碳含量对缺碳硬质合金组织和性能的影响

通过配制不同碳含量的WC-6Co缺碳硬质合金,采用X射线衍射、光学金相、显微硬度、钴磁和TRS等分析方法,对比研究碳含量对低压烧结缺碳硬质合金的显微组织和性能的影响。结果表明:碳含量影响合金中η相的类型、含量、分布、WC的形状以及合金的性能;Co3W3C相出现在缺碳程度相对较小的合金中,其含量随碳含量的增加而增大,而Co6W6C相与之相反;合金中的η相总量随碳含量的增大而减少;随着缺碳程度的增加,合金中η相的分散均匀性变差,并且η相趋向于成大块状;WC大多呈现多角特征;合金的密度和维氏硬度随着碳含量的增加,先大幅度增加后缓慢减小,碳含量为5.2%(质量分数)时均出现最大值,合金的钴磁和横向断裂强度随着碳含量的增加而增加。     

硬PVC制外压设备的结构强度计算

<正> 硬聚氯乙烯(PVC)塑料具有较好的耐腐蚀性和一定的机械强度,加工成型方便,焊接性能良好,因而在工业上得到广泛应用。湿法冶金、石油化工、轻工、制     

切削刀具PVD涂层技术的发展及应用

PVD涂层是利用蒸发、辉光放电等物理过程 ,在基材表面沉积出所需要的涂层的技术 ,通常采用的 PVD技术有蒸发镀膜、离子镀膜和溅射镀膜三大类 ,其中离子镀和溅射镀适合于对切削刀具进行超硬材料涂层。本文着重介绍了溅射镀技术及采用该技术生产的几种重要的涂层 ,结合实例介绍了它们的使用性能 ,并对 PVD涂层切削刀具技术的研究进展 ,工业化生产及应用现状进行了综述。     

深圳梅林一村配网自动化简述

本文提出了梅林一村配网自动化总体方案,即采用SCADA、RTU与保护信息和网络分析计算相结合的方案,进行故障的综合定位、隔离和恢复供电.从环网方式、故障处理、系统互联、光缆数据通信环网等方面描述了梅林一村配网自动化的实施原理.     

短期负荷预测中支持向量机模型的参数选取和优化方法

讨论了基于支持向量机的电力系统负荷预测模型建模方法。对建立支持向量机模型,通过对模型结构的分析,提出了模型学习参数的选取方法,给出了基于最优方向搜索的高斯核函数参数的优化算法。针对负荷预测模型,对模型的输入变量采用规范化预处理消除了量纲不一致对SVM模型的不利影响,通过对数变换将模型输出的相对误差转化为模型输出的绝对误差,便于模型学习参数的选择。最后采用实际数据对该方法进行了模拟计算,其结果表明该方法可以有效地降低SVM模型的建模误差和测试误差,而且SVM模型比模糊模型和神经网络模型有更好的泛化性能和预测精度。     

基于粗糙集理论和动态时序模型的日负荷曲线预测新方法

作者提出了一种短期日负荷曲线预测新方法.该方法首先采用日最小负荷对日负荷曲线进行规范化,再将日负荷曲线预测转化为对日最小负荷的预测和对日规范化负荷曲线的预测.对日最小负荷预测应用动态时序模型;对日规范负荷曲线应用专家系统进行推理预测,专家系统中的推理规则应用粗糙集理论从历史数据中获取.采用上海电网数据对该预测方法进行了测试,结果表明该方法便于对各种影响因素进行分析处理,能够更有效地利用历史数据所包含的信息.     

负荷预测的线性稀疏数AR预测模型

对时间序列线性ARIMA模型的建模和预测方法进行了总结,根据其特征提出了采用稀疏数AR模型代替ARIMA模型作为通用线性预测模型,并给出了模型搜索算法,使得时间序列线性预测模型的建模过程无需人的干预而能通过程序自动完成。     

多目标加权模糊非线性规划

指出了多目标规划问题的目标一般不是同等重要的,针对多目标模糊非线性规划问题,利用模糊集合理论建立了加权规划模型,并得到了该模型的普通等价非线性规划模型。算例表明本文给出的模型、算法是有效的,具有广泛的应用价值。     

大坝电厂升压站220kV间隔改造方案浅析

对大坝电厂升压站220kV间隔改造方案进行优劣分析，通过按推荐的方案实施改造，既缩短工期，又减少风险及投资，提高了运行安全及可靠性。     

前向神经网络的神经元分层逐个线性优化快速学习算法

本文提出了一种新的前向神经网络快速分层学习算法.在此学习算法中,其优化策略为对输出层和隐层神经元的连接权值交替优化.对输出层权值优化算法采用基于广义逆的最小二乘递推算法,对隐层神经元的连接权值采取则对每个神经元逐个进行优化,而且采用正交变换加快每一步学习的计算速度和提高算法的数值稳定性.当学习过程停滞时采用随机扰动的方法摆脱过早收敛.数值实验表明,与BP动量因子法、牛顿型方法和现有的分层优化算法相比,新算法不仅学习速度快学习时间短,而且当网络规模增大时仍然比较有效.