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利用人工神经网络能够逼近任意复杂函数的特性，可对在役油气管道的腐蚀剩余强度进行预测，但其缺点在于人工神经网络的权值和阈值的初始化分配具有随机性且只是一种局部优化算法，收敛过程中容易出现局部极小解。引入遗传算法的全局搜索特性和不依赖于梯度信息特性，对采用Levenberg-Marquardt（L-M）算法的BP神经网络的权值和阈值进行优化，并结合由敏感性分析确定的油气管道失效压力的影响因素，建立GA-BP（L-M）网络预测模型。采用Modified ASME B31G计算出的样本数据训练网络并进行预测。预测结果表明，GA-BP（L-M）网络预测模型可以相对更好地预测油气管道的失效压力，在满足工程需要的前提下，是一种更加科学、准确的预测模型。 相似文献
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以某含有固体杂质微粒的输气过程为研究背景,运用ANSYS-FLUENT软件中E/CRC冲蚀磨损模型,对输气管道中的90°弯管进行气-固两相流的模拟计算,讨论不同的气体速度、固体杂质微粒的质量流率以及固体杂质微粒的微粒粒径对弯管的冲蚀磨损的影响.分析结果表明:气体入口速度越大,90°弯管的冲蚀率越大;固体杂质微粒质量流率越大,90°弯管的冲蚀率越大;当微粒粒径小于某一临界值时,微粒粒径越大,冲蚀率减小,当微粒粒径大于这一临界值时,微粒粒径越大,冲蚀率越大.在工程应用中可用于气体运输管道的检测,节约检测成本,提高管道输气的安全性. 相似文献
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