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在比较了四种电站锅炉效率的简化计算模型,并进行改进和补充的基础上,建立了基于在线计算模型,并对某电厂600 MW机组2 019 t/h锅炉进行了实例分析.结果表明,与国标中的锅炉热效率计算模型相比,这四种模型的误差均较小,可用于电站锅炉的燃烧监控与优化运行.但模型1~模型3具有更高的计算精度,模型1和模型2比模型3和模... 相似文献
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基于Deng等提出的砂井渗透系数随时间呈指数函数形式降低的假定,考虑了土体中的径-竖向渗流,推导建立了砂井地基的固结控制方程,并通过采用分离变量法求得了该方程的解析解。通过将该文退化解与已有的解析解及该文解析解与有限差分解分别进行对比,验证了该文解答的正确性。根据该文解答,分析了砂井地基的固结性状。分析表明,无论是否考虑竖向渗流,砂井地基的固结速率均随井阻因子e-lgσ′和e-lgk模型来考虑土体的非线性固结特性,同时考虑了真空负压沿深度呈线性衰减的特性,对真空联合堆载预压下砂井地基的固结问题进行了求解,并推导得到了砂井地基的非线性固结解。通过将该文解析解答与已有的解析解展开对比分析,验证了该文解答的正确性。根据该文解答,对砂井地基的固结性状展开了分析,分析表明:在固结初期,渗流指数m越大,砂井地基的固结速率越快;但在固结后期,m越大,砂井地基的固结速率越慢;负压传递系数kz对砂井地基固结速率的影响较小,但kz的减小会使得砂井地基的沉降速率和最终沉降量降低;压缩指数与渗透指数的比值越大,砂井地基的固结速率越慢;当m<1时,外荷载越大,砂井地基的固结速率越小;当m>1时,外荷载越大,砂井地基的固结速率越大。 相似文献
3.
基于遗传算法优化参数的支持向量机燃煤发热量预测 总被引:1,自引:0,他引:1
利用支持向量回归机(SVR)和遗传算法(GA)对煤的低位发热量建模,采用遗传算法对支持向量机预测模型的各项参数进行寻优,为减少所选参数对训练样本的依赖性,引入交叉验证的思想,以推广能力最好的一组参数作为最终参数.将优化参数代入 SVR 模型,得到基于遗传算法的支持向量回归机(GA-SVR)模型.通过对电厂入炉煤的试验数据进行分析,并且与常规 SVR 模型和 BP 神经网络模型(BP-ANN)进行对比,以验证该模型的可靠性和精确性.结果表明,该方法可准确地预测燃煤发热量. 相似文献
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