钢-半固态Al-7石墨复合界面特性

为了开发高温钢铝轴瓦材料,采用铸轧技术进行了钢板与Al-7石墨半固态浆料的复合实验,得到了不同于常规钢铝复合产品的界面结构。结果表明:在钢板预热温度为510℃、Al-7石墨半固态浆料固相率(体积分数)为32%的条件下,随着扩散时间的增加,复合界面上生成的铁铝化合物逐渐增多;当扩散时间大于35s时,复合界面完全由铁铝化合物构成;当扩散时间为22.5s时,可形成由铁铝化合物和铁铝固溶体交替构成的新型结构,其界面力学性能较好。     

钢-铝石墨半固态铸轧复合的数值模拟

铸轧区的温度分布直接影响着铸轧过程的稳定性和复合板材的质量.针对实验室复合板半固态铸轧试验的特点建立了数学模型,采用有限元法对钢-铝石墨半固态铸轧复合过程的热流耦合问题进行了数值模拟计算,分析了不同浇注温度和铸轧速度下熔池内温度场变化的情况.模拟结果表明,当浇注温度为620℃,铸轧速度在0.6～0.8 m/min的范围内可保证铸轧稳定进行,此结论与试验数据相吻合.该模型可以有效预测凝固前沿位置,为半固态铸轧复合工艺的进一步研究和钢-铝石墨复合板的数字化生产提供了依据.     

PBI半固态和全固态氧传感器的研究

首次用聚苯并咪唑作固体电解质，制成控制电位电解法半固态和全固态氧传感器，发现该类传感器具有响应快，稳定性好，低的底电流的噪声，低的温度系数等优点。     

约束条件下石蜡-膨胀石墨复合相变材料热膨胀实验

采用水浴加热石蜡—膨胀石墨复合相变材料热膨胀压力试验装置,测试了约束条件下纯石蜡以及膨胀石墨质量分数分别为5％和10％的石蜡—膨胀石墨复合相变材料的膨胀压力.实验表明膨胀石墨的加入明显改善了石蜡—膨胀石墨复合相变材料的导热性能,使复合相变材料中石蜡的相变提前发生.膨胀石墨质量分数为5％和10％时,相变时间范围较纯石蜡相变时间分别缩短了30％和40％.膨胀石墨质量分数为5％时,石蜡—膨胀石墨复合相变材料产生的最大膨胀压力比纯石蜡相变产生的最大膨胀压力提高了25％,最大膨胀压力可达87.3 MPa.将石蜡—膨胀石墨复合相变材料用作驱动材料是切实可行的.     

碳纤维-铜、石墨-铜复合电刷材料性能研究

用粉末冶金法制造了碳纤维、石墨分布均匀的复合材料，测定了烧结温度、成分对复合材料性能的影响。     

通识课构成的优化初探

为了更好的丰富学生的知识、引领与开拓学生的思维和完善学生的知识结构，采用人工神经网络方法建立了通识课教学中科学典故比例、双语教学比例、板书比例与教学效果间的关系，并结合遗传算法优化出了通识课课堂教学中的合理构成。结果表明：当科学典故比例为9．7％、双语教学比例为29．5％、板书比例为19．7％时，教学效果最佳。 ?20 ?20 ?20 ?20 ?20 ?20 ?20 ?20     

半固态法制备泡沫铝合金先驱体的工艺

提出一种采用半固态熔体直接制备泡沫铝合金先驱体的新方法.该方法利用半固态熔体的自身黏度随温度变化的特性,配合相应的半固态搅拌工艺,无需添加增黏剂即可实现氢化钛发泡剂的均匀混合,冷却后可直接获得泡沫铝合金先驱体.文中对于影响先驱体制备质量的熔体温度、搅拌时间、搅拌速度和叶片结构等条件进行了研究.结果表明:当熔体固相率在1%~30%之间时,发泡剂分散性会随着搅拌时间和搅拌速度的增加而提高;当搅拌时间为180 s,搅拌速度为500 r/min时,铝合金先驱体中发泡剂的分散最均匀.     

木糖醇发酵液脱色的优化工艺

根据木糖醇发酵脱色实验,借助均匀设计法,确定人工神经网络的隐层神经元数、学习速度和动量因子等模型参数,构建一个能用于预测、优化木糖醇发酵液脱色过程的３层数学模型（５－８－１）,并通过遗传上算法寻优,获得效果更好的脱色工艺。     

基于改进遗传算法的非线性半刚接钢框架优化

运用小生境技术的改进遗传算法对半刚接多层钢框架进行优化设计,提高了算法的收敛性,可直接从H型钢表或热轧型钢表中选取截面,并且从用钢量角度分析了二阶效应对半刚接钢框架的影响.实际算例表明半刚性连接会使二阶效应的影响增大,用钢量也随之增加.     

