提高汽轮机排汽焓在线预测精度的GA-Elman神经网络算法

利用遗传算法(GA)的良好寻优能力对汽轮机排汽焓动态递归(Elman)神经网络进行了优化,建立了GA-Elman神经网络预测模型,并以某电厂350MW机组为例进行了汽轮机排汽焓的在线计算。结果表明:GA-Elman神经网络预测模型克服了传统Elman神经网络利用梯度下降法进行训练所具有的易陷入局部极小值、收敛速度慢、精度低等缺点,提高了预测精度和收敛速度,较适合现场应用。     

铜对低温球墨铸铁组织与力学性能的影响研究

目前对球墨铸铁低温冲击韧性的研究越来越受到重视，本文以低温球墨铸铁为研究对象，研究了铜元素对低温球铁（球墨铸铁）组织及力学性能的影响规律。结果表明，铜元素可以提高石墨球的圆整度，减小石墨球径，并且使石墨球的分布更加均匀。在一定范围内(铜的质量分数为0～0.5%)，随着含铜量的增多，球铁的抗拉强度、硬度得到有效提高，低温冲击性能、伸长率降低；当名义含铜量为0.3%时，布氏硬度达到178 HBW，抗拉强度达到510 MPa，伸长率为18%,-40℃热处理后低温冲击功为16 J，综合性能较好。