基于长短时神经网络的城市需水量预测应用

在分析影响居民用水量相关性因素的基础上,采用长短时神经网络结合Encoder-Decoder方法建立城市需水量预测模型。长短时神经网络可以自动从时间序列的历史数据中抽取数据特征,避免了手动设计输入变量特征的繁琐,且可以采用更长时间的历史数据进行训练,充分考虑长期条件下不同天气、节假日的城市居民用水特征。Encoder-Decoder的网络结构模拟大脑对数据处理和做出决策的过程,适合多小时水量预测模型的构建。该模型应用于某地区需水量预测,取得了较高的预测精度,模型的适用性得到了有效验证。     

基于遗传算法参数优化的供水管网模型研究

提出一种基于遗传算法参数优化的管网模型建立方法，将现代控制方法与传统力学模型相结合计算管网的局部水头损失和沿程水头损失。分别运用BP算法模型和基于遗传算法优化的海澄威廉模型对结构简单的供水管道网络实例进行管道仿真和比较，结果证实基于遗传算法优化管道模型参数方法既保证了模型的稳定性，又能提高模型的精度，同时降低了模型建立的复杂度。     

Cu基合金冷热循环的正电子湮没研究

通过淬火态Cu-23at.%Zn-10at.%Al合金冷热循环后避免热弹马氏体稳定化及循环初期正电子湮没参数大幅度减少的对比实验，表明稳定化的主导原因是空位及其运动更为合适。     

用正电子湮没方法研究含微量Al的铁基非晶态合金

测量了含微量Al的铁基非晶态合金的正电子湮没多普勒展宽能谱,发现无论在共晶成分还是非共晶成分的合金中,线型参数S均是随着Al含量的增加而增大,可能是由于该类合金中因加入Al而导致类空位型缺陷增加的缘故。     

Al67Mn8Ti25合金形变后退火过程的微观缺陷变化

应用正电子湮没技术测试了室温缩变形后Ａｌ６７Ｍｎ８Ｔｉ２５合金在不同温度退火的正电子湮没寿命参数。结果表明，该合金变形后的退过程可分为三个阶段。第一阶段为空位退火阶段，此时发生空位迁移；第二阶段从２００℃至４００℃左右，在这个阶段中，随着退火温度的上升，位错类型从平均柏氏矢量较大的位氏改变成平均柏氏量较小的位错。     

Ti—Ni形状记忆合金的正电子湮没研究

用正电子湮没Doppler展宽能谱仪测量了不同成分近等原子Ti-Ni合金的不同温度淬火和1000℃淬火又经不同温度退火、以及不同温度强制时效后Ti-51.0at%Ni合金试样的线形S参数。结果表明:(1)淬火曲线高温部分和退火曲线低温部分的S参数变化符合单空位机制;(2)正电子湮没技术可探测出Ti-Ni合金沉淀相的温度区间;(3)缺陷量是Ti-51.0at%Ni双向记忆合金元件性能的一个重要控制因素。     

一种纳米晶合金中缺陷特征的正电子湮没寿命谱研究

用正电子湮没寿命谱仪测量和分析了Fe73.0Cu1.0Nb1.5Mo2.0Si13.5B9.0合金，该合金纳米晶化后有两类组织结构：一类是非晶结构，另一类是纳米晶结构；从缺陷形式上讲也有两种，一种是类空位，另一种是含有十来个单空位的空位团。类空位缺陷位于非晶区，空位团位于纳米晶区和晶粒的界面。Fe73.0Cu1.0Nb1.5Mo2.0Si13.5B9.0合金在非晶态时原子高密度区域与原子低密度稀释区域的分数之比约为1．44：l；纳米晶化后，经过480℃、500℃、540℃、580℃热处理，其类空位与空位团浓度的分数之比约为0．7：1。