镁合金AM60半固态成形性探究

在半固态成形工艺中,对温度的波动幅度较小的初始固相率的选择是顺利实施半固态成形工艺的先决条件.借助计算机辅助热分析方法,通过试验研究镁合金AM60固相率与温度的关系,结果表明,镁合金AM60固相率对温度的变化极为敏感,当初始固相分数从20%过渡到30%,初始固相率波动幅度为(12.8%～19.2%)/℃;当初始固相分数从30%过渡到40%,初始固相率波动幅度为(7.8%～10.4%)/℃;当温度在577.9～589.9℃区间内,镁合金AM60固相分数则始终维持在62%上下.因此,镁合金AM60半固态成形工艺中,其合理的初始固相率为62%.     

人工神经元网络在液压机行程停位控制中的应用

液压机行程停位精度是液压机先进性能的主要衡量指标，它直接影响着锻件产品的加工质量及液压机自动化生产。作者采用人工神经元网络来提取液压机工况条件和超程值之间的一般关系，并将其用于超程预测，从而实现了高精度停位控制。研究及大量试验表明：该方法不仅具有停位精度高及稳定性好等特点，而且这种控制系统的控制能力可以在液压机生产过程中具有不断提高的智能特性。该方法在３．１５ＭＮ液压机上的停位控制精度已能达到±０．５ｍｍ．     

机械压力机六连杆机构优化设计

使用自主研发的通用优化设计软件系统SiPESC.OPT,基于某型号机械压力机结构参数,构建机械压力机六连杆机构动力学优化模型.采用随机优化算法-梯度优化算法相结合的方法,使用GA、SQP和SLP多种算法组合优化计算.与初始设计相比较,优化后机械压力机的锻冲阶段滑块最大速度、行程速比系数等工作性能指标均有所改善.     

基于遗传优化神经网络算法的桥梁结构损伤识别

当前越来越多的大型桥梁结构安装了健康监测系统,作为桥梁健康监测系统的核心,结构损伤识别技术成为研究热点.基于人工神经网络和遗传算法的优点,提出了一种新的方法——遗传优化和神经网络混合算法(用遗传算法优化神经网络的初始权重,)实现桥梁结构损伤的位置和程度的识别.与传统的人工神经网络算法相比,该方法克服了其易于陷入局部最优的缺点.对工程实例梁的试验数据进行分析和结构损伤状况识别,结果表明,该算法的可行性和可靠性,可以应用于类似结构损伤的识别与评价.     

一种基于人工神经网络的无线传感器网络定位算法

提出了一种基于人工神经网络(ANN)的无线传感器网络定位方法,RSSI的结果被用来作为人工神经网络的输入,采用遗传算法优化人工神经网络的结构.采用MATLAB进行仿真,模拟20 m×20 m室内静态网络环境下的8个已知位置节点.实验结果表明,该方法比传统方法的定位精度高、适应性强,效果较好.     

基于翰经神经网络的手写体汉字识别

本文提出了基于进化神经网络进行手写体汉字识别的新算法,讨论了BP网络的构造及用遗传算法优化神经网络的权值问题,通过仿真验证了该算法是有效的。     

基于结构的神经网络在参数优化中的应用

在对传统人工神经网络优化方法的认识基础上，针对复杂非线性系统的优化问题，提出了一种基于结构的神经网络优化方法。它将一个复杂系统转化为若干个较简单的子系统，分别建立各子系统的函数链神经元模型，然后根据原系统的结构特点将它们连接起来构成一个基于结构的神经网络。网络权值与系统的结构参数相对应，具有明确的物理意义，通过调整权值即可实现系统结构参数的优化。对Y2-Hc10型先导式溢流阀的优化研究表明，该方法为大型、严重非线性系统的结构参数优化提供了一条新的途径。     

人工神经网络在7175高强铝合金时效动力学研究中的应用

用人工神经网络方法研究了形变、固溶时间对７１７５高强铝合金时效动力学的影响，研究结果可用于寻找适合于７１７５铝合金的最佳热处理工艺。     

双曲柄串联低速急回机构及其遗传算法优化

采用几何分析的方法建立了机械压力机使用的双曲柄串联机构中滑块位移及速度的表达式.采用遗传优化算法对J23-80型机械压力机使用的双曲柄串联机构参数进行了优化设计,获得了最佳的机构参数.优化后的结果表明,该机构的结构简单紧凑、受力性能好,具有良好的低速锻冲急回特性,在曲柄转角为0°~45°的范围内可使滑块速度最高仅为82 mm/s,并存在着一个明显的速度平台,其滑块速度特性甚至还优于结构复杂的专用冷挤及拉延压力机.