蓝藻生长时变系统非线性动力学分析及水华预测方法

为解决现有蓝藻生长动力学模型难以有效描述实际水体中蓝藻生长时变系统的非线性动力学特性,导致水华预测准确性不高的问题,构建蓝藻摄食和营养盐循环模型,并考虑水温、光照等主要影响因素随时间变化对蓝藻生长的影响,进一步建立蓝藻生长时变系统非线性动力学模型,对其常值参数采用遗传算法与数值算法结合的方法进行优化率定,对其时变参数采用多元时序方法进行建模预测,根据分岔理论及时变系统理论分析水华暴发行为的非线性动力学机理,实现对蓝藻生长时变系统的水华预测。通过太湖流域监测实例表明,与现有研究相比,引入时变参数的蓝藻生长动力学模型更能反映蓝藻生长时变系统下水华暴发行为的非线性动力学特性,其水华预测结果更为准确。     

基于线性回归及灰色-威布尔模型的化工机械设备损耗预测

将灰色模型与威布尔分布有机结合,采用建立的灰色模型和灰色-威布尔组合模型来预测化工机械设备损耗故障概率情况,通过实际案例计算分析表明:组合模型预测评估与实际情况具有更高的吻合度.又采用灰色模型和一元线性回归模型对比预测损耗故障,结果表明:灰色模型具有更好的预测精度.     

灰色-马尔可夫的改进模型及在陶瓷工业产值预测

灰色模型是经济预测方法中最有效的方法之一,但灰色模型对波动性大的序列预测时精度较差.针对这一不足,提出灰色—马尔可夫的改进模型.新模型将原始序列进行对数运算提高数据光滑度,采用距离法降低灰色模型的相对误差,马尔可夫链对预测值进一步修正.将改进模型运用到景德镇陶瓷工业产值预测中,并与传统灰色模型、灰色-马尔可夫模型预测结果进行对比.结果表明改进模型的相对误差远小于灰色模型,预测精度优于灰色-马尔可夫模型,更能反应经济发展趋势.     

石灰石水泥颗粒分布与其强度的灰色关联分析

将石灰石和水泥熟料按不同比例混合共同粉磨,运用灰色关联分析方法,研究了石灰石水泥颗粒分布对强度的影响,并建立了28d抗压强度与0~40μm颗粒含量的GM(1,2)灰色模型。研究结果表明:石灰石水泥粉体中10~20μm的颗粒含量与3d强度的关联度最大,20~30μm对28d强度影响最大。     

水泥粒度分布的灰色关联分析和分维评价对比研究

应用灰色关联度分析和分维评价计算了12种普通硅酸盐水泥样品的实测粒度分布与最佳粒度分布的接近程度,结果表明,水泥样品粒度分布的灰色关联度分析与分维评价具有粗略一致的结果;为对比研究两种方法对评价水泥粒度分布的实用性,进一步考察了水泥样品的分维差值、灰色关联度分别与水泥部分性能的相关关系,研究结果表明,分维差值与水泥性能的线性相关性较灰色关联度与水泥性能的相关性强,说明分维评价有比灰色关联分析稍强的应用性,文章最后分析了引起这一结果的原因.     

安徽省二氧化硫排放总量的预测研究

分别利用几种常用的污染物总量预测的方法建立了安徽省二氧化硫排放总量的预测模型.经过比较和分析,发现灰色模型的预测效果最佳,并利用该模型对安徽省2006-2010年的二氧化硫排放总量进行了预测.     

