RBF网络在贮灰坝浸润线预测中的应用

将RBF网络应用于贮灰坝浸润线的预测，系统地研究了原始数据的预处理、神经网络的构建、训练、检测及结果评价整个过程，并将预测结果与BP网络及传统的多元回归进行对比，结果表明：RBF网络的预测精度高、效率高。     

基于BP和RBF神经网络的乙烷脉动热管对比研究

为研究BP和RBF神经网络对脉动热管热阻的预测及改善脉动热管性能,将加热功率、倾角及工作温区作为输入参数,热阻作为输出参数,建立BP和RBF神经网络模型。利用大量实验数据对BP及RBF神经网络进行训练并预测,将预测值与实验值比较,以验证BP和RBF神经网络预测性能。结果表明:BP和RBF神经网络均能较好地预测热阻;采用RBF神经网络,训练数据及测试数据线性回归决定系数R~2分别为0.999 44和0.969 76,预测结果相对误差分别为0.89%和2.97%,均方误差分别为1.43×10~(-7)和3.13×10~(-6);与BP神经网络相比,线性回归决定系数R~2更接近1,相对误差和均方误差更小,能更精确地预测热阻。     

基于RBF神经网络与模糊控制的短期负荷预测

针对电力系统短期负荷预测,综合考虑温度、日期类型和天气等因素对短期电力负荷的影响,建立了径向基函数（Radial?Basis?Function,RBF）神经网络和模糊控制相结合的短期负荷预测模型。该模型利用RBF神经网络的非线性逼近能力对预测日负荷进行了预测,并采用在线自调整因子的模糊控制对预测误差进行在线智能修正。实际算例表明RBF神经网络与模糊控制相结合提高了预测精度。     

PSO RBF神经网络在城市需水量预测中的应用

为克服径向基函数（RBF）神经网络由于参数选取不当而对其收敛性能的干扰,利用粒子群优化算法（PSO）的全局搜索能力对RBF神经网络的三个参数进行寻优,建立了基于PSO RBF神经网络算法的城市需水量预测模型。结果显示,PSO RBF神经网络算法拟合某市1998～2007年需水量数据的平均相对误差为0.18%,预测2008～2010年需水量数据的平均相对误差为3.84%,耗时1.2 s;通过RBF神经网络算法拟合的误差平均值为0.28%,预测的平均相对误差为5.62%,耗时2.1 s,表明PSO RBF神经网络算法具有更高的收敛速度与精度。     

基于粒子群优化算法的RBF神经网络在泾惠渠灌区地下水位埋深预测中的应用

针对不恰当地选取RBF神经网络的网络结构和参数会使网络收敛慢的问题,采用粒子群优化算法对RBF神经网络参数进行优化,建立了基于粒子群优化算法的RBF神经网络模型(PSO-RBF模型),对泾惠渠灌区地下水位埋深进行了模拟和预测。结果表明,与单一的RBF神经网络相比,PSO-RBF模型具有较高的预测精度。再根据时间序列预测法预测的降水量、径流量、蒸发量、渠灌引水量、地下水开采量、气温等模型的输入变量,用训练好的PSO-RBF模型预测了泾惠渠灌区2009~2020年地下水位埋深,发现该灌区地下水位埋深呈下降趋势。     

质子交换膜燃料电池膜电极组件温度分布的神经网络预测模型

质子交换膜燃料电池膜电极组件表面的温度分布会影响质子交换膜燃料电池的性能、寿命和可靠性.为探究质子交换膜燃料电池传热规律,本文提出了一种基于神经网络的质子交换膜燃料电池膜电极组件温度分布的预测模型.本研究选取径向基函数神经网络(RBF)和广义回归神经网络(GRNN)两种神经网络,以电流密度、温度点的位置作为网络输入,不同位置的温度作为网络输出,对平行流道质子交换膜燃料电池、蛇形流道质子交换膜燃料电池分别建立了神经网络预测模型.结果显示,RBF神经网络预测的均方根误差平均为0.464、平均绝对百分误差为1.179％,GRNN神经网络预测的均方根误差平均为0.7155、平均绝对百分误差为2.27％;相较于GRNN神经网络,RBF神经网络精度更高;基于RBF神经网络的平行流道质子交换膜燃料电池膜电极组件温度分布预测模型预测值与96％的实验值的相对误差在5％以内.基于RBF神经网络的蛇形流道质子交换膜燃料电池膜电极组件温度分布预测模型预测值与95％的实验值的相对误差在5％以内.     

