海底腐蚀管道极限承载力预测模型

准确的预测海底腐蚀管道极限承载力对于评估海底管道寿命、保证海底油气管道安全运行具有重要意义。针对BP神经网络(BPNN)模型学习效率低、对初始权重敏感且容易陷入局部最优状态等缺点,采用人工蜂群(ABC)算法来优化BPNN的初始权值和阈值,建立了ABC-BPNN海底腐蚀管道极限承载力预测模型。使用MATLAB软件搭建模型并进行预测,同时与BPNN模型、遗传算法(GA)优化的BPNN模型和粒子群优化算法(PSO)优化的BPNN模型进行对比分析。结果表明：ABC-BPNN模型预测海底腐蚀管道极限承载力的平均相对误差为1.975 0%,优于BPNN、GA-BPNN和PSO-BPNN模型的预测结果;ABC-BPNN模型的预测结果所拟合出来的直线与Y=X直线最为贴近,证明了ABC-BPNN模型作为预测海底腐蚀管道极限承载力工具的准确性和稳定性。     

基于灰色GM（1，1）模型埋地金属管道腐蚀速率预测

本文针对历年来某条埋地管道腐蚀速率变化较大的特点,运用具有适用性广,预测准确率高等优点的灰色系统预测模型及灰色GM（1,1）模型对其腐蚀速率进行预测,并对模型精度进行了分析和检验。建立的GM（1,1）模型经拟合精度检验（C=0．1340,P=1．00）,模型判为优,预测精度高,能达到预测要求。最后,验证了灰色GM（1,1）模型用于埋地管道腐蚀趋势的可行性及有效性。     

基于VB/GM(1,1)模型的腐蚀管道剩余寿命预测分析

腐蚀管道剩余寿命预测是管道完整性及安全性评价的重要组成部分。针对开展管道剩余寿命预测没有分析软件的情况,本文以灰色理论GM(1,1)模型为基础,利用VB编写管道剩余寿命预测程序。输入原始腐蚀值可得到预测值、精度检验等级等数据;输入任意两个年份的腐蚀测量数据,得到平均腐蚀速率。程序界面整洁,操作方便,是进行腐蚀管道剩余寿命预测分析的有效工具,为管道腐蚀检测周期确定提供理论依据。     

基于无偏灰色马尔可夫链组合模型的管线腐蚀剩余寿命预测

压力管线腐蚀剩余寿命预测研究对防止管线泄漏和制定管线的合理检验策略具有重要意义。针对压力管线腐蚀检测数据量少且随机性大的特点,基于传统灰色GM(1,1)模型建立无偏灰色GM(1,1)模型提高预测精度,之后以此为基础构建无偏灰色马尔可夫链组合模型进行腐蚀剩余寿命预测。最后通过对某海洋油田原油处理系统管线腐蚀数据的算例分析,验证所建立模型精度并预测管线腐蚀剩余寿命。预测结果表明:该管线在使用8a左右将达到5级泄漏腐蚀状态,需进行大型检修,无偏灰色马尔可夫链组合模型的预测精度高于94%,预测精度符合工程问题的精度要求,说明此模型可用于中长期存在随机扰动的管线腐蚀剩余寿命预测。     

灰色神经网络模型在海水腐蚀预测中的应用

根据实际海水材料腐蚀数据,将灰色预测模型GM(1,1)与径向基(Radial basis function,RBF)神经网络预测模型结合,建立预测碳钢、低合金钢在实际海水环境中平均腐蚀速率的灰色神经网络模型.结果表明,灰色RBF网络建模优于传统灰色预测模型,符合海水腐蚀的特点.     

基于灰色系统理论的A7N01铝合金焊接接头疲劳寿命预测

以A7N01铝合金MIG焊接试样为研究对象,通过拉伸试验和疲劳试验确定A7N01焊接接头的应力应变曲线及疲劳寿命曲线;利用灰色系统理论建立GM(1,1)模型和等维灰色递补GM(1,1)模型,将两模型运用到A7N01铝合金焊接接头疲劳寿命预测中,并用试验值对两模型的预测精度进行评估。评估结果表明,GM(1,1)模型和等维灰色递补GM(1,1)模型均可对A7N01铝合金焊接接头疲劳寿命进行预测,且等维灰色递补GM(1,1)模型的预测精度高于原始GM(1,1)模型,等维灰色递补GM(1,1)模型可以更好地预测A7N01焊接接头的疲劳寿命。     

基于灰色理论的数控机床故障预测的研究

针对数控机床可靠性故障间隔预测模型过程中数据采样难度大、成本高、数据量小、常规数据拟合和预测方法误差较大、数据难以处理等问题,提出一种基于传统灰色预测模型,将灰色残差优化模型和BP神经网络模型相结合的预测方法。在预测过程中该模型首先根据灰色理论建立主轴可靠性故障模型,再用BP神经网络训练并优化灰色理论的残差,最后用文献的主轴故障数据验证预测精度。通过不同的算法对数控机床主轴故障的试验数据验证,证明了灰色神经网络模型在主轴可靠性故障间隔工作时间的预测上优于单一算法及GM(1,1,P)模型,验证了灰色神经网络模型的可行性及有效性。     

