基于复合神经网络的热轧变形抗力模型研究

为反映材料化学成分波动对变形抗力的影响效果,基于自适应线性神经网络和径向基神经网络技术,建立了以典型化学成分和机架入口温度作为输入,变形抗力修正系数作为输出的热轧带钢变形抗力修正网络.利用实际生产数据,对奥氏体变形抗力修正网络进行了训练、验证和测试,并与在线模型的自适应值、独立的BP网络和RBF网络的预报值进行了对比....     

步进式加热炉装钢工艺优化与控制的研究

本文介绍了板带事业部卷板作业区的步进式加热炉的装钢工艺流程、技术改进措施和稳定性以及基本的控制策略,从而达到下游轧钢工序的快节奏轧钢,提高机时产量的目的。具有一定的实用和创新价值。     

树脂对碳纤维/玻璃纤维层间混杂复合材料湿态弯曲特性影响

为了探究树脂基体对相同铺层方式下碳纤维/玻璃纤维层间混杂复合材料(碳/玻体积混杂比为1.86/1)干态、湿态(100℃水煮2 h)弯曲特性的影响,首先对环氧树脂和乙烯基树脂浇铸体试样分别开展了耐水性加速老化试验,并对两种树脂浇铸体试样在每个老化试验周期下分别开展剩余弯曲特性试验;然后对碳/玻层间混杂复合材料开展干、湿态...     

基于混合神经网络深度学习的短期负荷预测

针对能源互联网环境下用电用户数据量大、多维度这一特点,提出了一种混合神经网络深度学习的短期电力负荷预测方法。首先,考虑常见的电力系统负荷的影响因素,建立多维数据库,并进行偏相关分析,排除其他变量干扰;其次,将LSTM、GRU两种神经网络作为前端神经网络对多维数据库中数据进行处理;最后,采用随机概率剔除与Adam训练优化函数改进的BP神经网络作为末端神经网络,建立负荷预测模型。通过算例仿真对本文方法与传统BP神经网络、LSTM神经网络、GRU神经网络进行了对比,验证了所提方法的有效性。     

热卷箱卷形优化的研究

针对承钢1780热轧带钢生产线热卷箱在使用过程中出现的成卷异常、卷形不良和开卷跑偏等异常问题进行了系统分析,并采取了技术性措施。通过提高关键设备精度、定期更换辊子和优化工艺参数等措施,较好地优化了热卷箱卷形,提升了产品质量。     

基于模糊聚类分析的巷道分级支护研究

运用Excel软件对巷道不同地段岩性错综复杂的矿岩进行了高效准确的模糊聚类分析,将巷道不同取样地段的矿岩分为了3类。根据分类结果对各类矿岩巷道提出了相应的支护方案,分级支护方案取得良好的效果,并最终形成了巷道分级支护标准,实现了巷道的即时分类与可靠支护,为矿山巷道支护提供了科学的决策依据。     

基于临界刚度的复合材料筋材多变量优化设计方法

以船舶结构优化设计为背景,针对目前结构安全余量过高导致加筋板板筋刚度过匹配现状,提出板筋刚度匹配临界刚度的概念,推导了板筋刚度比关系式.以T型复合材料筋材为对象,建立优化模型,基于Isight软件平台对设计变量进行灵敏度分析,简化设计变量.采用多岛遗传算法对筋材开展多变量优化设计,结合工程实际在筋材优化结果基础上确定设...     

国内外汽柴油加氢催化剂的技术进展

国内外催化剂科研单位院所和公司的汽柴油加氢处理催化剂主要是针对石油中硫含量、芳烃含量高的特点而研发,以Ni、Co、Mo的化合物为主要活性组分,如Co-Mo型、Ni-Mo型、Ni-W型、Ni-Mo-W型、Co-Mo-Ni型等。对比国内外汽柴油加氢催化剂的现状,其催化剂体系在钨组分上存在明显区别。结合中国国情,可从硫化型、纳米型以及杂多酸型催化剂等几个方面入手,开发出新型高效环保的汽柴油加氢催化剂,特别是可大力开发含钨的杂多酸型的纳米催化剂体系。     

矿山新型聚合物薄喷层潜在支护功能验证

金属矿山地下开采作业中,聚合物薄喷层支护是一项先进、方便、快速、高效的新型面积支护形式;支护材料在岩层屈服断裂前和断裂后的控制中,可提供巨大固结岩层的能力,对矿岩有着潜在支护能力。通过有无喷涂层试样的单轴抗压强度试验和薄喷层围岩恢复加固效果试验,对聚合物薄喷层的潜在支护性能进行检验和论证,为解决软岩巷道的支护问题所提出的新方法提供了科学依据。     

舰艇复合材料结构可靠性设计方法探究

可靠度是衡量结构物固有可靠性水平的重要指标之一,正确选取可靠性分析方法以及可靠度计算方法是开展舰艇用复合材料结构可靠性设计工作的基础和保障。舰艇用复合材料结构工作环境复杂,加之复合材料本身具有非均匀、各向异性等性质,力学性能比传统金属材料复杂得多,离散度也大,导致结构可靠性设计问题相对突出。对此,分析了舰艇用复合材料结构强度特性及其分布规律,提出基于应力-强度干涉模型进行舰用复合材料结构可靠性分析,采用B基准设计许用值的安全系数法开展可靠度计算的可靠性设计技术途径。二者联立,在求解问题能力及结果准确性等方面具有明显的可操作性和优越性,对开展舰艇用复合材料结构可靠性设计具有重要的参考意义。