衡机器人平衡控制系统中具有良好的控制性能和强抗干扰性,五规则控制器具有更加优越的控制效果。云模型控制器成功应用在两轮自平衡机器人平衡系统中,并在试验样机平台体现了良好的平衡性能，为今后云模型控制器的设计提供参考，也推进了云模型控制器在硬件平台实现的进程。 关键词：两轮自平衡机器人；云模型控制器；平衡系统；姿态检测；不确定性；智能控制；非线性系统；映射器；规则推理 中图分类号：TH7文献标志码：A DOI：10.16086/https://www.wendangku.net/doc/cd2696486.html,ki.issnl000-0380.2018100017 Application of Cloud Model Controller in Two-Wheeled Self-Balancing Robot XU Ziwei,LI Zhong (College of Electrical and Information Engineering,Jiangsu University of Science and Technology,Zhenjiang212003,China) Abstract:Two-wheeled self-balancing robot control system has the characteristics of high order,multi-variable,nonlinear and strong coupling,so it is difficult to establish accurate mathematical model.Aiming at the complexity of the two-wheeled self-balancing robot system,its balance control system is studied,and the design method of the one-dimensional cloud model controller is proposed.This method is used to successfully realize the balance control of the two-wheel self-balancing robot and compares the influence of the one-dimensional cloud model controller on the system performance under the three rules and five rules.The experimental results show that the one-dimensional cloud model controller has good control performance and strong anti-interference capability in the two-wheel self-balancing robot balance control system.The five-rule controller has superior control effects.The cloud model controller has been successfully applied in the two-wheel self-balancing robot balance systemand has demonstrated good balance performance on the experimental prototype platform.It provides reference for the design of cloud model controllers in the futureand promotes the implementation of the cloud model controller on the hardware platform process. Keywords:Two-wheeled self-balancing robot；Cloud-model controller；Balance system；Attitude detection；Uncertainty；Intelligent control；Nonlinear system；Mapper；Rule reasoning o引言 两轮自平衡机器人系统本质上是一种极其不稳定的欠驱动系统。国内外专家学者对于该类机器人的控制都进行了较为深入而广泛的研究。首要研究课题便是平衡控制。大量文献主要从传统控制、现代控制、智能控制三个方向对其平衡系统进行研究3］。控制方法主要有比例积分微分控制器(proportion integral derivative,PID)、线性二次型调节器(linear quadratic regulator,LQR)、模糊算法等，但是控制效果始终不理想，机器人抖动现象严重。 本文将两轮自平衡机器人平衡系统作为研究对象,通过一维云模型多规则推理映射算法,分别设计了三规则以及五规则云模型控制器。将两种云模型控制器分别应用于两轮自平衡机器人平衡控制系统，并在实际应用中进行了对比分析。通过试验，证明了云模型控制器的可行性与科学性。 1两轮自平衡机器人平衡系统 主控制器、动力驱动以及姿态传感器是两轮自平 收稿日期:2018-10-11 作者简介:徐子为(1994-)，男，在读硕士研究生，主要研究领域为智能控制,E-mail：897908448@https://www.wendangku.net/doc/cd2696486.html,； 李众(通信作者)，男，博士，教授，硕士研究生导师,主要研究领域为电气自动化、智能控制、云模型算法、非线性系统, E-mail:xlizhong@https://www.wendangku.net/doc/cd2696486.html,

