基于蒙特卡罗无信息变量消除的烟气指标预测

使用近红外光谱(NIRS)分析方法对烟叶的CO、烟碱、焦油含量进行无损快速定量分析,可以提高分析方法的预测精度,消除无信息建模变量对模型稳定性的影响。在此以烟叶为研究对象,利用蒙特卡罗无信息变量消除方法(MC-UVE)对烟叶的近红外光谱进行了波段点的筛选,并利用筛选出的波段建立PLS校正模型。结果表明利用蒙特卡罗无信息变量消除方法可以有效选择建模变量,既克服了复杂样品各信息区间对PLS建模贡献率不一样的问题,又能提高模型的稳定性和多元校正的预测精度。     

Ti-6Al-4V合金热压缩过程中的动态再结晶

在变形温度为870~960℃、应变速率为5×10^-4 s^-1~5×10^-2 s^-1的条件下对Ti-6Al-4V合金进行单道次等温压缩实验,测出其应力-应变曲线并建立KM模型、Poliak-Jonas模型和Avrami模型,较为系统地描述了这种合金动态再结晶过程中的流变应力、临界应变量、组织演变动力学等的特征。将动态再结晶组织的转变体积分数引入Prasad功率耗散率模型,得到了Ti-6Al-4V合金动态再结晶过程中能量的变化规律并结合微观组织表征揭示了这种合金的动态再结晶机理。结果表明：随着变形温度的提高和应变速率的降低,Ti-6Al-4V合金的动态再结晶临界应变量减小,组织转变的体积分数增大。发生完全动态再结晶时的功率耗散率大于0.34,形核机制为位错诱导的弓出形核机制。     

基于信息增益的特征选择在烟丝致香成分中的应用

烟丝化学成分可以由实验方法提取出来,但其关键致香成分很难确定。针对这一问题,一般采用化学分析方法,但分析耗时比较长。根据烟丝化学成分与香气风格关系,使用基于信息增益的特征选择方法进行提取致香成分。通过计算烟丝化学成分中的每个属性的信息增益,从中挑选出信息增益大于。的值作为特征选择的结果进行分类预测。实验结果表明,使用该方法能够得到较准确的关键致香成分,与传统特征选择方法相比,其特征数据集的分类结果也更加准确,可以作为烟叶香型分类的有效工具。     

PS有异趣 自制灵动美女相框

为数码照片加相框这种事，无须动用Photoshop，随便找款简简单单的照片处理小工具就能做到。不过。如果你已经对那些千篇一律的相框模板产生了审美疲劳，那么也可以回归到照片处理的宗师——Photoshop这里来。毕竟，只有凭借Photoshop的强大功力。我们才能做更有意思、更有灵气、更有动感的相框来。     

涡轮盘用GH4742合金动态再结晶行为

采用单道次等温压缩实验获得了GH4742合金在变形温度为980～1100℃,应变速率为0.005～5s~(-1)条件下的应力-应变曲线。以实验数据为基础,运用KM模型、Poliak-Jonas准则、Avrami模型较为系统地描述了该合金动态再结晶过程的流变应力、临界应变量、组织演化动力学等特征。并在Prasad功率耗散率模型的基础上,将动态再结晶组织转变体积分数引入其中,获得了动态再结晶过程的能量变化规律,借助微观组织表征技术,揭示了该合金动态再结晶机理。研究结果表明:GH4742合金随着变形温度的升高和应变速率的降低,动态再结晶临界应变量减小,组织转变体积分数增加。发生完全动态再结晶时的功率耗散率大于0.44,形成机制为位错诱导的连续动态再结晶。     

集成电路的工作原理及其可靠性

通过分析集成电路失效类型与诸影响因素的关系,对集成电路可靠性进行理论的探讨,从而提高我国集成电路的竞争力,开创我国集成电路发展新局面。     

神经网络预测搅拌摩擦加工TC4超塑性行为

目的 研究搅拌摩擦加工工艺改性的Ti–6Al–4V双相钛合金的超塑性变形行为。方法 对360 r/min、30mm/min工艺条件下搅拌摩擦加工处理的TC4钛合金在不同的变形条件下进行超塑性拉伸实验,在实验数据的基础上构建以变形温度、应变速率和晶粒尺寸为输入参数且以峰值应力为输出参数的3–16–1结构的BP人工神经网络模型。应用所构建的BP人工神经网络模型对不同变形条件的Ti–6Al–4V钛合金的超塑性行为进行预测。结果 BP人工神经网络预测的精准度较高,实验应力值与预测应力值吻合度较高,相关系数R=0.991 3,相对误差为1.91%～12.48%,平均相对误差为5.92%。结论 该模型预测的准确性较高,能够客观真实地描述Ti–6Al–4V合金的超塑性变形行为。