基于BP神经网络的石油沥青调合结果的预测

介绍了一个以误差反向传播神经网络(Back Propagation Networks)为核心的石油沥青调合结果的预测系统。重点说明了该网络在沥青调合中的应用方法,阐述了在沥青调合中引入该网络的科学性和合理性。     

研制氧化-调合沥青的应用软件开发

利用沥青四组分氧化动力学方程和优质沥青应具有的四组分间的合理搭配，开发了应用于氧化-调合法研制重交通道路沥青的配伍软件。该配伍软件具有一定的普适性。应用该软件，以辽化减压渣油为原料，研制了2种符合GB15180-94标准的重交通道路沥青。     

并行遗传神经网络及其在机械故障诊断中的应用

在机械故障诊断中，对并发的故障进行诊断是一个备受关注的问题。为此，提出了用并行遗传神经网络诊断并发的故障的新方法。介绍了并行神经网络的结构、遗传算法的建模原理及并行遗传神经网络的结构和诊断机理。以某大型旋转机械为诊断对象讨论了该方法的实现技术，并与传统的BP(back—propagation)网络用于故障诊断的方法进行了比较。实验仿真结果表明，该方法在训练网络过程中能够避免网络陷入局部极小，加快网络训练的速度，减少诊断时间。     

氧化-调和法研制重交通道路沥青

利用沥青四组分氧化动力学方程和优质沥青四组分理想匹配关系开发出应用于氧化-调和法研制重交通道路沥青的配伍软件。考虑四组分的合理匹配,从5种炼厂废油中选择出E剂作调和剂,以辽化减压渣油为原料,在自制的氧化设备上,控制氧化温度为225℃,通风量为0.4 m3/(h.kg),测得不同氧化时间下沥青四组分及蜡质量分数,然后应用配伍软件计算出E剂的配比范围为0.253 9~0.666 4。选取E剂配比分别为26%,27%,28%,制备出3种重交通道路沥青,其各项性能指标均符合GB 15180—94重交通道路沥青质量标准。