火灾模拟软件FDS中的火源设定

火灾模拟软件FDS中的火源设定 摘要：FDS(Fire Dynanmics Simulator)是燃烧驱动流体流动的计算流体动力学模型(CFD)。该软件采用数值方法求解受火灾动力驱动的低马赫数流动的N-S 方程，重点是计算火灾中的烟气和热传导过程。到目前为止，这个模型大约有一半的应用是进行烟雾处理系统的设计和喷头/探测器的激活研究。另外一半包含了住宅或工业火灾重建的研究。 而不管是研究火灾中的烟气流动、热传导过程、还是探测器的激活，都需要有一个合理设置的火源。只有火源设置的合理，才能真正模拟、重现火灾。若火源的设置出现问题，那么后续的模拟研究都不会准确。 关键字：FDS 火源 1 FDS中燃烧和热辐射模型的简介 FDS中容易混淆的地方是气相燃烧和固相分解之间的区别。气相燃烧是指燃料蒸气和氧气的反应；固相分解是指固体或液体表面燃料蒸气的产生。尽管FDS 火灾模拟中存在多种类型的燃烧物，在模拟中只能有一个气态的燃料。实际上，只是指定了一个单气相反应，代替了所有潜在的燃料来源。 描述气相反应有两个途径。默认情况下，是利用混合分数模型来说明整个燃烧过程中的从起始表面产生燃料气体的演化。另一个是采用有限率方法，在这种情况下，燃烧过程中每个类别的气体都分别被单独的定义和追踪。这种方法比混合分数模型要复杂。常用的就是混合分数模型，本文只对它着重介绍。 2 混合分数模型下FDS中设定火源的方法 FDS中有两个途径指定一个火源。一种是在SURF行上指定一个Heat Release Rate Per Unit Area HRRPUA。另一种是指定一个HEAT_OF_REACTION，连同还要指定MATL行上的其它参数。这两种方法中，参数的设置会自动调用混合分数模型。 混合分数模型中使用一个单独的REAC行。如果输入文件中没有REAC行，会使用丙烷作为替代燃料，并且所有的燃烧速度都会得到相应的调整。 如果只是指定了火源的热释放速率HRRPUA，反应参数可能不需要调整，不需要在输入文件中添加任何的REAC行。然而，如果知道关于主要燃料气体的情况，应考虑通过REAC行至少指定基本的化学计量数。FDS会利用这些信息来决定燃烧的产物量。 2.1 在SURF行上指定HRRPUA设定火源的方法 如果只是想简单地得到一个给定热释放速度（HRR）的火源，不需要指定任何材料的性质。输入文件中也不需要添加REAC行。它只是建立了一个基本的模型，假设为从一个固体表面或通风口喷射出气体燃料。 SURF组定义流域中或流域边界上所有实体表面或开口的结构。每个SURF 行包含一个识别字符串ID='……'，以便使障碍物或者通风口与它关联起来。

模型预测控制

云南大学信息学院学生实验报告 课程名称：现代控制理论 实验题目：预测控制 小组成员：李博（12018000748） 金蒋彪（12018000747） 专业：2018级检测技术与自动化专业

1、实验目的 (3) 2、实验原理 (3) 2.1、预测控制特点 (3) 2.2、预测控制模型 (4) 2.3、在线滚动优化 (5) 2.4、反馈校正 (5) 2.5、预测控制分类 (6) 2.6、动态矩阵控制 (7) 3、MATLAB仿真实现 (9) 3.1、对比预测控制与PID控制效果 (9) 3.2、P的变化对控制效果的影响 (12) 3.3、M的变化对控制效果的影响 (13) 3.4、模型失配与未失配时的控制效果对比 (14) 4、总结 (15) 5、附录 (16) 5.1、预测控制与PID控制对比仿真代码 (16) 5.1.1、预测控制代码 (16) 5.1.2、PID控制代码 (17) 5.2、不同P值对比控制效果代码 (19) 5.3、不同M值对比控制效果代码 (20) 5.4、模型失配与未失配对比代码 (20)