基于VB/GM(1,1)/MATLAB的腐蚀管道剩余寿命预测及结构可靠度分析

以灰色理论GM(1,1)模型为基础,结合ASME B31G标准,考虑缺陷深度、缺陷长度、管道壁厚、管道直径、屈服强度、操作压力等随机性,建立腐蚀管道可靠性模型。使用VB进行腐蚀管道剩余寿命分析,利用MATLAB系统编程实现JC法计算结构可靠度,分析可靠性指标与缺陷深度、管道壁厚、管道压力的关系,为管道剩余寿命预测、复杂结构可靠性分析和腐蚀检测周期的确定提供依据。     

一种数据处理的灰色预测新方法

针对某些实验数据分散性强的特点 ,若直接用灰色GM (1,1)模型作预测 ,其误差较大。在此提出一种改进的灰色预测模型。首先将原始数据取λ次幂 (0 <λ <1) ,以降低它的分散性。由于λ可依具体情况取不同的值 ,所以比传统的对数据取对数更灵活 ,收敛性更好。然后再用GM (1,1)模型可以得到较好的预测结果。     

基于PSO-LSSVM的拉线棒腐蚀预测

根据鄂西某输电线路拉线塔的拉线棒腐蚀数据,通过灰色关联度算法分析了土壤因素与拉线棒腐蚀情况之间的相关性;应用粒子群算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的关键参数进行优化;利用灰色关联度权重对有关数据进行处理,建立了PSO-LSSVM和考虑灰色关联度权重的PSO-LSSVM预测模型。实例计算表明,与LSSVM预测模型相比,PSO-LSSVM预测模型训练集所得结果的均方根误差下降了15.3%;预测集的均方根误差下降了35.71%。考虑灰色关联度权重后,PSO-LSSVM预测模型训练集和预测集的均方根误差进一步下降,分别减少了24.59%和20%。PSO-LSSVM用于拉线棒腐蚀预测具有较好的精度,考虑灰色关联度权重的PSO-LSSVM模型的预测精度更高。     

管道土壤腐蚀泄漏频率预测模型研究

通过统计概率分布预测模型和灰色理论GM(1,1)模型的建立、分析和比较,说明埋地钢质管道穿孔前使用时间的统计分布随管道的保护状况和外界环境的变化而呈现阶段性.采用灰色模型可以获得规律性强、随机性弱的生成数列,得到接近实际的预测结果     

基于预测算法消除光电编码器抖动误差的研究

以减少数控机床等实时性要求高的机电系统内光电编码器因抖动引起的计数误差为研究目标,采用一种基于灰色理论新息GM(1,1)动态预测模型的数列预测算法.以错误计数发生的原因为基础阐述了该预测模型的建模过程和模型精度的检验方法.结合实例进行了仿真研究,并对普通GM(1,1)模型进行了改进.目前阶段的研究结果表明该方法能有效地消除光电编码器的抖动误差从而提高测量精度,并具有己知样本需求量小、计算简便、能动态地反映系统的时变性等优点,而且改进后的GM(1,1)模型具有更好的抗抖动效果.     

基于LASSO-WOA-LSSVM的海洋管线外腐蚀速率预测

目的 构建海洋管线外腐蚀速率预测模型,提高海底油气管线外腐蚀速率预测的准确性.方法 建立基于套索(LASSO)回归和鲸鱼优化算法(WOA)的最小二乘支持向量机(LSSVM)腐蚀速率预测模型,采用LASSO回归方法对指标进行筛选,提取海洋管线腐蚀的主要影响因素.应用最小二乘支持向量机算法建立海洋管线外腐蚀速率预测模型,并使用鲸鱼优化算法对模型参数进行优化,避免了参数取值对模型回归性能的影响.以海洋挂片实验为例,通过MATLAB进行模拟仿真,分析验证模型预测结果,并将预测结果与其他模型进行对比分析.结果 LASSO回归算法筛选得到影响腐蚀速率的主要因素为:温度、溶解氧含量、pH值.采用WOA-LSSVM模型所预测的结果与实际值较为吻合,其平均相对误差为2.23％,均方根误差(RMSE)为0.3248,决定系数R2达到0.9708,均优于其他两种模型.结论 基于LASSO回归和鲸鱼优化算法的最小二乘支持向量机预测模型具有更优的泛化能力和预测精度,为海底管道腐蚀研究工作提供了新思路,也为海洋油气输送系统的结构安全与风险防范提供了参考.     

