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针对高铁弹条生产过程中质量的波动问题,采用工业互联网的技术与热处理工艺的深度融合提升产品的质量,通过构建了一个5×8×1的三层BP神经网络模型,以高铁弹条热处理中的各个参数为输入层,硬度HRC为输出层。对神经网络模型进行训练后,模型的预测值与实际值之间误差小于1%。通过工业互联网的建设,实时获取热处理过程中的参数,以前工序的实际值加上后续工序的设定值,进入训练好的模型对结果进行预测,当预测值与标准值偏离大于5%时,计算出后续工序参数的优化建议。MES系统结合SCADA系统把优化过的工艺参数下发至设备,从而达到提升高铁弹条性能的目的。 相似文献
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超大直径全断面竖井掘进机施工过程中刀盘推力会使围岩受到剧烈扰动。 针对竖井掘进机施工过程
进行数值模拟,探明不同围岩条件下的机—岩相互作用,围岩应力、位移场及塑性区的分布及演化规律。 结果表明:围
岩应力受开挖深度、围岩条件和离刀盘开挖面的距离影响,刀盘盾体与井筒结构交界处、刀盘开挖面边缘及刀盘内圈
会出现应力集中现象;强风化围岩条件下围岩径向变形最大值为 7. 33 mm,距离竖井 1D(D 为竖井直径)掘进施工扰
动影响可忽略;围岩塑性区范围随着围岩条件的劣化和开挖深度的增长呈扩张趋势;先导掘进装置盾体对开挖面内
圈岩体形成约束,刀盘切削挤压岩体时被约束的岩体应力集中,导致内圈刀盘磨损及所需切削扭矩和推力比其他部
位更大。 相似文献
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