基于人工神经网络的Cu与Mg低质量比Al-Cu-Mg合金时效强化预测模型

通过硬度检测和透射电镜(TEM)观察,研究低Cu/Mg质量比AL-Cu-Mg合金时效强化机理,建立神经网络预测模型,使其在实验条件范围内对时效力学性能进行有效预测.在实验基础上,采用Levenberg-Marqllardt算法训练神经网络,建立以时效温度与时间为输入参数和硬度为目标函数的函数关系.结果表明:预测值与实验结果吻合较好,并证明了网络的可靠性与泛化能力;当时效温度越高时,达到峰值时效的时间越短,峰值时效的硬度也越大;在160～190℃时效温度范围内,合金峰值硬度随时效温度的升高而下降,对应硬度峰值的时效时间缩短.     

子弹撞击T型杆端面处的应力波传播和数值模拟

基于实验结果,提出子弹在撞击墩子端面处的瞬间,T型杆的连接端面处满足应变相容关系的假定,基于此,应用应力波在端面处的传播性质,通过理论分析解释了实测的应力波波形前后不一致现象,并给出了解决方案。使用ANSYS-LSDYNA有限元程序数值模拟了子弹撞击端面的过程,模拟的端面应力波幅值和实验实测幅值吻合,同时证实了假定的合理性和解决方案的可行性,并进一步得出应力波幅值和子弹的速度和横截面积呈线性关系。     

基于BP网络的Al-Cu-Mg-Sc-Zr合金均匀化电导率预测

采用电导率测量、X线衍射物相分析研究不同均匀化处理条件下Al-Cu-Mg-Sc-Zr合金的电导率和组织变化规律。研究结果表明:Al-Cu-Mg-Sc-Zr铸态合金中固溶体过饱和程度较高,电导率较低;在360℃以下均匀化,亚稳的过饱和固溶体析出平衡相θ和S,基体固溶体过饱和程度下降,电导率上升;在360℃以上均匀化,平衡相逐渐回溶入固溶体基体,基体固溶体过饱和程度上升,电导率下降。在此基础上,采用Levenberg-Marquardt算法对权值和阈值进行训练,建立以均匀化热处理温度和时间与电导率高度非线性BP神经网络预测模型。该模型能较好地反映均匀化工艺参数与电导率之间的内在规律,泛化检测点电导率相对误差为-0.006～0.006,表明该神经网络模型具有较高的预测精度和较强的泛化能力。     

城市污水处理工程BOT投资探讨

本文探讨了污水处理工程BOT投资模式，提出污水处理厂的投资范围、投资规模、收费标准、特许经营权年限、污水处理工艺是BOT投资谈判的核心。