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针对传统基于BP神经网络建立的连铸坯质量预测模型训练速度慢、适应能力弱、预测精度低等问题,本文提出一种基于极限学习机的连铸坯质量预测方法,对方大特钢60Si2Mn连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷进行预测,并与BP和遗传算法优化BP神经网络预测模型的预测结果进行分析对比.结果表明:BP及GA-BP神经网络预测模型对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为50%、57.5%、70%和72.5%;而基于极限学习机的连铸坯预测模型预测准确率更高,对连铸坯中心疏松和中心偏析缺陷的预测准确率分别为85%和82.5%,且该模型具有极快的运算时间,仅需0.1 s.该模型可对连铸坯质量进行迅速准确地分析,为连铸坯质量预测的在线应用提供了一种新的方法
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以数字化柔性挤压成形砂块为研究对象,通过设计单因素试验进行了砂型种类、粘结剂质量分数及挤压压力对型腔表面质量影响规律的研究,进而得出高精度树脂砂型挤压成形的最优参数组合。结果显示:无模砂型外部与砂型内部的表面性能存在差异。不同砂型种类的砂型型腔表面性能不同,沙粒的角形系数对砂型型腔表面性能有较大影响。随着砂型挤压力的提高,砂粒之间的距离减小,砂粒并联接触方式增多,砂型在经过切削时,砂型表面产生裂纹的数量及延伸深度大幅减小,砂型型腔表面性能不断提高。随着树脂质量分数的增大,砂粒的包覆厚度增大,从而砂粒的粘结桥增多,砂型强度增加,砂型切削时产生的裂纹数量减小,砂型型腔表面性能不断提高。本文为真实获得砂型表面质量提供了方法,有助于无模铸造精密成形技术的推广
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电动汽车以零污染、零排放等优点成为新能源汽车中最具有发展潜力的对象,锂离子电池作为其动力来源,科学准确地预测其剩余使用寿命是决定电动汽车性能的重要因素。本文研究等效循环电池组在等效循环工况、不同循环次数时,锂离子电池电压随着放电时间的变化曲线。通过分析不同循环次数下导函数在等效特征点处的斜率变化规律,建立锂离子电池等效循环工况下的寿命退化曲线。选取NASA等效循环电池组和自测JZ等效循环电池组,将放电初期和放电后期曲线与特定斜率直线交点作为等效循环寿命预测的等效特征点,根据这两组特征点分别建立退化模型Mini和Mlat。最后选取等效循环电池组内的其他电池进行锂离子电池等效循环寿命预测的验证。通过锂离子电池测试数据集验证其预测精度较高,稳定性较好,具有较强的应用价值
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为提高无法准确建立数学模型的非线性约束单目标系统优化问题的寻优精度,并考虑获取样本的代价,提出一种基于支持向量机和免疫粒子群算法的组合方法(support vector machine and immune particle swarm optimization,SVM-IPSO).首先,运用支持向量机构建非线性约束单目标系统预测模型,然后,采用引入了免疫系统自我调节机制的免疫粒子群算法在预测模型的基础上对系统寻优.与基于BP神经网络和粒子群算法的组合方法(BP and particle swarm optimization,BP-PSO)进行仿真实验对比,同时,通过减少训练样本,研究了在训练样本较少情况下两种方法的寻优效果.实验结果表明,在相同样本数量条件下,SVM-IPSO方法具有更高的优化能力,并且当样本数量减少时,相比BP-PSO方法,SVM-IPSO方法仍能获得更稳定且更准确的系统寻优值.因此,SVM-IPSO方法为实际中此类问题提供了一个新的更优的解决途径
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公式是冷轧最常用的轧制压力模型之一,为提高模型精度,对该公式进行了分析。根据实验资料的校核和上机计算表明,影响压力分析的重要因素之一——外区的影响未予考虑,使在某范围内给出的值偏低,所用的摩擦规律未被实验证实,而且在大压下量薄轧件轧制时,给出的值偏高。分析计算结果表明公式不能在所有轧制情况下与实际相符,且作者提出的一些论点也值得商榷
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针对挠性卫星本身存在的参数不确定性和外部扰动的控制问题,设计了以径向基函数神经网络和小脑神经网络为基础的复合变结构智能控制器.该控制器利用变结构控制系统对被控对象的模型误差、参数变化及外扰等的不敏感性的优点,再结合神经网络能够迅速逼近未知函数、泛化能力强的特点,可以适应挠性卫星参数不确定性和抑制外加干扰,实现对挠性卫星的有效控制.仿真结果表明复合控制能够提高卫星姿态的稳态精度和快速性
文档格式:PDF 文档大小:1.02MB 文档页数:16
本工作采用“弹性基础梁理论定方程的结构,统计分析实验资料对理论解给以校正”的方案,建立了四辊冷带轧机的辊系刚度模型。结合热辊型研究,给出了能正确反映物理规律、有一定精度并且便于在线板型控制应用的板型方程
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本文介绍在M-150型电子计算机上,用DDSⅢ(连续系统数字仿真)语言,对1700热连轧机的自动厚度控制进行了仿真研究,提出一种新的两重方式(dual mode)控制系统。和现有的控制系统相比较,新系统可以保证更高的快速性与动态精度
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基于D值理论,考虑矿山工程实际情况,引入微震事件概率因子、监测区域重要性因子和台网布设可行性因子重新构建了台网优化目标函数.以某磷矿顶板突水的微震监测为例,对全矿区按照监测区域重要性、台网布设可行性等因素进行分区,采用专家权重法分别给出了相关因子的参考值.按照影响因子取值差异将整个监测区域再次分区,给出了分区后目标函数的积分形式,其中各监测区域控制点坐标即为相应的积分上下限.基于文中提出的微震监测网络的动态优化设计原则,最终给出了该磷矿微震监测台网布设方案.爆破试验表明,本文提出的台网布设方案具有一定的合理性和准确性,三个坐标方向的平均定位误差为6.74 m,最大为10.05 m,空间定位误差为12.51 m,定位精度可满足工程监测需要
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采用SRV-Ⅳ高精度微动磨损试验机研究核电材料Inconel600合金的高温微动磨损行为和机制.温度升高有利于黏着区的形成,抑制微滑区的产生,促使摩擦系数和磨损量逐渐减小.摩擦氧化主要发生在环状滑动区,中心黏着区相对很少.高温下氧元素分布较室温下的更加聚集.中心黏着区表面氧含量较低,表层大量存在Ni、Cr和Fe的单质.磨痕表面氧化物由NiO、Cr2O3和Fe3O4组成.室温和高温条件下磨痕表面中心黏着区和环状滑动区交界处产生了微裂纹,高温下裂纹萌生在微滑区,与室温下相比,高温下裂纹萌生的数量更少,长度更短
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