基于Elman神经网络阳极效应故障预报方法

目的用神经网络预测控制对铝电解阳极效应故障进行建模,采用相对应的故障检测策略对铝电解槽是否发生阳极效应进行预报.方法在分析铝电解生产过程的基础上,提出El-man神经网络的阳极效应故障预报方法,采用Elman神经网络建立故障预报模型,通过预测槽电阻值来预报阳极效应.结果 Elman神经网络结构简单、误差小、准确率高,在未知生产过程模型的情况下,建立的故障预报系统能够快速准确地实现对铝电解阳极效应故障的预报.结论该方法能够对铝电解中的故障做出正确的诊断,具有较强的自适应性和鲁棒性,有较强的函数逼近能力和收敛速度.因此,该模型大大提高了故障预报精度和实时性,避免了故障的发生,提高了铝电解的生产效率,实现了安全生产,降低了能源消耗,故障诊断准确率在90%以上.

TB17钛合金室温变形及时效析出行为

针对TB17钛合金,研究不同工艺参数下的室温变形及变形后的时效析出行为。通过组织观察及XRD分析,在应变量为0.22以下的室温变形状态以及经室温变形后在(350℃,0.5 h)的低温时效过程中均发生马氏体相变;变形过程中产生的形变诱导马氏体及低温时效过程中产生的等温马氏体都属于板条型马氏体,且均在晶界附近析出;不同点在于等温马氏体呈平行规则分布,而形变诱导马氏体呈现不规则分布;在500℃长时间时效的条件下马氏体相全部分解,细小的α相沿着变形带结构析出,形成大量交错分布的条状α相。在分步变形实验中,等温马氏体在二次变形中起到了降低变形抗力与减小弹性模量的作用。

传输网网络优化的重要性探讨

传输网是电信网的基础,是为各类网站提供相关业务信息的一种传送手段。传输网可承载和传输几乎所有的通信信号,是通信网的重要元素。传输网的规划和建设在通信网络发展中起着举足轻重的作用,它将影响和制约着通信网的发展。通信网的重要组成部分就是传输网,在整个网络的规划以及建设中占有着很重要的位置,通信网的发展以及制约会直接受到传输网优劣的影响。文章通过分析传输网网络的发展现状及问题,深入探讨其网络优化的重要性。

N12160高温合金热压缩变形行为和加工图

该文所研究的N12160合金等温热压实验是在Gleeble-3500热模拟试验机上进行的。获得了N12160合金在应变速率为0.01~5s^-1、变形温度为950℃~1200℃条件下的真应力-真应变曲线。该文采用Arrhenius方程描述了该合金的流变应力行为,同时基于动态材料模型(DMM)建立了N12160合金在不同应变量下的热加工图研究。结果表明:在热压缩变形过程中,流变应力随应变速率的增加而增加,随变形温度的增加而减小。根据热加工图以及微观组织观察得出N12160合金适宜热加工区域的变形参数为:ε=0.02~0.6s^-1,T=1000℃~1080℃和ε=0.2~2s^-1,T=1080℃~1200℃。

基于Monte Carlo模拟的全身骨扫描SPECT专用准直器设计

单光子发射断层成像(single photon emission computed tomography,SPECT)是放射性核素骨显像的重要成像手段之一。为进一步优化临床上应用于骨显像的SPECT系统的探测灵敏度,降低骨扫描时间,提高骨扫描效率,该文在临床双探头SPECT系统的基础上,设计了高探测灵敏度的骨显像专用准直器。通过设计一系列不同的准直器参数,进行Monte Carlo仿真模拟,对不同准直器的探测灵敏度和图像分辨率进行评估,以验证准直器的几何参数与性能的关系,选出一套准直器的设计方案,并用热圆柱模型实验验证了该准直器的成像效果。结果表明:该准直器在保证图像质量的同时,能显著降低骨扫描的采集时间。