针对复杂生产过程中的工况识别问题,利用了模块化的设计方法,将其分为离线建模模块和在线决策模块.建模模块采用自适应延时神经网络构造各类工况相应的预测模型,决策模块通过计算未知工况序列相对于各类预测模型的匹配程度判断其所属类别

基于流化床干燥理论,采用热风循环充分的电热烘箱作为干燥器,对小麦进行了一系列的薄层干燥实验研究,模拟小麦流态化干燥过程,总结出适用于流化床小麦干燥时间预测的经验回归公式.开发了热泵流化床谷物干燥实验系统,并将小麦干燥的经验回归公式应用于此实验台的干燥实验过程.结果表明,小麦干燥经验回归式可用于预测小麦在流态化条件下的干燥时间,所开发的热泵流化床谷物干燥装置经济性合理,有市场应用前景

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以恒应变速率凸轮压缩试验机得到的实验数据为基础,采用人工神经网络的方法建立了碳钢变形抗力与应变、应变速率及温度对应关系的预测模型,与多元非线性回归模型比较,神经网络模型具有较高的预测精度

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建立了基于析出、回复和再结晶之间交互作用的低碳含铌钢组织预测模型,用于模拟低碳含铌钢热轧道次间隔期间粗晶奥氏体的再结晶及析出行为,并讨论了模型在绘制低碳含铌钢的再结晶-析出-时间-温度(RPTT)图中的应用.结果表明,模型对两种低碳含铌钢在热变形道次间隔期间内粗晶奥氏体的组织演变过程的模拟结果与测试数据符合较好,可以有效预测不同低碳含铌钢在不同工艺条件下的析出和再结晶行为

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