1、实验目的 （1）、通过对预测控制原理的学习，掌握预测控制的知识点。 （2）、通过对动态矩阵控制（DMC）的MATLAB仿真，发现其对直接处理具有纯滞后、大惯性的对象，有良好的跟踪性和较强的鲁棒性，输入已 知的控制模型，通过对参数的选择，来获得较好的控制效果。 （3）、了解matlab编程。 2、实验原理 模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)是20世纪70年代提出的一种计算机控制算法，最早应用于工业过程控制领域。预测控制的优点是对数学模型要求不高，能直接处理具有纯滞后的过程，具有良好的跟踪性能和较强的抗干扰能力，对模型误差具有较强的鲁棒性。因此，预测控制目前已在多个行业得以应用，如炼油、石化、造纸、冶金、汽车制造、航空和食品加工等，尤其是在复杂工业过程中得到了广泛的应用。在分类上，模型预测控制(MPC)属于先进过程控制，其基本出发点与传统PID控制不同。传统PID控制，是根据过程当前的和过去的输出测量值与设定值之间的偏差来确定当前的控制输入，以达到所要求的性能指标。而预测控制不但利用当前时刻的和过去时刻的偏差值，而且还利用预测模型来预估过程未来的偏差值，以滚动优化确定当前的最优输入策略。因此，从基本思想看，预测控制优于PID控制。 2.1、预测控制特点 首先，对于复杂的工业对象。由于辨识其最小化模型要花费很大的代价，往往给基于传递函数或状态方程的控制算法带来困难，多变量高维度复杂系统难以建立精确的数学模型工业过程的结构、参数以及环境具有不确定性、时变性、非线性、强耦合，最优控制难以实现。而预测控制所需要的模型只强调其预测功能，不苛求其结构形式，从而为系统建模带来了方便。在许多场合下，只需测定对象的阶跃或脉冲响应，便可直接得到预测模型，而不必进一步导出其传递函数或状

浅析FDS火灾模拟软件及应用

天津理工大学 安全检测课程学习报告 浅析FDS火灾模拟及应用现状 姓名：张志魁学号：123140301 学院：环境科学与安全工程学院 专业：安全技术与工程 _ 班级： 2012级研究生 _ 2013年9月1日

浅析FDS火灾模拟及应用现状 摘要：FDS（Fire Dynamics Simulator）是火灾模拟中一款重要的软件，它根据建筑和火灾的特性，以简单直观的形式动态的显示出火灾发展的全过程，并通过计算获得较为准确的火灾信息的相关参数，例如，烟气的流动，有毒气体的浓度，温度场的分布以及热辐射等。本文概述了FDS在不同建筑和火灾场景中的应用现状，并结合相关火灾实例证明FDS火灾模拟软件在较为可信的准确性，另外，对FDS在火灾模拟方面提出了笔者的相关意见和建议。 关键字：火灾模拟；FDS；应用现状 0前言 近些年，计算机技术的飞速发展，引导了科学领域的各个方面，成为科研深讨中不可或缺的工具。其中，计算机模拟和仿真技术已经成为火灾科学研究重要手段，各种火灾模拟软件也在不断的涌现, 比较有名的火灾模拟软件有FDS, CFAST 和FA3 等[1]。FDS( 火灾动力模拟) 是由美国国家标准局建筑火灾研究实验室开发的基于场模拟的火灾模拟软件, 在火灾安全工程领域中应用十分广泛[2]。FDS 是一个由CFD( 计算流体力学) 分析程序开发出来的专门用于研究火灾烟气传播的模型,可以模拟三维空间内空气的温度、速度和烟气的流动情况等[1]。 1 FDS计算步骤 FDS火灾模拟软件包含FDS和SomkerView 2部分。FDS是软件的主体部分,主要完成模拟场景的构建和计算,而SomkerView是FDS计算结果后处理程序,它既能处理动态数据也能显示静态数据,并将这些数据以二维或三维形式显现出来。模型的输入数据包括:空间环境温度,建筑内物品的燃烧性质,灭火系统的影响,烟气的性质,是否考虑某些障碍物的影响,为收集有用数据所需的模拟时间,网格划分(计算精确度),所需要测量的数据类型及位置,火源种类及初始温度等。FDS 计算结果二维数据随时间变化的数据输出格式为Office Excel程序格式,可以通过各种数据处理软件进行处理。三维图形直接通过SmokeView的程序进行处理,并可得到动画效果短片在FDS中,可以设置“切片”,或贯穿整个控制体的断面,通过这个断面或切片可以使用户直观地观察气体内的温度分布、毒气分布、烟气分布，图一描述了FDS和Smokeview使用的基本流程： 使用FDS 和Smokeview 的一般步骤: ①建立一个FDS 输入文件case - name1d2ata 。FDS 的输入文件包括以下信息:计算域的大小、数字栅格的大小、计算域内物体的几何形状、火源的设定、燃料类型、热时放速率、材料的热物性、边界条件等。 ②运行FDS ,然后FDS 生成一个或多个输出文件。FDS 的输出参数主要是密度、温度、压力、热释放率、燃烧产物的浓度、混合分数以及热流和辐射对流等。计算中想要得到什么参数的数据,在哪个位置的数据,计算前必须在输入文件中提前设定,一旦开始计算就无法进行更改。FDS 数据的输出主要有以下几种形式:

