微观组织参数及工艺条件对430不锈钢凝固显微结构的影响

在多元合金CAFE模型的基础上,分析了微观组织参数(形核密度、高斯分解参数、Gibbs-Thomson系数等)与430不锈钢凝固过程中晶粒形貌的复杂关系,以及过热度与冷却强度等工艺参数对凝固组织的影响.研究发现,晶粒尺寸和柱状晶向等轴晶转变不仅与体最大形核过冷度有关,也受体形核密度的影响.高斯分解参数和Gibbs-Thomson系数增大时,一次枝晶间距减小,等轴晶范围增大;但当它们增加至一定范围后,其对显微结构的影响逐渐变得不明显.过热度或冷却强度增大时,等轴晶范围减小,但一次枝晶间距的变化不明显.     

基于主客观证据融合的高炉悬料预测方法

针对高炉关键异常炉况悬料难以预测的问题,基于D-S证据理论,提出一种综合模糊专家推理和后验概率最小二乘支持向量机的悬料预测方法.首先,结合高炉生产过程和悬料现象,分析悬料形成的内在机理;其次,通过模糊专家推理提取基于专家规则的主观证据,再通过建立后验概率最小二乘支持向量机模型提取基于数据内在客观规律的客观证据;最后,基于D-S证据理论完成主客观证据融合,实现悬料预测.该方法充分利用专家经验和最小二乘支持向量机的自学习能力,能够提高预测精度.仿真结果表明本文提出的方法有效、准确.     

旋挖钻机钻杆键条焊接接头的残余应力

钻杆是旋挖钻机的关键部件之一,也是易损部件,其损坏部位大多位于钻杆键条焊接接头处。该文采用SYSWELD软件对旋挖钻机钻杆键条接头的焊接过程进行了数值计算,并用X射线衍射法对实际钻杆键条焊接接头试样的残余应力进行了测量,得到了接头焊接完成后的残余应力分布。针对钻杆结构受力特点,着重分析了切向焊接残余应力的分布特征,并计算对比了焊接速度的影响。结果表明:焊接接头最大残余拉应力出现在热影响区内;随焊接速度的增加,管体上切向最大压应力明显增大,最大拉应力变化不明显。     

基于化学位移和伪氨基酸组分信息预测抗凋亡蛋白质与促凋亡蛋白质

凋亡蛋白质是一种有着特殊功能的蛋白质,在生物体的生长和维持体内平衡中扮演着重要的角色.在细胞凋亡过程中抗与促凋亡蛋白质对细胞凋亡的调控起着不同的作用.如果抗凋亡蛋白质或者促凋亡蛋白质失活,将导致癌症和其它疾病的发生,所以对抗凋亡蛋白质和促凋亡蛋白质的识别,将有助于更好的了解凋亡蛋白的致病机理.建立一个新的凋亡蛋白质数据集,并基于化学位移信息和伪氨基酸组分信息采用支持向量机(SVM)方法对新的数据集进行了预测.融合后的特征信息用Jackknife检验预测成功率达到77.01%,从预测结果可以看出提取有效的特征信息是提高预测成功率的重要因素.     

三取代钨硅酸二聚体有机-无机杂化化合物的合成与结构

合成了2种三取代Keggin结构钨硅酸盐的无机-有机杂化化合物[Na3CuL6(H2O)6][(H3SiW9Fe3(OH)3O34)2(μ-OH)3]·21H2O(1)和(Him)6[Na2(H2O)2{SiW9Al3(OH)3(H2O)2O33(μ3-O2/2)}2]·14H2O(2)(L=6-氨基己酸,im=咪唑).采用X射线单晶衍射法测定了其结构.在化合物1中,2个三取代杂多阴离子SiW9Fe3(OH2)3O10-37缩去3个水分子、共用3个氧原子(Fe—O—Fe)形成二聚杂多阴离子.通过配离子、二聚阴离子和结晶水分子之间的氢键将其连接成晶体.在化合物2中,2个三取代杂多阴离子SiW9Al3(OH2)3O10-37共用AlO6八面体的一个边形成二聚杂多阴离子.钠离子接受2个二聚体的配位形成一维链结构.     

基于LSSVM概率输出与证据理论融合的变压器故障诊断

为了利用相对较少的故障数据样本对变压器主要故障类型进行较准确的判断,基于智能互补和数据融合的思想,提出基于最小二乘支持向量机LSSVM( least square support vector machine)概率输出与证据理论融合的故障诊断方法。该诊断方法具有以下特点：可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信息,输出变压器各种故障的概率,为变压器检修提供更多的可用信息;充分发挥了LSSVM在小样本情况下具有较强泛化能力的优势。算例结果表明,该诊断方法的故障诊断准确率达到91.1%,优于传统的IEC三比值法(故障诊断准确率75.6%)及LSSVM分类法(故障诊断准确率82.2%),有效降低了诊断误判的风险。     

基于ACO-LSSVM燃煤碳元素分析的锅炉CO2排放量计算

针对生产实际中无法对燃煤组分进行在线检测分析的问题,建立了基于最小二乘支持向量机的燃煤的碳含量预测模型. 以工业锅炉燃煤的相关工业分析数据作为模型的输入,并采用蚁群算法对最小二乘支持向量机相关参数进行寻优以提高模型的建模精度. 应用该模型对福建地区工业锅炉燃煤的碳元素含量进行预测,预测结果的最大误差为1.18%,平均误差为0.64%. 和传统多元逐步回归预测方法相比,该预测模型具有较高的预测精度,为工业锅炉二氧化碳排放量的科学计算奠定了基础.     

基于粒子群优化算法的支持向量机研究

基于粒子群优化算法提出了一种通过优化支持向量机模型参数,建立更佳的支持向量机数学模型的方法. 针对双螺旋分类问题,分别利用基于粒子群优化算法所建立的支持向量机分类器和标准支持向量机分类器进行了仿真实验,利用所建立的评价体系对仿真实验所获得的实验数据进行了评估,评估结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器明显优于标准支持向量机分类器,其分类结果表明基于粒子群优化算法的支持向量机分类器提高了分类结果的准确性,同时也验证了基于粒子群优化算法的支持向量机分类器在数据分类中的有效性.      

融合GMM及SVM的特定音频事件高精度识别方法

针对特定音频事件识别中持续时间特别短的音频事件漏检概率高、识别速度较慢的问题,提出一种融合高斯混合模型（GMM）及支持向量机（SVM）的特定音频事件识别算法. 该方法利用GMM的统计分布描述能力和SVM的推广泛化能力,将GMM和SVM分别识别的结果进行融合处理,以手枪、步枪、机关枪等10类以上枪声为实验数据,无需针对每种枪声生成相应的识别模板,仅需训练生成2个识别模板. 实验结果表明,识别准确率达到92.71%. 该方法模板数量少,不需要多次训练,算法复杂度较低,不仅便于应用而且可大幅提升识别效率.      

基于概率支持向量机的激光雷达风切变图像的识别

针对标准支持向量机在激光雷达风切变图像识别中无法提供后验概率这一问题,从有监督聚类的角度,提出一种基于FCM的概率支持向量机识别方法. 先利用灰度-梯度共生矩阵提取激光雷达风切变图像的纹理特征,再利用支持向量机确定分类面,最后利用条件约束和FCM确定各类样本距离分类面的概率分布. 实验结果表明,该算法对3种风切变的整体识别率可达到95.52%,与两种同类算法相比,识别率分别提高了1.27%和1.21%.