随机响应面下边坡抗剪强度参数相关性对稳定可靠度的影响

为研究抗剪强度参数对边坡稳定可靠度的影响,建立了基于Hermite多项式展开的边坡可靠度随机响应面法分析模型,研究了边坡不同岩土层抗剪强度参数相关性对边坡安全系数均值和标准差以及稳定失效概率的影响程度。结果表明:随机响应面法相比于MCS能够显著提高计算效率并保证计算精度;不同岩土层的抗剪强度参数相关性对边坡安全系数均值的影响程度较小,对边坡安全系数标准差以及失效概率的影响程度存在较大差异,且随相关性的增强,总体呈下降趋势。     

基于灰色关联分析的极限学习机在混凝土抗压强度预测分析中的应用*

利用灰色关联分析法筛选出表征混凝土抗压强度的重要因素指标,并以选取的因素指标为输入变量、以抗压强度为输出变量,创建极限学习机(ELM)模型,克服了冗余因素对模型精度的影响。实例分析表明经指标优化选择的ELM模型具有较高的精度,对抗压强度的预测效果明显优于未经指标筛选的ELM模型,也远好于支持向量机的预测效果,为混凝土抗压强度预测提供了一种新思路。     

基于加性噪声指数模型建模及在套管损坏动态预测的应用

利用含有加性噪声指数模型,建立能对具有时变性的系统的动态预测模型。对模型的参数推导给出了新方法,解决了以前推导方法的弊端。通过引入虚拟噪声提高模型对于时变系统的预测精度。针对油田套损井分析,应用上述方法建立预测模型,预测数据与实际数据误差很小,具有实用价值。     

草豆蔻滴丸剂的开发及质量评价

目的：筛选出制备草豆蔻滴丸的最优工艺。方法：建立滴丸外观评价标准,设计单因素试验和响应面法试验,以感官得分和溶散时限为指标,确定草豆蔻滴丸的最优处方工艺,根据最优处方工艺对滴丸的外观、溶散时限进行检验,判断最优处方工艺的可信度,并对滴丸进行质量差异检查。结果：以丙三醇含量为4%、滴速15～30 min/滴、药物与基质(m_PEG400∶m_PEG6000=1∶2)质量比例=1∶3、滴距为7 cm、药液温度为60℃、冷凝液为液体石蜡、冷凝液温度0℃为条件,制备出的草豆蔻滴丸大小、颜色均匀,无拖尾、无粘连,滴丸呈深棕色,制备工艺简单,且符合《中国药典》2020年版滴丸的相关规定。     

临界粒度对Al2O3-C耐火材料可靠性的影响

选择临界粒度分别为1、0.8、0.6和0.5 mm的亚白刚玉颗粒为骨料,骨料与细粉的质量比为4 6,以酚醛树脂为结合剂进行配料。混好的物料于60℃干燥15 h,以120 MPa压力等静压成型为25 mm×25 mm×150mm的样条,然后直接在氮气保护气氛下于950℃5 h热处理。采用三参数Weibull分布,研究了临界粒度对Al2O3-C质耐火材料可靠性的影响。结果表明:减小骨料的临界粒度,Al2O3-C材料的Weibull模数m值逐渐增大,材料可靠性增加。分析认为制备过程对Al2O3-C材料的可靠性有较大影响,减小临界粒度,使坯料粒度分布集中,流动性变好,从而有利于Al2O3-C材料可靠性的提高。     

整流设备的可靠性设计

对整流设备的可靠性进行了探讨,给出了分析整流设备可靠性的基本模型、可靠性指标以及指标分配的基本方法,简述了提高设备可靠性的设计要点。     

采场设备系统可靠性综合分析

根据采场设备系统的特点．利用可靠性理论和模糊数学理论建立起数学评价模型．并对采场设备系统给以定性、定量描述。     

基于IEC61508的嵌入式软件可靠性设计与验证

作为流程工业领域中典型的现场设备,智能变送器的嵌入式软件可靠性备受关注。利用IEC61508功能安全标准中软件开发V模型的思想,对智能压力变送器进行了软件设计与验证,包括系统安全需求分析、软件结构设计、模块设计与测试,最后采用失效模式影响及诊断分析(FMEDA)和故障注入试验2种方法对系统进行了安全评估。评估结果表明:在生产工艺给安全性带来很大不确定性的条件下,所研究的智能变送器的安全失效分数为88.3%,基本达到了当前先进智能变送器的安全失效分数水平。     

