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目前,防化学兵装备的65型淋浴车上的锅炉是立式复合锅炉。该锅炉同其它锅炉一样,使用一段时间后,在炉内壁上会结一层白色的水垢,其化学成份是钙（Ca）镁（Mg）盐类。该物质导热系数很低(0.1—2大卡/米·度·时)比钢板导热系数(50大卡/米·度·时）低25—500倍,从而阻碍热量向炉水传导,使钢板和钢管的壁温上升,强度下降,影响安全使用,同时也增加了耗煤量（据测算,水垢厚度为5mm时,燃料消耗量就要增加15％）。另外,水垢对锅炉有腐蚀作用,在清洗时,既要增加停炉时间,又要造成炉体损伤,这样既降低了锅炉的利用率,也必然缩短锅炉的使用寿命。 相似文献
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为减少测试成本和缩短设计周期,基于机器学习方法对树脂基复合材料模量的预报方法进行了研究.采用一种全新预测方法——神经网络联合遗传算法(GA-ANN),将T800/环氧复合材料的强度、泊松比和失效应变作为反向传播(BP)神经网络的3个输入变量,在遗传算法(GA)中得出最优阈值和权重,并将所得数值赋给对应的网络参数,更新BP神经网络以更高的准确率预测树脂基复合材料的模量;同等条件下,用Adam算法进行预测.对比这两种方法,结果充分证明了GA-ANN的可行性. 相似文献
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