430不锈钢表面异物缺陷分析及改进对策

对430不锈钢三种类型的表面异物缺陷进行了SEM与EDS分析,找出了产生缺陷的原因,并制定了相应的改进措施。实践证明,采用管控上料温度,制定穿带标准,周期清理辊系及酸洗槽等方法,能够有效改善430不锈钢板表面质量,缺陷率由20.92%降低至3%以下。     

基于CFD和风洞试验的钢桁梁悬索桥颤振稳定性分析#br#

为探究复杂山区超大跨钢桁梁悬索桥颤振稳定性，分别通过CFD数值模拟计算和风洞试验测试其颤振临界风速。首先基于山区某悬索桥场地特征计算其风参数，并结合ANSYS计算其关键振型及频率。其次基于CFD数值模拟，采用气动导数和流固耦合两种计算模式探究悬索桥主梁原始断面和气动优化后的颤振临界风速。最后对悬索桥主梁断面进行风洞试验，并将计算结果与CFD计算结果做对比分析。研究表明：桥位基本风速U10＝28.0 m/s，设计基准风速Ud＝37.20 m/s；CFD计算时，风攻角为0°、+3°与+5°时，原始断面颤振临界风速小于颤振检验风速，气动优化(设置上中央稳定板)后的断面颤振临界风速明显高于颤振检验风速；风洞试验结果表明主梁原断面在+3°风攻角颤振临界风速小于颤振检验风速；气动优化后，各风攻角下主桥结构颤振临界风速均大于该桥颤振检验风速，颤振稳定性满足规范要求。     

时滞系统传感器故障检测的神经网络方法

大型热力系统的控制系统必须能够检测传感器故障,并采取相应的措施,保证控制过程的顺利进行。针对热力系统这类时滞系统,提出一种基于时间序列神经网络的故障检测新方法,神经网络的训练采用Powell方法,其收敛速度快、过程稳定。本方法具有在线学习、可诊断多个传感器故障等优点,对锅炉实际试验结果表明本方法行之有效。     

氮化硅窗口在大气环境软X射线接触成像中的应用研究

成功地研制了将软X射线引入大气中的氮化硅窗口。根据具体数据。对大气环境下软X射线接触成像的水窗软X射线衰减进行了估算;给出成像实验结果并观察到氮化硅膜上的微粒图像叠加在样品图像上的现象。所得结果与理论估算相一致。即使用3.2nm的软X射线时,同一样品在大气环境中所需的曝光量约为真空中的两倍。这些结果将十分有益于大气环境下的软X射线接触显微术及软X射线扫描透射显微术的研究。     

离子束旋转刻蚀工艺误差对均匀照明的影响

介绍一种离子束旋转刻蚀工艺,该工艺可用于制作真正意义上连续位相分布的衍射光学元件。对工艺系统中离子束不均匀度和基片与掩模板中心对准误差对器件性能的影响作了模拟计算,并根据对误差的模拟分析提出了工艺改进方案。     

场致发射阵列制作工艺的研究

研究了干法反应刻蚀和湿法强碱化学腐蚀方法对场致发射阵列顶部的锐化问题以及不同工作气体的干法反应刻蚀和湿法化学腐蚀对场致发射阵列Si尖顶部的SiO2绝缘层的去除方法,并对这两种方法进行了比较,给出了各自的优缺点。     

基于神经网络模型的锅炉广义预测控制

针对目前电站锅炉运行中,控制性能不佳,热效率低下等不足,提出了运用基于神经网络模型的ＧＰＣ控制方法（ＮＮＧＰＣ）以改善控制器性能的策略,并通过大量的仿真研究对其进行了验证。另外,为简化模型结构,便于实时在线计算,又利用改造后的Elman网络模型代替原有的多层前向ＢＰ网络模型进行了对比实验,效果令人满意。最后,利用仿真结果,讨论了ＮＮＧＰＣ的参数选择及工程应用中的实际问题。     

中小煤粉炉运行优化新方法研究

针对目前中小型煤粉炉计算机控制系统在送风控制回路上,没有合适的经济性指标来衡量锅炉运行效率,提出了中小煤粉炉优化控制新方法。该方法从锅炉热效率的反平衡计算和炉膛能量平衡出发,并结合锅炉实际运行数据,舍弃了一些次要因素,并通过详细的推导,得到了在送风量改变时锅炉热效率变化的趋势--热效率判据。以该判据为依据,不断对送风控制回路的目标--烟气含氧量进行优化,从而调节风煤比,达到优化燃烧的目的。     

传感器故障检测的Powell神经网络方法

大型热力控制系统必须能够检测传感器故障,并采取相应的措施,保证控制过程的顺利进行,提出了一种基于Powell神经网络的故障检测新方法,为系统中每一个传感器构造一个神经网络观测器,首先离线训练神经网络观测器,然后进行故障检测并同时在线训练,利用神经网络估计输出代替故障传感器输出,保证系统的稳定,神经网络的训练采用Powell方法,该训练方法的收敛速度快,过程稳定,本方法具有在线学习,诊断多个传感器故障等优点,锅炉的实际试验结果表明,此方法行之有效。     

基于多尺度挖掘的区域供热系统负荷预测

将多尺度分析方法引入到热力过程进行优化分析,从区域供热系统实际运行数据入手,采用优选分解的方法,深入分析不同尺度时间序列对供热负荷发展趋势的贡献,采用抽样组合方法对未来时刻负荷需求作出预测。仿真实验证明本文介绍方法的预测精度高,实时性强,具有推广前景。