基于多元时序驱动的ELM全流程故障预测及其应用

多元时序驱动建模方法是复杂系统故障预测和系统状态评估的一种有效途径, 其中人工神经网络作为一种数据驱动的处理非线性问题的有效建模工具, 近年来在处理多元时序建模这个问题上得到了较广泛的关注。从全流程的角度出发, 首先, 运用k-近邻互信息方法对多元时序变量进行降维与相关性计算, 从而选择特征变量;其次, 提出了一种改进的趋势分析方法对系统的状态进行实时监测, 并对系统运行状态进行有效细分;最后, 针对系统潜在故障阶段, 应用极限学习机(extreme learning machine, ELM)神经网络方法对其进行故障预测。通过对青霉素发酵过程(penicillin fermentation process)进行仿真实验, 结果验证了所提方法的有效性。     

土壤中铅的简易分析方法与分布特征研究

文章研究了利用便携式荧光X线分析仪测量土壤中铅的简易分析方法,评价了测量铅的简易分析方法与国家标准分析方法之间的相关性,分析了其相关性随土壤颗粒的粒径和污染物的浓度而发生变化特征(相关系数0.91～0.98),确认了简易分析方法在土壤污染治理和现场污染调查中的适用性。同时,为了提高污染土壤的修复工作效率,考察了不同粒径土壤颗粒样品中的铅污染物分布特征,分析了其污染物在小粒径土壤颗粒中高浓度的特征。     

Correlation and prediction of the viscosity of pure hydrocarbons

A relationship is identified between the effective carbon number (ECN) and parameter b in the one-parameter viscosity euation: log (μ + 0.8) = 100 (0.0lT)^b. The generalized correlation, b = -5.745 + 0.616 In (ECN) - 40.468 (ECN)^?15, provides an equation to predict parameter b, which gives values that are within the maximum deviation of 5% for ECN < 10 and 1% for 10 < ECN < 44 of the empirically-determined values for 70 liquid hydrocarbons. The calculated viscosities are within 5% of literature data. The viscosity prediction method is simple to use, and it can be extrapolated reliably to heavier hydrocarbons.     

Finite element analysis of fracture statistics of ceramics: Effects of grain size and pore size distributions

A novel numerical simulation method based on finite element analysis (FEA), which can evaluate the fracture probability caused by the characteristics of flaw distribution, is considered an effective tool to facilitate and increase the use of ceramics in components and members. In this study, we propose an FEA methodology to predict the scatter of ceramic strength. Specifically, the data on the microstructure distribution (i.e., relative density, size and aspect ratio of pore, and grain size) are taken as the input values and reflected onto the parameters of a continuum damage model via a fracture mechanical model based on the circumferential circular crack emanating from an oval spherical pore. In addition, we numerically create a Weibull distribution based on multiple FEA results of a three‐point bending test. Its validity is confirmed by a quantitative comparison with the actual test results. The results suggest that the proposed FEA methodology can be applied to the analysis of the fracture probability of ceramics.     

基于熵权灰关联度分析法的煤样识别研究

针对常用煤炭识别方法样本数据要求高、人为因素影响大、识别准确性差等问题,提出一种基于信息熵的灰色关联度分析方法。通过分析熵权灰关联分析法的决策模型,根据样本数据建立了熵权灰关联度分析法的煤炭种类(无烟煤,烟煤和褐煤)辨识模型,并反向检验了待测煤样识别的准确性。最后对比分析了熵权灰关联度分析法和模糊识别法的煤样识别的准确性。结果表明:熵权灰关联度分析法对建模煤样和待测煤样的识别准确率均达到100%;而模糊识别法对建模煤样、待测煤样的识别准确率分别为83.33%、75.00%,总准确率为81.25%。说明熵权灰关联度分析法泛化能力强、可靠性高,明显优于模糊识别法。