应用级联神经网络预测供热锅炉次日小时热负荷的初步研究

通过对供热锅炉房热负荷的分析，建立了基于两个BP网络的级联神经网络(CNN)。相关性分析表明，可将时间序列负荷数据作纵横向分离，横向相关系列负荷可作为CNN前一BP子网络的输入数据，纵向相关系列负荷可作为CNN后一BP子网络的输入数据。前一BP子网络用于小时负荷的初始预测，其预测结果加入后一BP子网络的输入系列，实现对负荷的精确预测。按照此模型，建立了某一印染厂锅炉房次日小时蒸汽负荷的CNN预测模型。程序运行结果表明该模型在预测时足够准确可靠。     

棉纤维改性剂BTG的合成及其应用性能研究

系统研究了棉纤维经苯甲酰化改性后分散染料的可染性能。介绍了水溶性酰化试剂苯甲酰巯基乙酸钠的合成方法、产率、表征及其对棉纤维的改性工艺，包括碱剂的选用、焙烘处理的温度和时间等对改性效果的影响。讨论了不同改性条件的棉纤维对分散染料染色性及得色量的影响，测定了染品的染色坚牢度。     

马来酸酐接枝聚丙烯流变性及可纺性的研究

通过毛细管流变仪测定了马来酸酐接枝聚丙烯(PP-g-MAH)在高温(230～260℃)高剪切速率(100～1500s^-1)下的流变性能，并在熔融纺丝机上研究了该接枝共聚物的可纺性。结果表明PP-g-MAH的剪切粘度在低剪切速率时比PP高，在高剪切速率时则低。PP-g-MAH的粘流活化能比PP的稍高，且随接枝率的增加而增大。马来酸酐接枝聚丙烯在250～260℃具有良好的可纺性。     

光纤Bragg光栅横向负载敏感特性的实验研究

对光纤Bragg光栅的横向负载敏感特性进行了实验研究 .利用光纤中的应力双折射效应 ,使光纤光栅横向受压 ,产生谐振波长分裂 .通过实验研究得到了良好的谐振波长分裂与横向负载的关系曲线 ;在此基础上 ,进行了波长寻址的多点横向负载分布测量的初步探索 ,完成了两光栅同时传感的实验研究 .     

FS120型空心粉丝机挤压螺杆的设计计算

通过对FS-120型空心粉丝机挤压螺杆的参数选择、载荷公式的建立，计算了挤压螺杆的各种变形。     

钢管混凝土拱极限承载力计算及相关参数分析

采用考虑材料非线性的钢管混凝土拱极限承载力计算方法,对两个模型拱进行了极限承载力计算及相关参数分析.在该方法中,对钢管混凝土拱结构采用纤维单元模型,该模型假定钢管与混凝土完全粘接,钢管对核心混凝土的套箍作用体现在以一维形式表达的核心混凝土的应力-应变关系曲线之中.针对材料非线性分析中单元内各点刚度参差不齐的特点,采用单元内设小元的方法(相当于子结构),编制了非线性有限元程序.在该程序中,计算模型完全是基于小元层次进行的,比如:单元刚度矩阵由小元刚度矩阵凝聚而成,单元节点的残余力由小元节点的残余力构成,故只需改变单元内小元个数这一个参数,就可实现对结构的重新划分,极大地降低了非线性方程组的阶数,且方便实用.在程序计算结果得到模型试验结果验证的基础上,还分析了套箍系数、截面含筋率及混凝土强度对结构极限承载力的影响.     

路堤荷载下含硬壳层软土地基破坏模式

通过理论分析和数值计算,对比分析在路堤荷载作用下含有连续和不连续硬壳层的水平层状软基的破坏模式,针对路堤坡脚外硬壳层不连续的情况(如存在鱼塘等),提出以局部剪切破坏模式失稳的破坏模式判定参数,即临界距离L_(cr);借助正交试验原理,对L_(cr)的影响因素进行分析,给出各因素的敏感性顺序;利用逐步回归迭代方法,分别给出上限临界距离L_(cr U)和下限临界距离L_(cr D)的数学表达公式,并根据工程实例的验算论证了其可靠性。结果表明:在路堤荷载作用下,硬壳层连续时软基为整体剪切破坏;硬壳层不连续时,当不连续断面与坡脚的距离小于L_(cr U)或大于L_(cr D)时软基为整体剪切破坏,当不连续断面与坡脚的距离大于L_(cr U)且小于L_(cr D)时软基为局部剪切破坏。硬壳层厚度为L_(cr)的主要影响因素,软土层厚度为次要因素,硬壳层内摩擦角和黏聚力对其影响较小。     

正硅酸四乙酯改性活性炭电极材料及其电化学性能测试研究

以正硅酸四乙酯(TEOS)为改性剂,在常温下对竹炭表面处理,并对处理前后的材料进扫描电子显微镜(SEM)、N_2吸脱附、傅立叶转换红外线光谱(FTIR)等结构表征。将改性材料制成电极,以1 mol/L Na_2SO_4为电解液进行循环伏安(CV)、交流阻抗和恒流充放电等测试;其结果显示,在20 mV/s的扫描速率下,经0.50%的TEOS改性的竹炭中制成的电极材料的电化学性能较好。与改性前相比,当电流密度为1 A/g时,比容量达到76.5 F/g,比电容提高了80%。TEOS改性成本较低,简便易行,效果显著。     

基于季节调整和BP神经网络的月度负荷预测

月度电力负荷序列中离群值及节假日因素会影响月度负荷预测的准确性.为此,提出了基于季节调整方法和BP神经网络的月度电力负荷组合预测模型.首先,利用季节调整方法对原始负荷序列进行预处理,消除离群值和春节假日的影响;然后用BP神经网络对回归残差序列建模预测得到预测结果或对季节调整后序列和季节成分序列分别建模预测,并对分量预测结果重构后得到最终预测结果的方法.通过实例对预测效果进行检验,结果表明提出的预测方法的预测表现要优于BP神经网络,SARIMA,支持向量机等模型,可以获得更高的预测精度.     

高速公路分车道荷载差异及其响应特性

为研究我国高速公路各车型分车道行驶的交通规则对分车道荷载及其响应的影响,选取实测的单向两车道、三车道和四车道的动态称重(WIM)数据,首先统计了各车型对车道的选择概率;然后,对比了分车道交通流量及荷载分布的差异;最后从车重极值、荷载响应极值、荷载响应损伤累积三方面研究了分车道行驶对桥面结构局部设计、桥梁整体设计和桥梁疲劳设计的影响.研究表明,各车型对车道具有特定的选择概率,分车道在车型组成、交通流量及荷载分布上显著差别.不同车道数时,分车道的外推车重极值存在差别,桥面结构局部设计用车辆荷载模型应据此进行车道修正.分车道荷载响应极值的比值及等效应力幅的比值均不为1,说明分车道最不利荷载响应及疲劳损伤累积效应都不相同,桥梁的整体设计和疲劳设计应该考虑这些特性.