基于灰色理论的Bi-2212/Ag带材鼓泡

为了简化实验,达到节能、节材及节时的目的,利用灰色理论系统地研究了Bi-2212带材鼓泡的影响因素.根据灰色预测理论对原始实验数据处理,以熔化温度为基本量建立了Bi-2212带材鼓泡率的灰色预测模型(GM(1,1)),用残差模型修正后预测了不同熔化温度下带材的鼓泡率.同时定性分析了影响带材鼓泡的因素,发现带材鼓泡率随着碳含量、升温速率和熔化温度增加而增加,而随带厚增加而减少,并给出了鼓泡的控制方法.进一步利用灰色关联分析,定量分析了各因素对带材鼓泡的影响程度,得到了各因素影响鼓泡率的大小顺序为碳含量、带厚、升温速率、熔化温度.本文得到的定量分析结果与定性分析结果基本一致.     

Study on Grey Forecasting Model of Copper Extraction Rate with Bioleaching of Primary Sulfide Ore

A model GM(grey model)(1,1) for forecasting the rate of copper extraction during the bioleaching of primary sulphide ore was established on the basis of the mathematical theory and the modeling process of grey system theory. It was used for forecasting the rate of copper extraction from the primary sulfide ore during a laboratory microbial column leaching experiment. The precision of the forecasted results were examined and modified via "posterior variance examination". The results show that the forecasted values coincide with the experimental values. GM(1,1) model has high forecast accuracy;and it is suitable for simulation control and prediction analysis of the original data series of the processes that have grey characteristics,such as mining,metallurgical and mineral processing,etc. The leaching rate of such copper sulphide ore is low. The grey forecasting result indicates that the rate of copper extraction is approximately 20% even after leaching for six months.     

An improved grey model for corrosion prediction of tank bottom

Leakage of a storage tank caused by the corrosion of its bottom contaminates soils and underground waters. The tank operators must monitor and control the underground corrosion of the tank bottom. Though it is difficult to observe the underground corrosion of a tank bottom, the corrosion depth progress can be predicted by forecasting models. An improved first-order one-variable grey prediction model (IGM(1, 1) model) was proposed for the corrosion prediction of the tank bottom. The IGM model used the synthesizing grey correlation degree as weights to modify the results from GM (1, 1) models based on long and short son data sequence from the identical original data. The IGM model was applied to simulate the corrosion depth progress of a tank bottom from 1994 to 1999. Results showed the IGM dynamic model be more precise than the existing GM (1, 1) one. It is an effective tool to predicting the tank bottom corrosion. The corrosion depth values of tank bottom from 2000 to 2001 were well predicted. This text was submitted by the authors in English.     

基于灰色系统理论的7075铝合金板材疲劳寿命研究

在航空用飞机蒙皮制造过程中,7075铝合金是十分理想的材料。为了更精确地研究并预测7075铝合金的疲劳寿命,对7075-T-651铝合金板材进行了疲劳试验,在应力比R=0.1条件下,测得120~320 MPa不同应力下7075-T-651铝合金板材的疲劳寿命。以试验数据为基础,将灰色系统理论运用到7075-T-651铝合金板材的疲劳寿命预测中,生成GM(1,1)模型,在与试验相同的条件下进行疲劳寿命预测,并将得到的疲劳寿命预测模型S-N曲线与试验数据S-N曲线进行对比。研究表明,所建立的灰色系统理论GM(1,1)模型S-N曲线与试验所得S-N曲线基本吻合,因此,可以通过GM(1,1)模型来预测7075铝合金板材的疲劳寿命。     

基于PSO-GRNN模型的埋地管道腐蚀剩余寿命预测

目的 构建埋地管道腐蚀深度预测模型,预测腐蚀管道的剩余使用寿命。方法 依据ASME B31G剩余强度评价标准,给出管道的最大允许腐蚀深度计算方法,引入广义回归神经网络（GRNN）,构建埋地管道腐蚀深度预测模型,采用粒子群算法（PSO）优化GRNN的网络参数,结合管道腐蚀发展趋势预测方法,对埋地薄弱管道进行腐蚀剩余寿命预测。以陕西省某埋地输油管道为例,选取8个主要外腐蚀因素,构建外腐蚀指标体系,借助Pycharm编程仿真,结合埋片试验,对该模型预测结果进行验证分析,并预测各腐蚀管段剩余使用寿命。结果 与BP模型相比,PSO-GRNN模型的管道腐蚀深度预测结果最大相对误差控制在13.77%以内,平均相对误差仅为6.63%。寿命预测结果显示,部分管段的剩余使用寿命未能达到其预期服役寿命。结论 所建模型预测性能要明显优于BP模型,预测精度更高,能够较好地预测埋地管道的最大腐蚀深度和未来的腐蚀发展规律,剩余寿命预测结果贴近实际,为管道的维修和更换提供了指导依据,在实际工程中,具有一定的应用价值。