基于MIVM神经网络模型对合金组元活度的预测

为了使用分子相互作用体积模型(molecular interaction volume model,MIVM)准确便捷预测出合金溶液中组元的活度,建立了活度预测的BP(back propagation)神经网络模型和算法,模型的输入层为合金溶液中组元的实验活度系数,输出层为分子对位能相互作用参数,隐含层设定为一层。采用遗传算法优化BP神经网络模型各结构参数,在遗传算法中使用合金溶液中组元的无限稀活度系数的实验值和理论值的偏差作为适应度函数,以偏差最小为目标进行优化以保证BP神经网络的有效性。最后以Pb-Bi,Sn-Bi,Sn-Pb,Fe-Cu二元合金溶液中组元活度预测为例对BP神经网络模型和算法进行验证。结果表明:组元活度预测值与实验值之间的平均相对误差均小于4%,绝对偏差小于0.78,能满足工程计算要求。     

基于BP网络的粉煤灰混凝土钢筋握裹力计算

基于改进的BP算法,建立了2个粉煤灰混凝土钢筋握裹力BP网络计算模型,模型1为2-6-1型,即该模型输入层为2个神经元,隐含层为6个神经元,输出层为1个神经元,模型1的输入为水胶比及粉煤灰掺量,输出为混凝土钢筋握裹力;模型2为2-8-2型,即该模型输入层为2个神经元,隐含层为8个神经元,输出层为2个神经元,模型2的输入为水胶比及粉煤灰掺量,输出为混凝土强度及钢筋握裹力.模型1混凝土钢筋握裹力计算相对误差为0.019 08%~3.128 92%;模型2混凝土强度及钢筋握裹力计算相对误差分别为2.248 55%~6.808 00%和0.112 74%~9.773 29%.计算结果较为理想.     

模拟退火优化BP神经网络进行云相态分类

为利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)多通道云图数据对云相态进行分类,提出了一种利用云图红外、可见光谱段数据,基于SABP神经网络的云相态分类算法.算法基于BP人工神经网络学习算法及模拟退火算法.在两算法结合的基础上,作出了有益于云相态分类的改进.基准网络模型为3层前馈BP网络,其中,隐层和输出层使用不同的激活函数.选取了5种光谱特征作为网络输入,输出两单元判定结果.为加速收敛速度,避免振荡,采用了一种自适应的变学习系数、惯性系数策略.个例分析表明,算法在中低纬度地区效果良好.     

烧结配矿乏信息灰自助神经网络特征参数估计

采用BP神经网络建立铁矿烧结评价函数分析烧结配矿特征信息.由中和矿的化学成分、黏附粒子及成核粒子共13个参数构成BP模型输入,烧结矿转鼓强度和烧结速度为模型输出.由100组训练和50组测试数据通过建模确定BP模型隐层节点为27.采用Bootstrap方法处理正交试验数据,采用灰分析提取数据动态信息.提出一种基于人工神经网络模型的参数估计概率求解策略,其中系统整体和动态信息由神经网络模型综合,参数特征值由蒙特卡罗模拟结合概率计算获得.估计和模拟结果为烧结配矿乏信息分析提供一种有效途径.     

基于遗传算法优化BP神经网络的TIG焊缝尺寸预测模型

建立了4-12-4结构的误差反向传播(BP)神经网络.以训练样本预测误差作为适应度函数,采用具有全局寻优功能的遗传算法得到最优化的BP神经网络的权值和阀值.以TIG焊接工艺参数电弧长度、保护气流量、焊接电流和焊接速度作为网络输入,焊缝的上余高、下余高、上焊宽和下焊宽作为网络的输出,优化后的BP网络模型具有良好的泛化能力和预测能力.     

基于权值函数神经元的BP网络研究

研究了一种神经元模型,在该模型中将参数可调的激励函数往前移到权值上,即把权值变为参数可调的函数,这些权值函数的累加和作为神经元的输出.将此类神经元称为权值函数神经元,根据BP算法给出了由其构成的前馈神经网络的学习算法.仿真实验对比结果表明,在给定的误差精度要求下,基于权值函数神经元的BP神经网络每次训练都能收敛,且平均迭代步数较少,其收敛速度要优于传统BP网络,具有较好的研究应用价值.     

新的组合激活函数BP网络模型研究

作者提出了一种新的BP神经网络模型，其隐层激活函数采用中心参数可调的Gaussian函数，输出层采用斜度可调的Sigmoid函数，从而神经元具有了更强的信息存储、处理能力。由于采用组合函数，将Gaussian函数良好的局部性和Sigmoid函数良好的全局性相结合，提高了神经网络的收敛速度。几个典型实验的结果表明，与传统BP网络模型相比，新网络模型在学习能力和泛化推广能力方面都有明显提高。     

基于CRCW规则的BP算法改进

为了充分利用BP算法并行特性采用共写共读(CRCW)规则实现BP算法的并行计算,并对现有的BP算法进行改进,修改动态因子,选择合适的隐藏层个数和修改输出误差函数。经过时间复杂度的分析可以在时间复杂度为O(N),花费为O(N2)内完成BP计算。     

神经网络参数对地震类型识别的影响

由于震源识别模型判据选取不当或关键参数设置不合理,现有地震辨识模型的性能受到一定制约。为了改善地震类型识别效果,优化反向传播(back propagation, BP)神经网络参数设置,提出了一种经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)多尺度近似熵(multi-scale approximate entropy)判据,并讨论训练函数、激活函数、隐藏层神经元数目与学习速率等网络参数对地震辨识的影响。首先,针对多组天然地震事件及人工爆破事件波形进行关键信息提取与归一化,利用EMD算法提取6个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)和1个剩余分量(residual),然后分别计算近似熵得到EMD多尺度近似熵向量;再次,设计一系列BP神经网络调参实验,研究BP神经网络参数对地震类型识别的影响。结果表明,训练函数、激活函数、隐藏层数目等参数对地震辨识产生了明显的影响,辨识效果较好的参数组合为：训练函数采用共轭梯度法,输出层激励函数为purelin函数,隐层激励函数为logsig函数,隐层节点数和学习率分别设置为10和0.0...     