PID型云模型控制器在电子节气门中的应用

电子设计工程Electronic Design Engineering 第25卷Vol.25第22期No.222017年11月Nov.2017 收稿日期：2016-09-19稿件编号：201609174作者简介：李飞（1989—），男，江苏南京人，硕士研究生。研究方向：汽车电子及其智能控制。常规汽车电子节气门为油门踏板与节气门门体 机械地相连，这一系统正在被汽车电子节气门所取 代，汽车电子节气门控制器（Electronic Throttle Controller ，ETC ）的控制目标是希望节气门门体能够迅速且超调小的到达期望角度；通过分析门体位置 信息，综合汽车其他控制信号如发动机转速、工作负 荷等，使节气门控制器能够精确的控制节气门门体 开度，从而改善燃油经济性、驾驶性能和排放性能。 电子节气门控制器早期运用的是常规PID 控制 算法，但是常规PID 控制器并没有考虑非线性因素 的影响，整个系统的稳定性和鲁棒性实际上没有得 到可靠的保证。为了提高节气门的控制速度及其精 度，目前其控制策略发展方向是将常规PID 控制算 法和现代控制算法相结合的思路。云模型（Cloud Model ）是一种新兴的人工智能控制算法，云模型控制算法不要求给出被控对象准确的数学模型，同时保留被控对象及其环境中各种未知的不确定因素针对汽车电子节气门具有多种非线性因素，把一维云模型控制器（One dimensional Cloud Model Controller CMC ）与常规PID 控制算法相结合，仿真结果表明该控制器较常规PID 控制器能够明显改善节气门的控制效果，显著提高控制器的稳定性和鲁棒性。1电子节气门数学建模1.1电子节气门结构电子节气门机械结构简图如图1所示，由直流电机、齿轮组、双复位弹簧、门体阀片和门体位置传感器等部件构成。 PID 型云模型控制器在电子节气门中的应用 李飞，李众 （江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江212000） 摘要：针对汽车电子节气门具有很强的参数不确定性、时变性和非线性，难以建立准确的数学模型等特点，采用了一维云模型和常规PID 相结合的控制方法建立了节气门控制器，分别运用PID 型云模型控制器和常规PID 控制器对节气门模型进行仿真；最后，通过Matlab/Simulink 仿真实验，结果表明与常规PID 控制器相比较，PID 型云模型控制器能够显著提高节气门的快速性、稳定性和鲁棒性。关键词：云模型；常规PID 控制算法；电子节气门；Matlab/Simulink 中图分类号：TN701文献标识码：A 文章编号：1674-6236（2017）22-0162-04 Application about electronic throttle based on PID cloud model controller LI Fei ，LI Zhong （School of Electronic and Information ，Jiangsu University of Science and Technology ，Zhenjiang 212000，China ） Abstract:As the automotive electronic throttle has strong parameter uncertainty ，time -varying ，nonlinear and it is also very difficult to establish a precise mathematical model ，which designs a throttle controller based on one dimensional cloud model and the conventional PID control algorithm and establishs one dimensional cloud model PID controller to control the models which are different from the spring torque and the friction https://www.wendangku.net/doc/cd2696486.html,ing PID cloud model controller and conventional PID controller to simulate the throttle model.Finally ，MATLAB /Simulink results show that by comparing with the conventional PID controller ，the PID cloud model controller can significantly improve the throttle about the rapidity ，stability and robustness.Key words:cloud model ；conventional PID control algorithm ；electronic throttle ；Matlab/Simulink - -162万方数据

