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过热炉管迎火面腐蚀每年都会给发电厂造成巨大损失。如果能够可靠地预测腐蚀,就可以根据预测结果设计新的发电厂,并且利用选择燃料方面的知识以及确定合适的工艺条件,最大限度地降低过热炉管的腐蚀。如果对输入和输出之间的关系所知甚少,通过腐蚀理建立的常规模型就会失效。基于神经网络的预测模型在数据量增多时能够从误差中学习,以改进其预测性能。此项研究中建立的神经网络用于预测过热炉管的腐蚀,在此项目的最初阶段预测准确率就达到了80%。 相似文献
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分别采用乙烯–乙酸乙烯酯共聚物(EVAC)、氯化聚乙烯(CPE)和苯乙烯–丁二烯–苯乙烯共聚物(SBS)三种弹性体为增韧剂,研究增韧剂种类及用量对聚氯乙烯(PVC)/丙烯腈–丁二烯–苯乙烯塑料(ABS)复合材料冲击强度、拉伸强度和极限氧指数的影响,并对纳米CaCO_3填充改性PVC/ABS复合材料的力学性能、熔体流动速率和极限氧指数(LOI)进行探讨。结果表明,采用CPE增韧改性的PVC/ABS复合材料的力学性能和阻燃效果均优于EVAC和SBS改性体系;PVC/ABS/CPE/CaCO_3复合材料的缺口冲击强度在纳米CaCO_3用量为6份时达到极大值,随着纳米Ca CO3用量的增加,拉伸强度和弯曲强度逐渐下降,LOI有所降低,在纳米CaCO_3用量为4份时材料的加工流动性较好。 相似文献