BP神经网络在爆破块度预测中的应用研究

本文应用BP神经网络对水泥矿山爆破块度进行仿真预测研究,使用Matlab软件建立一个3层前馈型BP神经网络模型,并在网络模型训练完毕后进行实测样本的仿真预测验证。试验结果表明,应用BP神经网络模型预测矿山爆破块度分布完全可行,且具有较高的精度;网络模型还可在矿山爆破参数优化设计方面起到辅助验证的作用。     

基于MATLAB的抛光机故障诊断软件开发

用MATLAB语言编程,开发了陶瓷抛光机的故障诊断软件,介绍了故障诊断软件的结构和各部分的功能,该软件具有友好的图形用户界面,操作简便,功能完善,能够满足各种陶机故障诊断的要求.     

分离过程智能化软测量软件的开发与应用

针对分离过程,从整体上提出了软测量软件开发策略以及开发过程中要注意的问题。首先采用时序MT—NT法和神经网络方法对数据进行过失误差侦破和数据校正的预处理,利用数据相关性和主元分析相结合的方法进行辅助变量选择,然后利用神经网络的智能性来建立软测量模型。利用以上算法同时采用面向对象的编程技术,开发出了对分离过程具有一定通用性的软测量软件。软件的工业实例应用表明,该软件可有效的预测过程变量,其结果可以达到工业应用的要求。     

C#与Matlab混合编程在循环工业冷却水水质预测中的应用

通过对某石化公司循环冷却水水质数据的分析,利用Matlab建立BP神经网络水质预测模型,并用遗传算法对其进行优化,然后利用VS2010调用该模型的.NET组件,在循环工业冷却水预测软件中显示出预测曲线图,综合Matlab与C#的优点对二者进行混合编程。结果证明应用此方法可以使复杂的运算在Matlab中进行,并通过参数传递将预测结果显示在VS2010编写的软件界面中,满足运算和HMI的设计需要。     

露天矿单位油耗数据挖掘的研究

分析了BP神经网络模型和Matlab神经网络工具箱理论,并对影响露天矿运输单位耗油量的相关因素进行分析,构建了露天矿单位油耗神经网络预测模型,并利用Matlab编程对某露天矿实际情况进行预测,结果表明模型具有较高的精度。     

基于MATL AB单跨静定梁内力和变形可视化研究

在Matlab环境下,借助其图形用户界面技术,开发用于计算单跨静定梁内力和变形的图形用户界面。该图形用户界面可以解决6种单跨静定梁结构的内力和变形计算问题,方便、快捷,对力学教学及对力学知识的理解和掌握有很大的帮助。     

Matlab图形用户界面辅助《化学信息学》教学

化学信息学是一门利用信息学、计算机科学和技术来解决化学问题的学科。本文利用Matlab科学计算软件的图形用户界面(GUI)功能,通过分子模拟课堂教学的具体实例来展示图形用户界面在化学信息学课程辅助教学中的优点。交互式图形用户界面使得分子模拟过程直观可视化,通过理论与实践教学的结合有助于提高教学质量,激发学习兴趣。     

基于BP神经网络的挤出型材线径预测模型的开发及应用

分析了小型单螺杆挤出机耗材生产线工艺因素与三维（3D）打印耗材线径间的相互关系,建立了一个基于反向传播（BP）神经网络的预测模型,将生产线的定径模头温度（三段）、机筒温度、螺杆转速、牵引机转速作为输入变量,耗材线径作为输出变量。结果表明,该BP神经网络预测模型能获得较精确的结果,预测模型性能较好,并基于所开发的网络模型设计开发生产线预测软件,该软件对高效地合理安排加工工艺具有一定指导意义。     

工业裂解炉操作优化软件(BCM)的工业实践

介绍了中国石化北京化工研究院研发的工业裂解炉操作优化软件-BCM,该软件具有裂解产物收率预测、裂解产物收率优化、价值优化等功能,裂解原料涉及轻烃、石脑油、加氢尾油。该软件在燕山石化等中国石化烯烃生产企业得到了工业应用。应用结果表明,软件模拟计算结果与实际操作存在一定的系统偏差,必须利用工业数据校正软件,才能取得较好的经济效益。     

工业搅拌器设计参数查询软件的开发与应用

利用Matlab软件编写程序建立搅拌器国标参数数据库,并设计图形用户界面,开发出一套完整的工业搅拌器设计参数国标数据查询软件,帮助用户准确、快捷地找到与其匹配的国标参数,缩短查询数据的时间,提高设计准确性。经过测定,软件平均运行时间为0.26s。