基于神经网络方法预测翅片参数对车用中冷器性能的影响

鉴于翅片几何参数对换热器流动传热性能影响的典型非线性特性,采用人工神经网络技术对该问题的可行性进行了研究.利用风洞试验数据作为学习和测试样本,将翅片的高度、节距、扭幅和波长作为输入变量,分别建立了3层反向传播(BP)神经网络和径向基函数(RBF)神经网络,对其进行学习训练与优化后,用来预测波纹翅片几何参数变化对中冷器性能的影响.预测结果表明:BP神经网络预测平均误差在5.5 %以内,满足工程实际需要,可以减少大量的试验工作量;而RBF神经网络预测误差非常大,完全不适用于该问题的研究,并对可能原因进行了分析.     

贮灰坝安全预警模型研究

采用可靠度理论与RBF网络分别分析了贮灰坝的稳定性及实时在线监测,预测了灰场内库水位变化时贮灰坝的安全系数和可靠指标值,并给出了相应的安全预警准则.实例结果表明,该安全预警模型有效可行,补充、完善了目前贮灰坝的安全监测系统.     

风速时间序列非线性短期预测

针对风速时间序列复杂的非线性特征,根据C-C算法确定重构参数(嵌入维数及延迟时间)并对风速重构相空间,建立径向基函数神经网络(RBF网络)及Volterra自适应预测模型对风速时间序列进行预测,以Lorenz方程数值解为例验证了两种预测方法的可行性。结果表明:RBF神经网络模型和Volterra自适应预测模型都能对实测风速时间序列进行较为准确的预测,预测误差分别在0.3和0.1 m/s内;Volterra自适应预测模型预测结果总体较RBF神经网络模型预测精度更高,且随着预测时间的增大,预测误差呈增大趋势,这与混沌存在初值敏感性的特征相符。     

基于不同人工神经网络的CNG发动机排气温度预测模型研究

为了提高CNG发动机排气温度预测精度,基于BP、RBF和GRNN神经网络建立了3种排气温度的预测模型。开展了CNG发动机台架实验,测量了不同工况条件下发动机的排气温度,利用实验值对模型进行训练,并预测了不同发动机转速、空气进气量、点火提前角等条件下的排气温度,将预测值与实验值进行了对比分析,评估了不同预测模型的准确性。结果表明:BP、RBF和GRNN 3种神经网络的误差分别为3.5%、2.8%和3.1%。RBF神经网络的预测误差比BP和GRNN神经网络的误差小,稳定性强,更适合CNG发动机的排气温度预测。     

Unerroric of control of mutual compliance of the efficiency of hydrogen engines of unmanned vehicles in the conditions of mass production

The issues related to the reliability of hydrogen engines of unmanned vehicles and increasing the efficiency of using hydrogen as fuel when using the method of its production during the decomposition of hydrogen-containing molecules of liquid-phase organic compounds in a plasma discharge under the action of intense ultrasonic exposure are considered. Experiments have shown that as a result of decomposition in the acoustoplasma discharge of liquid hydrocarbons, solid-phase carbon-containing products are formed, chemical transformations occur in the liquid phase and hydrogen-containing combustible gas is formed. Hydrogen-containing gas can be used as fuel immediately after synthesis, i.e. it does not require separation, since in addition to hydrogen it contains only impurities of CO₂ and water vapor. The purpose of the study is to formalize the basic conditions for tightening the control of mutual compliance with the efficiency of hydrogen engines of the same series in the conditions of their mass production. Methods of mathematical statistics and hardware-software modeling were used in the study. The term “unerroric of quality mutual compliance control” is introduced to describe a set of hardware and software tools for such control. The principle of in-depth testing of the technical condition of such engines of one series is described in a multidimensional formulation of the quality control problem for three of their operating parameters at once. The conditions for increasing the mutual correspondence of the measured values of such parameters in the conditions of serial production of hydrogen engines are formalized.     

