丙烯酸丁酯改性硅油的合成与性能

以丙烯酸丁酯(BA)和含氢硅油(PHMS)为原料,制得了兼有二者性能的丙烯酸丁酯改性硅油.用FT-IR和1H-NMR表征了聚合物的结构.用回归分析方法研究了聚合物黏温性能、表面性能与PHMS含氢质量分数和黏度的关系.结果表明:PHMS的含氢质量分数对聚合物性能影响比其黏度的影响显著,且PHMS含氢质量分数和黏度越小,聚合物的性能越佳;在PHMS含氢质量分数为0.130%,黏度为15.5 mm2/s时,产物的黏度指数(VI)为414,黏温系数(VTC)为0.61,表面张力(ST)为22.0 mN/m;二元回归方程有效地预测了聚合物的VI、VTC和ST的值.     

基于数据列变换的自回归预测方法的改善

证明了利用反双曲正弦函数变换能提高数据列的光滑程度,获得结论:设｛x_(k)｝为递增数据列,x_(1)>0,y(k)=ln(x_(k) (x_(k)~2 1)~(1/2)),则数据列｛y_(k)｝比数据列｛x_(k)｝光滑.给出了改善的自回归预测方法,并且举例加以论证.     

神经网络模型在面板坝堆石体施工期沉降变形预测中的应用

在分析面板坝堆石体施工期坝体沉降影响因素的基础上,将影响沉降的主要因素作为网络输入参数,以测点沉降量作为网络的输出,建立了神经网络模型.以水布垭面板坝堆石体为例,将模型预测值与实测结果进行了对比,结果表明,预测值与实测结果比较接近,该神经网络能很好地反映面板坝堆石体施工期沉降变形与其影响因素之间的非线性映射关系,预测结果可作为后期填筑反馈设计的依据,同时可通过网络输入参数的调整检验某一因素对坝体沉降的影响程度.     

基于改进Elman神经网络的非线性预测控制

为了提高非线性预测控制中预测模型的精度,提出一种基于递归神经网络建模的预测控制方案.采用改进Elman神经网络在线建立预测模型,用递推最小二乘法在线修改神经网络权值,并引入误差补偿环节,从而达到改善预测模型精度的目的,使控制系统的控制性能得到提高.仿真实验表明了该方法的有效性.     

一种克服大纯滞后的预测控制方法

针对一般工业过程中存在的大纯滞后问题,提出了一种克服大纯滞后的预测控制方法.首先由神经网络辨识出非线性系统的纯滞后时间参数,再用构建的神经网络预测模型预测出未来相应时刻的系统输出,然后用该输出来调整当前时刻的控制量,从而达到预期的控制目的,仿真结果验证了该方法的有效性.     

一种基于支持向量机的CFG桩复合地基承载力预测方法

提出一种基于SVM的CFG桩复合地基承载力预测方法并建立相应预测模型.为获得模型参数,对18组CFG桩复合地基试验资料进行训练,训练值与实测值符合较好.用建立的SVM模型对4组CFG桩复合地基试验数据进行预测,预测结果与实测值相差较小.理论分析和实例结果验证表明:基于SVM的CFG桩复合地基承载力预测方法具有较高的预测精度和可靠性.     

变共轭梯度算法及其在电力系统负荷预测中的应用

为克服BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值等的缺点,从而提高BP预测精度等性能,提出了变共轭梯度法(VCG),并对其收敛性作了分析及简要证明。通过将其应用于电力系统负荷预报,证实了该算法克服了传统BP算法收敛速度慢,易陷入局部极小值的缺陷。     

采用预测编码的图像隐写分析算法

通过分析图像无损压缩过程中预测编码的原理,提出了一种基于预测编码方法的空域图像隐写分析算法。该算法的基本思想是利用空域隐写会破坏图像相邻像素之间的相关性,而预测编码是利用图像相邻像素之间的相关性来预测的,这样隐写后图像的预测误差将会大于载体图像的预测误差,通过计算隐写前后图像的预测误差来分析图像中是否含有秘密信息。实验表明:基于预测编码的图像隐写分析具有较好的隐写分析能力。     

隧道地表沉降预测的时变参数灰序模型TGM-AR

在趋势项提取法中,针对逐步回归法比较烦琐及灰色模型预测精度低的缺点,结合灰色预报系统的灰色性和时变性,根据变形体的实际变形规律,将时变参数a(t),b(t)及灰色理论应用于时序模型建模中,提出并建立时变参数灰序模型TGM-AR.时变参数灰色模型用于提取趋势项部分,时序模型用于提取随机部分.将模型应用于隧道地表的沉降分析和预测,结果表明模型预报精度高,且趋势项的物理意义明确.     

苯乙炔封端含萘环的聚酰亚胺树脂

将二胺单体1,3 双（4 氨基苯氧基）苯（1,3,4-APB）、3,4 二氨基二苯醚（3,4-ODA）分别与3,3′,4,4′-联苯四酸二酐（s-BPDA）和1,4,5,8 萘四甲酸二酐（NTDA）进行缩聚反应，并在两种不同合成条件下合成三种苯乙炔苯酐（PEPA）封端的聚酰亚胺低聚（PI1、PI2、PI3）。结果表明，含六元酸酐环的NTDA与二胺反应不仅形成酰亚胺结构，而且还形成异酰亚胺结构，并且酸性条件下更有利于酰亚胺结构的形成。这三种以苯乙炔苯酐封端的低聚物均具有良好的加工性能和热性能，有很宽的加工窗口，5%热失重温度均5300℃以上。萘环的引入使低聚物固化前后的玻璃化转变温度均有所提高，但也使得低聚物黏度上升。