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讨论一种动态神经网络——Elman回归神经网络的结构和算法.基于这一网络结构提出了非线性时变工业对象——直流电弧的神经网络建模方法,并与用其他方法为对象建立的模型进行了比较,结果证明回归网络模型能够很好地适配该工业对象,显示了动态神经网络在工业对象建模中的良好应用前景
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定义1:设X,Y是两个非空集合,若依照对应法则 f, 对X中的每个x,均存在Y中唯一的y与之对应,则称 这个对应法则 f 是从 X 到 Y 的一个映射, 记作 f: X→Y 或:设X,Y是两个非空集合,f是X×Y的子集,且 对任意x∈X,存在唯一的y ∈Y使(x,y) ∈ f,则f 是从 X 到 Y的一个映射
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提出了一种基于免疫原理的故障检测及诊断系统模型.通过对检测对象正常工作状态下获得的自己模式串的阴性选择,随机产生初始检测器;利用基于人工免疫的进化学习机制,实现对检测对象异常工作状态下获得的非己模式串进行学习和记忆;利用进化学习结果和系统故障信息库知识,区分和标记不同故障在状态空间上对应的区域.将抗原学习过程中抗体集合变异所产生的各代抗体集合看作随机序列,给出了序列的收敛条件及证明,证明了所提出的动态免疫进化学习算法是概率弱收敛.应用于机床齿轮箱故障检测和诊断问题的实验结果表明了所提出方法的有效性
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通过光学显微镜和透射电镜对不同工艺生产的X80管线钢的微观组织、位错形态及析出相等进行了对比分析.结合力学性能检测,研究了X80组织形貌对力学性能的影响.研究表明,针状铁素体晶粒大小、析出相分布、位错密度及位错形态对材料强度、韧性、脆性转变温度有明显的影响,通过固溶强化、细晶强化、位错强化、析出强化等综合强化方式获得了综合力学性能良好的X80管线钢
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采用煤吸附甲烷参数测定装置,研究了水分及温度对煤吸附甲烷的影响,对完善间接法测定煤层瓦斯含量具有重要意义.对不同变质系列的4种煤样,进行了干燥和不同水分条件下的等温吸附实验.结果表明Langmuir吸附模型拟合精度最高,并得到水分对吸附影响的校正公式.不同温度下的等温吸附实验表明,随着温度的升高,煤吸附甲烷量减小,但变化趋势并不明显.研究得到了实验测定甲烷含量的校正公式及其相对误差
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在MoSi2炉和MgO坩埚内用复合脱氧剂对430不锈钢液进行了脱氧实验研究.以Al和FeSi作为对比脱氧剂,考察了SiCaBa、SiCaBaAl、SiCaBaMg、SiCaBaAlSr四种复合脱氧剂对430不锈钢中的全氧含量及脱氧产物的分布、尺寸和形貌的影响.实验表明,用SiCaBa对430不锈钢液脱氧,可获得较低的氧含量,其脱氧产物易于上浮,钢中的夹杂物尺寸明显减小且形态发生改善呈球形
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讨论了由不同温度介质的界面张力梯度而诱导的有限厚度Marangoni对流的边界层问题.假设界面张力是温度的平方函数,下表面保持恒温,上表面的温度是水平距离的线性函数.通过坐标变换和巧妙引入小参数对速度和温度边界层控制方程组摄动渐进展开,得到了问题的解析近似解.研究了Marangoni数和Prandtl数对速度、温度边界层的影响,对相应的流动特性进行了探讨
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1、身体开始成为两侧对称( bilateral symmetry 通 过身体的中央轴,只有一个切面将动物身体分成左右相 等的部分,这种对称形式称为两侧对称(或左右对称) 的体制: 两侧对称使动物运动定向,机体各部分结构和机能 分化 司保护,腹部司运动,神经和感官向前方集中’机体 的机能和效率明显提高
文档格式:PDF 文档大小:758.42KB 文档页数:7
采用烟气分析方法连续获得转炉炉内脱碳反应信息,通过倒推计算法研究了转炉吹炼过程中钢水脱碳速度转折点的临界碳含量.结果表明:熔池搅拌能对反应后期脱碳速度转变的临界碳含量影响比较大,随着底吹供气强度增加,搅拌强度增强,临界碳含量[C]d降低,当熔池搅拌能大于一定值时熔池搅拌能变化对临界碳含量[C]d影响不大.对于顶吹转炉,供氧强度对临界碳含量[C]d影响很大,随着供氧强度提高,临界碳含量[C]d显著降低
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通过对LF前-LF后-中间包-连铸工艺生产40Cr钢各环节系统取样,以及电子显微镜对夹杂物的形貌、尺寸及组成的分析,发现40Cr铸坯中含有大量CaO(CaS)-Al2O3-MgO类复合夹杂.采用Factsage计算得到的CaO-CaS-Al2O3三元相图对钙处理后CaO(CaS)-Al2O3夹杂形成过程进行了理论计算;并对实际发现的CaO(CaS)-Al2O3-MgO类复合夹杂物的面扫描分布进行描边处理,探讨了该类夹杂物的组成和形成过程.经Factsage理论计算发现,CaO-CaS-Al2O3三元相图中液相区各成分质量分数为CaO 32%~58%、CaS 0%~5%以及Al2O342%~65%,钙处理后CaO含量有逐渐增加,CaS含量有逐渐减小趋势.结合夹杂物的面扫描分布发现,CaO(CaS)-Al2O3-MgO类复合夹杂物的组成为xCaO·yAl2O3+mMgO·nAl2O3+Al2O3+CaS,钙处理后Ca能够使Al2O3变性为CaO-Al2O3,但同时夹杂物中也有很高的CaS成分,随着钙处理的充分进行,CaS将由内及外向CaO-Al2O3逐渐转变
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