考虑晶粒尺寸影响的硬度预测模型

目的研究了晶粒尺寸对冷成形过程中材料硬度变化的影响。方法通过不同的退火处理,获得了具有不同晶粒尺寸的材料。采用压缩试验、压痕试验和有限元模拟相结合的方法,研究了不同初始晶粒尺寸条件下材料硬度与等效应变的关系。结果初始晶粒尺寸d对材料初始硬度HV0、硬化系数K、硬化指数n有较大影响,随着晶粒尺寸的增大,它们呈减小趋势。同时提出了一个考虑晶粒尺寸影响的硬度预测模型,并进行了实验验证,硬度的预测值与测量值吻合较好。结论该模型能准确预测具有不同初始晶粒尺寸的材料在冷成形过程中的硬度分布。     

单车噪声排放模型对比

针对国内外常见的道路交通噪声预测模型中的单车噪声排放模型进行对比研究,详细分析模型的结构与特点：7.5 m处噪声大小、不同类型车辆噪声的差别以及车辆加速状况与匀速状况噪声的差别,并对我国的道路交通噪声预测模型研究提出建议。     

TiB2粒子尺寸分布对Al-5Ti-1B晶粒细化效果的影响

作为Al-5Ti-1B中起细化作用的主要物相,TiB₂的尺寸分布对晶粒细化效果有重要影响。采用外加TiB₂的方式来解决传统氟盐法原位生成TiB₂时,TiB₂相尺寸分布区间宽且难以准确控制和调整的问题,实现了TiB₂尺寸可控的Al-5Ti-1B制备,并通过细化试验和模型计算相结合的方式研究了TiB₂尺寸分布对Al-5Ti-1B在纯铝上细化效果的影响。结果表明,在0.2%的TiB₂添加量和1.5℃/s的冷却速率下,采用中值粒径分别为2.5μm和1.4μm的TiB₂制备的Al-5Ti-1B在纯铝上的细化效果相应为149.2μm和137.0μm,相比于采用氟盐法制备的Al-5Ti-1B进行细化处理时的275.6μm分别下降了46%和50%。将TiB₂尺寸分布向更为细小集中的方向调整将有利于Al-5Ti-1B细化效果的进一步提升。     

基于大数据挖掘技术的智能变电站故障追踪架构研究

针对目前智能变电站缺乏有效的故障预警方法,提出了基于大数据挖掘的智能变电站故障追踪架构.设计了以大数据为基础的变电站故障信息架构,并分析了故障诊断与追踪程序.对智能变电站故障追踪的架构进行分析,设计了巡检任务管理和图像监控等硬件模块和相应的软件模块.软件模块主要包括视频监控、隔离开关、环境监测、智能巡检、远程控制等模块...     

基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型设计

传统方法在综合能源业务潜力预测时,未进行数据标准化处理,能源预测值与实际结果不符,为此,本文设计一种基于时序分析的综合能源业务潜力预测模型.通过异常值剔除、缺失值补足、数据标准化和时间序列编写等步骤完成样本数据预处理过程;通过分解时间序列判断预处理后数据时间序列平稳性,构建综合能源业务潜力预测模型,输入测试数据到模型中...     

灰色系统理论在斜拉桥施工控制中的应用

根据斜拉桥的施工特点和误差调整理论,重点讨论灰色系统理论在斜拉桥施工控制中的应用。在对重庆某斜拉桥的施工控制中,通过建立灰色预测模型,对该桥的线形和索力实施有效的“双控”。     

基于遗传神经网络算法的岩溶区隧道溶洞规模预测

岩溶区溶洞发育受多种因素影响,具有高度复杂性和非线性特征.为准确预测岩溶区隧道溶洞规模,降低隧道施工过程中遭遇岩溶洞穴的风险,在参考相关文献的基础上,结合已经探明的溶洞信息与岩溶发育机理选取岩石可溶性、岩层厚度、地表汇水能力、单斜与褶皱构造、断裂构造、岩溶水垂直分带6个主要因素作为岩溶区隧道溶洞规模预测指标.针对岩溶发...     

肉制品包装检测技术初探

随着生活水平的提高,消费者逐步告别了传统的熟食店,适应了由肉制品生产商推出的预加工产品.对于肉制品来说,氧化降解是影响产品颜色、风味和货架期的关键,同时细菌的生命活动和生长发育,也要求有30%水分的生活条件,因此阻隔肉制品腐败变质的主要途径,就是有效的控制肉制品包装内部氧气和水分的含量.故目前很多对延长货架期方法的研究从对产品本身的处理手段转移到包装系统上,对于肉制品包装来说,较好的阻氧性、阻水性和包装的气密性是必不可少的要求.     

基于改进极限学习机的煤与瓦斯突出预测研究

为提高煤与瓦斯突出预测的准确率和效率,提出了一种基于数据预处理的多策略改进烟花算法(IFWA)优化极限学习机(ELM)的煤与瓦斯突出预测模型。首先,针对于非线性多维特征数据,使用灰色关联度分析(GRA)进行特征选取,利用主成分分析(PCA)进行特征约简,将数据预处理后的数据指标作为模型的输入;其次,引入引力搜索算子和混合变异策略改进烟花算法(FWA)易陷入局部最优的问题;最后,利用IFWA对ELM的输入层到隐含层的权重和偏差进行优化,构建最优的煤与瓦斯突出风险预测模型。结果表明,IFWA-ELM模型的RMSE和R²可达0.074, 0.968,与ELM、GA-ELM、PSO-ELM和FWA-ELM模型相比均有所提升,IFWA-ELM模型对煤与瓦斯突出危险等级预测的准确率可达100%,具有更好的收敛速度和预测精度。研究成果可为煤矿瓦斯突出多数据融合预测提供可靠的理论依据。     

压裂缝闭合预测模型构建

水力压裂技术作为一种有效的增产措施在非常规油气藏开发过程中应用普遍,而水力压裂后开发过程中压裂缝闭合是影响油气藏生产的主要问题之一。以岩石力学理论为基础,考虑支撑剂变形与支撑剂嵌入岩石两种闭合机理构建了压裂缝闭合预测模型,并应用该模型对支撑剂颗粒的大小、支撑剂弹性模量、裂缝宽度和岩石弹性模量对裂缝闭合的影响效果进行研究。结果表明:在其他前提不变时,支撑剂粒径的变化对裂缝闭合量影响不明显,而支撑剂弹性模量的影响则更明显,其弹性模量越大,裂缝闭合量越小;裂缝宽度越大,裂缝闭合量越大;岩石弹性模量增大,裂缝闭合量减小。