在石油化工领域,管道输送系统的弯管非常容易遭受管内固体颗粒的冲蚀,使管道承压能力降低,增加管道输送的安全风险。首先对油气行业广泛采用的API RP 14E和DNV冲蚀准则进行了描述和分析,进而概述了国内外被较多专家学者提及的弯管固体...在石油化工领域,管道输送系统的弯管非常容易遭受管内固体颗粒的冲蚀,使管道承压能力降低,增加管道输送的安全风险。首先对油气行业广泛采用的API RP 14E和DNV冲蚀准则进行了描述和分析,进而概述了国内外被较多专家学者提及的弯管固体颗粒冲蚀理论和模型,包括经典的微切削理论模型、变形磨损理论模型以及适用性较强的E/CRC冲蚀模型和Oka冲蚀模型。并在此基础上,对不同冲蚀理论和模型进行了对比和分析,指出各个冲蚀理论模型之间的内在联系,以及各自的优势和缺陷。在工程应用方面,对近年来工业中常见的防冲蚀涂层和防冲蚀几何结构进行了系统的归纳和总结。其中,防冲蚀涂层包括金属防冲蚀涂层、非金属防冲蚀涂层以及复合材料防冲蚀涂层,防冲蚀几何结构包括涡旋结构和各种形式的仿生肋条结构。最后,对弯管固体颗粒冲蚀理论模型的研究方向、纳米防冲蚀涂层以及仿生学防冲蚀肋条结构的发展前景进行了展望。为油气管道系统完整性管理、油气储运安全和流动保障等方面的研究提供借鉴。展开更多
Artificial neural network is a new approach to pattern recognition and classification. The model of multilayer perceptron （MLP） and back-propagation （BP） is used to train the algorithm in the artificial neural net...Artificial neural network is a new approach to pattern recognition and classification. The model of multilayer perceptron （MLP） and back-propagation （BP） is used to train the algorithm in the artificial neural network. An improved fast algorithm of the BP network was presented, which adopts a singular value decomposition （SVD） and a generalized inverse matrix. It not only increases the speed of network learning but also achieves a satisfying precision. The simulation and experiment results show the effect of improvement of BP algorithm on the classification of the surface defects of steel plate.展开更多
文摘在石油化工领域,管道输送系统的弯管非常容易遭受管内固体颗粒的冲蚀,使管道承压能力降低,增加管道输送的安全风险。首先对油气行业广泛采用的API RP 14E和DNV冲蚀准则进行了描述和分析,进而概述了国内外被较多专家学者提及的弯管固体颗粒冲蚀理论和模型,包括经典的微切削理论模型、变形磨损理论模型以及适用性较强的E/CRC冲蚀模型和Oka冲蚀模型。并在此基础上,对不同冲蚀理论和模型进行了对比和分析,指出各个冲蚀理论模型之间的内在联系,以及各自的优势和缺陷。在工程应用方面,对近年来工业中常见的防冲蚀涂层和防冲蚀几何结构进行了系统的归纳和总结。其中,防冲蚀涂层包括金属防冲蚀涂层、非金属防冲蚀涂层以及复合材料防冲蚀涂层,防冲蚀几何结构包括涡旋结构和各种形式的仿生肋条结构。最后,对弯管固体颗粒冲蚀理论模型的研究方向、纳米防冲蚀涂层以及仿生学防冲蚀肋条结构的发展前景进行了展望。为油气管道系统完整性管理、油气储运安全和流动保障等方面的研究提供借鉴。
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文摘Artificial neural network is a new approach to pattern recognition and classification. The model of multilayer perceptron （MLP） and back-propagation （BP） is used to train the algorithm in the artificial neural network. An improved fast algorithm of the BP network was presented, which adopts a singular value decomposition （SVD） and a generalized inverse matrix. It not only increases the speed of network learning but also achieves a satisfying precision. The simulation and experiment results show the effect of improvement of BP algorithm on the classification of the surface defects of steel plate.
