三种中低温余热蒸汽发电系统的比较研究

建立了150~350℃中低温余热蒸汽低沸点有机工质联合循环(S-ORC)发电系统数学模型.比较了相同热源条件下,水蒸气朗肯循环(SRC)、有机朗肯循环(ORC)及S-ORC三种发电系统的热效率、效率、运行压力、发电量.结果表明:150~210℃热源条件下,ORC有着最高的热效率、效率和发电量;210~350℃热源条件下,S-ORC的各项性能有优势,其热效率和效率均高于SRC和ORC发电系统.     

基于GA优化BP神经网络的WSN数据融合技术研究

为减少无线传感器网络中节点的数据通讯量,降低能量消耗,达到数据融合的目的,设计了一种基于遗传算法优化BP神经网络的数据融合算法(BPGA),阐述了数据融合原理、BP神经网络和遗传算法,介绍了遗传算法优化BP神经网络的数据融合方法,利用遗传算法优化神经网络的权值、阀值及隐含层结构,然后通过优化后的神经网络提取无线传感器网络中原始数据的特征信息,并将特征信息发送给汇聚节点,从而提高网络数据采集效率,延长网络生命周期。最后通过与LEACH、BPNDA算法进行仿真实验比较,证明了其有效性。     

自适应粒子群神经网络交通流预测模型

针对传统神经网络预测模型预测结果准确性低且存在大量无效迭代的问题,提出了自适应权重粒子群神经网络交通流预测(PSOA-NN)模型。首先根据待预测点的上下游观测点数和历史数据,随机初始化若干组模型参数并计算每组参数对应粒子的适应度;然后采用改进的sigmoid函数替代原有模型中的固定惯性权重,并根据其中适应度变好的粒子更新粒子速度和位置,一直迭代到粒子适应度小于预设值为止;最后将满足条件粒子对应的模型参数应用到神经网络模型,根据实时交通流数据预测出15min后的数据。仿真结果表明,使用PSOA-NN模型,可使得在同等预测误差范围内收敛速度提升0.6~1.7倍。     

一种油温调节装置在机械功率封闭式试验台中的应用

机械功率封闭式试验台中减速箱的润滑油温度的合理控制是保证试验台正常运转的关键因素之一,通过油温调节装置并与其他功能设备一起组成一个子系统,不但可以满足润滑油的温度控制要求,还可以实现对减速箱、轴承座等机械零部件进行稀油循环强制润滑。本文还对这种油温调节装置的设计给出了相关的计算公式,以便对该装置在不同的温度控制范围、不同的润滑油流量等要求进行特定的设计。     

低脂冰淇淋质构与色差相关性分析

利用水溶性壳聚糖作为脂肪的替代品,制作了不同脂肪替代度的低脂冰淇淋.采用质构仪和色差计分别对所制得的低脂冰淇淋品质进行分析,然后使用SPSS19.0对色差值与质构特性的结果进行主成分分析和相关性分析,并利用神经网络对其相关性进行验证和预测.结果表明,色差值与质构参数二者之间具有一定相关性(R=-0.916~-0.287).结合神经网络预测可知,色差值可以来预测冰淇淋的质构特性(R=0.922~0.957),说明冰淇淋外部的光学属性与其内部的质构属性之间存在着联系.     

循环伏安法测定聚苯并咪唑膜电解质甲醇透过率

研究建立了电化学循环伏安法(CV)测定磷酸掺杂聚苯并咪唑(PBI)膜甲醇透过率的方法.以磷酸溶液为电解质,在扫描电压范围-0.2~1.2 V和扫描速度100 m V/s的条件下测试了不同磷酸掺杂水平PBI膜的甲醇透过率.研究表明,根据膜样品酸掺杂水平选择磷酸电解质溶液的浓度可使待测PBI膜的酸掺杂水平在测定过程中保持不变,进而保障结果的准确性和可靠性;与纯PBI膜的甲醇透过率(1.34×10-8cm2/s)相比,磷酸掺杂PBI膜的甲醇透过率有所增加,当PBI膜的酸掺杂水平为2.5~3.2时,膜的甲醇透过率为3.2×10-8~14×10-8cm2/s.     

基于蒙特卡洛法的铣削让刀误差概率分布预测

基于斜角切削理论,建立铣削力计算模型,求解得到铣削力.构建薄板受力变形的挠度函数,结合刀具的受力变形求解刀具-工件耦合变形的铣削让刀误差.采用神经网络拟合方法,求出输入铣削参数与输出最大让刀误差的函数关系.考虑刀具参数、材料参数、工件参数以及加工工况等随机参数对金属切削的影响,利用蒙特卡洛方法,对输入参数进行抽样,将参数样本代入神经网络拟合的函数模型中,获得铣削让刀误差样本,并分析其概率特性,从而提出一种铣削让刀误差的概率分布预测方法,较确定性计算铣削让刀误差的方法更加符合实际.     

模型未知非零和博弈问题的策略迭代算法

提出了一种在线积分策略迭代算法,用来求解内部非线性动力模型未知的双人非零和博弈问题.通过在控制策略和干扰策略中引入探测信号,从而避开了系统的模型信息,得到了一个求解非零和博弈的无模型的近似动态规划算法.该算法同步更新值函数、控制策略、扰动策略,并且最终得到收敛的策略权值.在算法实现过程中,使用4个神经网络分别近似两个值函数、控制策略和扰动策略,使用最小二乘法估计神经网络的未知参数.最后仿真结果验证了算法的有效性.     

一类分数阶Hopfield神经网络的Mittag-Leffler稳定性

研究了Caputo导数形式下的一类分数阶Hopfield神经网络的Mittag-Leffler稳定性.利用Mittag-Leffler函数的相关性质,得到该类系统平衡点的存在性与唯一性的充分条件,进而得到该类分数阶Hopfield神经网络的Mittag-Leffler稳定性的充分条件.最后,利用仿真实例验证了该结果的正确性与有效性.     

基于应变模态小波神经网络的结构损伤识别方法

以框架结构为研究对象,利用小波分析和神经网络理论,结合二者的优点,运用小波分析来确定框架结构的损伤位置,运用神经网络算法来识别损伤程度,给出了基于应变模态参数识别框架结构损伤的原理,建立了一种识别结构损伤的小波神经网络方法.通过建立基于振型模态和应变模态的损伤识别方法,分别对9种不同工况下框架的裂缝位置进行识别,并对比了这2种模态下损伤位置的识别效果.然后,分别对框架的振型模态和应变模态进行连续小波变换,获得2种模态参数下的小波系数模极大值.利用神经网络去模拟小波系数模极大值与损伤程度之间的非线性关系来识别结构的损伤程度,并对比了这2种模态下损伤程度的识别效果.数值分析结果表明,小波神经网络可以有效地识别出结构的损伤位置和损伤程度,基于应变模态的损伤识别方法具有更好的准确性.