模型预测控制快速求解算法

模型预测控制快速求解算法 模型预测控制（Model Predictive Control，MPC）是一种基于在线计算的控制优化算法，能够统一处理带约束的多参数优化控制问题。当被控对象结构和环境相对复杂时，模型预测控制需选择较大的预测时域和控制时域，因此大大增加了在线求解的计算时间，同时降低了控制效果。从现有的算法来看，模型预测控制通常只适用于采样时间较大、动态过程变化较慢的系统中。因此，研究快速模型预测控制算法具有一定的理论意义和应用价值。 虽然MPC方法为适应当今复杂的工业环境已经发展出各种智能预测控制方法，在工业领域中也得到了一定应用，但是算法的理论分析和实际应用之间仍然存在着一定差距，尤其在多输入多输出系统、非线性特性及参数时变的系统和结果不确定的系统中。预测控制方法发展至今，仍然存在一些问题，具体如下： ①模型难以建立。模型是预测控制方法的基础，因此建立的模型越精确，预测控制效果越好。尽管模型辨识技术已经在预测控制方法的建模过程中得以应用，但是仍无法建立非常精确的系统模型。 ②在线计算过程不够优化。预测控制方法的一大特征是在线优化，即根据系统当前状态、性能指标和约束条件进行在线计算得到当前状态的控制律。在在线优化过程中，当前的优化算法主要有线性规划、二次规划和非线性规划等。在线性系统中，预测控制的在线计算过程大多数采用二次规划方法进行求解，但若被控对象的输入输出个数较多或预测时域较大时，该优化方法的在线计算效率也会无法满足系统快速性需求。而在非线性系统中，在线优化过程通常采用序列二次优化算法，但该方法的在线计算成本相对较高且不能完全保证系统稳定，因此也需要不断改进。 ③误差问题。由于系统建模往往不够精确，且被控系统中往往存在各种干扰，预测控制方法的预测值和实际值之间一定会产生误差。虽然建模误差可以通过补偿进行校正，干扰误差可以通过反馈进行校正，但是当系统更复杂时，上述两种校正结合起来也无法将误差控制在一定范围内。 模型预测控制区别于其它算法的最大特征是处理多变量多约束线性系统的能力，但随着被控对象的输入输出个数的增多，预测控制方法为保证控制输出的精确性，往往会选取较大的预测步长和控制步长，但这样会大大增加在线优化过程的计算量，从而需要更多的计算时间。因此，预测控制方法只能适用于采样周

fds火灾模拟软件是什么

fds火灾模拟软件是什么 fds火灾模拟软件是一种互动火灾模拟软件，也就是我们常说的模拟灭火系统软件，是基于三维图像技术开发的第--人称FPS游戏，主要用于教学并体验灭火器的使用方式，下面以火眼金睛模拟灭火软件为例来给大家介绍一下! fds火灾模拟软件介绍 火眼金睛模拟灭火软件，是基于三维图像技术开发的第--人称FPS游戏，主要用于教学并体验灭火器的使用方式。 火眼金睛模拟灭火体验系统中包含A、B、C、D、E、F，6类火灾类型，针对不同类型，设置了如床单、油锅、电器、金属、液体、气体等不同类型的起火点，模拟了不低于15个着火场景。同时提供干粉、二氧化碳、泡沫、水基四种灭火器进行选择，选择过程中进行灭火器的选择与使用指导。系统对于火灾与灭火器的类型、灭火器的用量与使用时间、起火点的判定等数据进行了完全仿真化处理，与现实中的情况相符。用户通过模拟灭火体验系统进行实际操作后，可以学会并掌握灭火器的正确选择与使用方式。 火眼金睛模拟灭火体验系统包含了知识学习，知识测评及模拟灭火3大板块，软件设置了不低于15个火灾场景，涵盖了6类所有类型火灾。通过大屏展示的方式，结合真实改装灭火设备，如灭火器等，参观者可以进行高还原度的仿真训练，达到掌握正确使用灭火器等灭火工具的使用方法。该产品适用于常用于相关行业展厅体验、科普馆、公共安全教育体验馆、学校及青少年培训机构等场所。 fds火灾模拟软件购买要注意什么