浆体流变参数建模及仿真预测

采用传统的数学函数关系难以表达和揭示浆体流变参数影响规律．章以主要影响因素正交试验结果为基础。利用神经网络理论，建立了4个输人单元和2个输出单元的3层BP神经网络模型．采用该模型仿真和预测新试验样品的流变参数，并与实测参数对比．结果表明；预测准确率达90％以上，可以用于指导工程应用中浆体配比与制各．     

35CrMo钢调质处理工艺的改进

对35CrMo钢常规调质处理时,采用油淬火和水(盐水)淬火进行了实验及生产性实验比较。结果表明,水(盐水)淬火其综合力学性能完全达标,σb略有降低,塑性韧性指标有较大幅度提高。     

聚合物淬火剂 SST_(301) 的冷却机理探讨

阐述了聚合物淬火剂ＳＳＴ３０１的基本特性，探讨了冷却机理．结果表明，该淬火剂在冷却金属时，在金属表面形成一层聚合物隔离膜，此膜能降低金属淬火时产生的热应力和组织应力、减小淬火变形量、防止淬火开裂     

基于二维温度场理论的激光淬火工艺参数研究

基于激光淬火的二维温度场理论 ,通过对温度场分布公式的拟合简化 ,推导出激光淬火淬硬层理论宽度及深度计算公式 ,讨论了产生最大淬硬层深度和宽度的条件 从理论上说明了激光淬火工艺参数对淬硬层深度和宽度的影响 在对QT80 0 - 2进行的激光淬火实验中 ,淬火硬化层实测宽度和深度的实验值与理论计算值之间的误差大约为 1 0 % ,得到了令人满意的结果     

中厚板辊式淬火机淬火过程的温度场分析

通过建立中厚板辊式淬火机淬火过程的热传导控制方程,分析了热交换系数、淬火方式对中厚钢板淬火过程中温度场的影响.分析表明,淬火过程中,一定厚度的钢板,换热系数在一定范围内增大时,对流换热边界条件对钢板表面及内部温度变化影响效果显著;中厚板辊式淬火机淬火过程的特点在于,钢板首先通过冷却强度很大的高压淬火区冷却,使板材内部保持很大的温度梯度,从而保证板材获得较大的冷却速度;在较低冷却强度的低压淬火区完成淬火过程,板材内部温度梯度减小,可降低板材内部热应力.     

熄焦方式对焦炭孔隙结构的影响

针对原有熄焦方式存在投资巨大、环境污染严重的问题,提出利用一定压力的水蒸气熄焦的压力熄焦方式,并与湿法熄焦、干法熄焦进行对比实验,分析不同熄焦方式对焦炭孔隙结构的影响。结果表明：湿法熄焦焦炭的微孔和微裂纹数较多,焦炭质量较差;干法熄焦焦炭的微孔和微裂纹数较少,焦炭质量较好;压力熄焦焦炭的微孔数较多,微裂纹数较少,焦炭质量介于干法熄焦和湿法熄焦之间。该研究为压力熄焦的应用推广提供了依据。     

干熄焦工艺对6m焦炉焦炭质量的影响

选取6m焦炉焦炭,对干、湿法熄焦焦炭进行质量对比分析,研究干熄焦对焦炭质量的影响。结果表明,干熄焦对焦炭的灰分和硫含量改变不大,对焦炭的真密度、气孔率、灰成分和光学组织指数影响较小,对焦炭的成熟度、平均粒度、粒度均匀系数、孔径分布、机械强度和热态强度等的改善明显。     

带有点源的非线性抛物方程解的淬灭

关于非线性抛物方程解的淬灭以及带点源的抛物方程的爆破问题的研究具有重要的物理意义.对带点源的非线性抛物方程解的淬灭现象进行研究,利用上下解和比较原理的方法给出了这类带有点源的非线性抛物方程解的整体存在和淬灭的充分条件;并证明了在一定初值条件下原点是唯一的淬灭点;最后给出了方程解的淬灭率.     

热处理工艺对30MnSi合金钢的影响(英文)

研究了热处理工艺参数对30MnSi合金钢微观组织结构的影响。结果表明,30MnSi合金钢的成分和微观组织结构受到热处理工艺参数(快淬温度和时间)的影响。在780℃至860℃的温度范围内,随着快淬温度的升高,合金中的铁素体含量逐渐减少,且铁素体在合金基体中的分布也有明显变化;此外,铁素体的含量也受快淬时间的影响,当快淬时间为15s,快淬温度达到860℃时,合金钢中铁素体的含量由9.6%降低至2.1%。     

油井管淬火处理设备及工艺

介绍了油井管淬火工艺及设备组成,阐述了流量分配与淬火质量的关系,探讨了优化设备配置降低投资的问题。