煤焦混烧时粉尘化学成分和比电阻对静电除尘效率的影响

文章介绍了在煤焦混粉燃烧的情况下，粉尘化学成分和粉尘比电阻的变化对静电除尘器效率的影响。     

气门锁夹槽位置检测

气门圆弧形锁夹槽中心至杆端面以及至盘锥面量规线的距离(如图1中L、H). 在过程检验中如用普通量具难以测量,如用仪器测量则速度慢,效率低.为便于生产过程控制,确保工序质量,我们采用锁夹槽定位,用标准件比较测量的专用检具(如图2)进行测量.为保证锁夹槽定位准确以适应不同型号的气门,并防止气门测量时轴向窜动和左右摆动,采用了V型定位叉,使锁夹槽以四点定位,V型叉口的宽度,根据锁夹槽圆弧半径大小确定:约为圆弧的三分之二处(图3,图4).     

小型锅炉烟尘测试时锅炉出力的计算

锅炉烟尘测试时,必须对锅炉出力进行测试。但监测中,许多小型锅炉往往不具备相关的计量装置和仪表,为解决这一问题,文章提出了用烟气量和空气过剩系数来计算锅炉的出力的公式,在实际使用中,该方法简单易行,其结果和实测值具有很好的一致怀。     

MgO膨胀剂细度对MgO水化和水泥浆体膨胀的影响

基于《水工混凝土掺用氧化镁技术规范》中的Ⅰ型氧化镁（MgO）,研究了该型MgO膨胀剂（MEA）细度对掺粉煤灰水泥浆体膨胀性能的影响。即采用X射线衍射分析(XRD)及同步热分析（TG DSC）分析了掺MEA水泥浆体中MgO的水化性。结果表明,养护温度相同时,MEA的细度对水泥浆体内MEA中MgO的水化和水泥浆体的膨胀无显著影响,产生的膨胀均能补偿水泥浆体的收缩;MEA的细度可从试验设计采用的45 μm筛筛余15%左右增加到30%左右,这将有利于MEA生产企业的节能降耗。     

柴油理化性能的分析与质量指标的控制

对柴油的化学组成及物理性质进行了分析,叙述了柴油理化性能与柴油机工作状态的关系,探讨了柴油质量指标的控制措施,为今后的柴油检验和机车检修工作提供了实用的理论依据。     

不同方向地震激励对水工隧洞位移的影响

目前在研究水工隧洞地震响应时只考虑了单向地震激励,忽略了双向地震激励,故不能合理地分析不同方向地震激励对水工隧洞位移的影响。因此,选取合理的材料参数和模型边界条件,应用ANSYS建立了某水工隧洞的三维有限元模型,对单向地震激励和双向地震激励下的水工隧洞进行了位移分析。结果表明,不同方向的地震激励对水工隧洞的水平位移和竖直位移影响不同,水平位移主要受x方向地震激励影响,竖直位移主要受y方向地震激励影响,并根据单向地震激励和双向地震激励存在的相关性,建立了位移数学关系模型。     

关于发展天然气电厂的讨论

世界发电燃料结构在不断的转换过程中。18世纪60年代从薪柴转到煤炭,19世纪到20世纪初大量发展燃煤电厂;20世纪20年代又从煤炭转向石油和天然气,20年代上半叶又大量发展燃油电厂;20世纪末由于天然气生产的发展,天然气因环境影响小,受到工业发达国家的青睐,加速发展天然气电厂。我国70年代初和90年代曾两次发展燃油电厂,由于石油危机和石油价格暴涨而受到制约,不得不实行以煤代油,改造燃油电厂。现在似乎认为燃油电厂不能再搞,但又出现发展燃气电厂的热流,发展燃气电厂确实是当今的世界潮流,但是同当年发展燃油电厂一样,要研究是否符合中国的国情?     

摩托车整车振动分析

针对春兰CL250T摩托车研制过程中的出现的振动现象，分析了各种振动原因。通过试验模态分析和结构分析，找出结构存在的缺陷。通过改进局部设计和工艺等措施，使整车振动问题得到解决。     

Heat of vaporization of mixtures

General expressions for the heat of vaporization of mixtures at constant pressure; at constant temperature; and at constant pressure, temperature, and composition are proposed. The last one is related to the liquid-vapor interface where steady vaporization or condensation is taking place. Numerical examples by the proposed expressions are shown for binary mixtures of HCFC22(R22) and (HCFC123(R123) © 1997 Scripta Technica, Inc. Heat Trans Jpn Res, 25(1): 12–24, 1996