fds火灾模拟软件也就是模拟灭火体验系统，是一种互动模拟灭火游戏，可以让体验者在游戏中学会消防安全知识和正确灭火方式，因此近年来fds火灾模拟软件在消防体验馆中成为了“常客”，那么fds火灾模拟软件购买要注意什么呢?下面请火眼金睛小编来给大家介绍一下吧! fds火灾模拟软件购买注意版本 fds火灾模拟软件以火眼金睛为例，fds火灾模拟软件有1.0版本和2.0版本，价格上也有所不同，现在基本上用的都是2.0版本，软件中包含A、B、C、D、E、F，6类火灾类型，针对不同类型，设置了如床单、油锅、电器、金属、液体、气体等不同类型的起火点，模拟了不低于15个着火场景。同时提供干粉、二氧化碳、泡沫、水基四种灭火器进行选择，选择过程中进行灭火器的选择与使用指导。系统对于火灾与灭火器的类型、灭火器的用量与使用时间、起火点的判定等数据进行了完全仿真化处理，与现实中的情况相符。用户通过模拟灭火体验系统进行实际操作后，可以学会并掌握灭火器的正确选择与使用方式。 fds火灾模拟软件购买注意厂家 fds火灾模拟软件购买的不同厂家fds火灾模拟软件的价格也不一样，这里提醒大家对于fds火灾模拟软件的厂家要特别注意，火眼金睛是行业内比较知名的安全教育软件厂家，大家可以了解看看。 关于fds火灾模拟软件的详细说明就给大家介绍到这里了!

MATLAB模型预测控制工具箱函数

MATLAB模型预测控制工具箱函数 8.2 系统模型建立与转换函数 前面读者论坛了利用系统输入/输出数据进行系统模型辨识的有关函数及使用方法，为时行模型预测控制器的设计，需要对系统模型进行进一步的处理和转换。MATLAB的模型预测控制工具箱中提供了一系列函数完成多种模型转换和复杂系统模型的建立功能。 在模型预测控制工具箱中使用了两种专用的系统模型格式，即MPC状态空间模型和MPC传递函数模型。这两种模型格式分别是状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中的特殊表达形式。这种模型格式化可以同时支持连续和离散系统模型的表达，在MPC传递函数模型中还增加了对纯时延的支持。表8-2列出了模型预测控制工具箱的模型建立与转换函数。 表8-2 模型建立与转换函数 8.2.1 模型转换 在MATLAB模型预测工具箱中支持多种系统模型格式。这些模型格式包括： ①通用状态空间模型； ②通用传递函数模型； ③MPC阶跃响应模型； ④MPC状态空间模型；

⑤ MPC 传递函数模型。 在上述5种模型格式中，前两种模型格式是MATLAB 通用的模型格式，在其他控制类工具箱中，如控制系统工具箱、鲁棒控制工具等都予以支持；而后三种模型格式化则是模型预测控制工具箱特有的。其中，MPC 状态空间模型和MPC 传递函数模型是通用的状态空间模型和传递函数模型在模型预测控制工具箱中采用的增广格式。模型预测控制工具箱提供了若干函数，用于完成上述模型格式间的转换功能。下面对这些函数的用法加以介绍。 1．通用状态空间模型与MPC 状态空间模型之间的转换 MPC 状态空间模型在通用状态空间模型的基础上增加了对系统输入/输出扰动和采样周期的描述信息，函数ss2mod ()和mod2ss ()用于实现这两种模型格式之间的转换。 1）通用状态空间模型转换为MPC 状态空间模型函数ss2mod () 该函数的调用格式为 pmod= ss2mod (A,B,C,D) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo) pmod = ss2mod (A,B,C,D,minfo,x0,u0,y0,f0) 式中，A, B, C, D 为通用状态空间矩阵； minfo 为构成MPC 状态空间模型的其他描述信息，为7个元素的向量，各元素分别定义为： ◆ minfo(1)=dt ，系统采样周期，默认值为1； ◆ minfo(2)=n ，系统阶次，默认值为系统矩阵A 的阶次； ◆ minfo(3)=nu ，受控输入的个数，默认值为系统输入的维数； ◆ minfo(4)=nd ，测量扰的数目，默认值为0； ◆ minfo(5)=nw ，未测量扰动的数目，默认值为0； ◆ minfo(6)=nym ，测量输出的数目，默认值系统输出的维数； ◆ minfo(7)=nyu ，未测量输出的数目，默认值为0； 注：如果在输入参数中没有指定m i n f o ，则取默认值。 x0, u0, y0, f0为线性化条件，默认值均为0； pmod 为系统的MPC 状态空间模型格式。 例8-5 将如下以传递函数表示的系统模型转换为MPC 状态空间模型。 1 2213)(232+++++=s s s s s s G 解：MATLAB 命令如下：

基于FDS的电缆火灾模拟

基于FDS的电缆火灾模拟 摘要：电缆一旦发生火灾，则火势凶猛，蔓延迅速，在燃烧时会发生大量的有害气体，造成扑救困难。电缆烧坏后，修复时间长，损失严重，因此必须十分重视防范电缆火灾事故搜索。据相关资料表明，火灾发生后，造成人员大量伤亡的原因是由于烟气扩散，导致人员窒息中毒身亡。本文基于FDS，模拟房间内电缆起火之后烟气情况以及热释放速率情况。 关键字：FDS；电缆；火灾 Abstract ：Once a fire, the fire, the fire spread quickly, in the burning of a large number of harmful gases, causing difficulties in fighting. The cable burned, repair time is long, serious losses, so we must attach great importance to preventing cable fire accident search. According to relevant information, after the fire, causing a large number of casualties is due to the proliferation of smoke, resulting in the death of personnel poisoning. In this paper, based on the FDS, the smoke and heat release rate of the cable after fire in the room is simulated. Key words: FDS; cable; fire 第一章概述 电缆通常是由几根或几组导线（每组至少两根）绞合而成的类似绳索的电缆，每组导线之间相互绝缘，并常围绕着一根中心扭成，整个外面包有高度绝缘的覆盖层。电缆具有内通电，外绝缘的特征。2015年7月12日，武汉市汉阳区政府应急办召开发布会，据该区应急办副主任张风介绍，11日晚间发生在汉阳区“紫荆嘉苑”小区电缆井火灾事故造成7人遇难，12人受伤。 电线电缆引发火灾的原因，主要是因为过负荷、短路、接触电阻过大及外部热源作用。在短路、局部过热等故障状态及外热作用下，绝缘材料绝缘电阻下降、失去绝缘能力，甚至燃烧，进而引发火灾。火灾中电线电缆的主要特性有：（1）火灾温度一般在800℃～1000℃，在火灾情况下，导线电缆会很快失去绝缘能力，进而引发短路等次生电气事故，造成更大的损失；（2）导线电缆在规定的允许载流量下有较大的过载能力；（3）短路状态下，导线电缆会在瞬间引起绝缘材料熔化、燃烧，并引燃周围可燃物。 电线电缆根据其本身具有的燃烧特性，可分为普通电线电缆、阻燃电线电缆、耐火电线电缆、无卤低烟电线电缆及。（1）阻燃电线电缆指难以着火并具有防止或延缓火焰蔓延能力的电线电缆。常用的标准试验为GB／T18380．3（等同于IEC60332-1999）；（2）耐火电线电缆指在规定温度和时间的火焰燃烧下，仍能保持线路完整性的电线电缆。常用的标准试验为GB／T12666．6（等效于IEC60331-21-1999）；（3）无卤低烟电线电缆分为阻燃型和阻燃耐火型两种。阻燃型指材料不含卤素，燃烧时产生的烟尘较少并且具有阻止或延缓火焰蔓延的电线电缆。常用的标准试验有GB／T17650．2（等同于IEC60754-2）、GB／T17651．2（等同于IEC61034-2）和GB／T18380．3（等同于EC60332-3）三项。阻燃耐火型在以上的基础上还需满足保持线路完整性的要求，同时常用的标准试验增加了GB／T12666.6(等效与IE60331)；（4）矿物绝缘电缆在火焰中具有不燃和无烟