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Complex force network in marginally and deeply jammed solids
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作者 胡茂彬 姜锐 吴清松 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2013年第6期475-480,共6页
This paper studies the force network properties of marginally and deeply jammed packings of frictionless soft particlesfrom the perspective of complex network theory. We generate zero-temperature granular packings at ... This paper studies the force network properties of marginally and deeply jammed packings of frictionless soft particlesfrom the perspective of complex network theory. We generate zero-temperature granular packings at different pressures by minimizing the inter-particle potential energy. The force networks are constructed as nodes representing particles and links representing normal forces between the particles. Deeply jammed solids show remarkably different behavior from marginally jammed solids in their degree distribution, strength distribution, degree correlation, and clustering coefficient. Bimodal and multi-modal distributions emerge when the system enters the deep jamming region. The results also show that small and large particles can show different correlation behavior in this simple system. 展开更多
关键词 jamming complex networks amorphous solids
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基于网络度量元的Solidity智能合约缺陷预测
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作者 李显伟 潘伟丰 +2 位作者 王家乐 潘云 袁成祥 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第12期3545-3550,共6页
针对现有智能合约缺陷预测方法未考虑合约代码内部结构对缺陷产生的影响的不足,提出了一种基于网络度量元的Solidity智能合约缺陷预测方法。首先,通过Solidity-Antlr4工具构建Solidity智能合约的抽象语法树(abstract syntax tree, AST)... 针对现有智能合约缺陷预测方法未考虑合约代码内部结构对缺陷产生的影响的不足,提出了一种基于网络度量元的Solidity智能合约缺陷预测方法。首先,通过Solidity-Antlr4工具构建Solidity智能合约的抽象语法树(abstract syntax tree, AST);其次,根据抽象语法树构建合约网络,网络中的节点代表函数和属性,边代表函数间的调用关系和函数对属性的操作关系;然后,引入复杂网络领域的知识,构建了一套针对Solidity智能合约的网络度量元;最后,基于多种回归模型和分类模型构建智能合约缺陷预测模型,进而比较不同类型的度量元在Solidity智能合约缺陷预测方面的性能。数据实验表明,结合了网络度量元的缺陷预测模型的预测性能比相应没有结合网络度量元的模型要好。 展开更多
关键词 智能合约 软件缺陷预测 网络度量元集 solidITY 抽象语法树
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THE APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS TO INVESTIGATION ON THE THICKNESS OF INTERMETALLIC LAYER UNDER SOLID-LIQUID PRESSURE BONDING OF STEEL AND ALUMINIUM 被引量:8
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作者 P. Zhang J.Z. Cui Y.H. Du and Q.Z. Zhang(Department of Metal Forming, Northeastern University, Shenyang 110006, China)(Department of Mining, Northeastern University, Shenyang 110006, China) 《Acta Metallurgica Sinica(English Letters)》 SCIE EI CAS CSCD 1997年第6期523-526,共4页
Artificial neural networks (ANN), being a sophisticated type of information processing system by imitating the neural system of human brain, can be used to investigate the effects of concentration of flux solution, te... Artificial neural networks (ANN), being a sophisticated type of information processing system by imitating the neural system of human brain, can be used to investigate the effects of concentration of flux solution, temperature of liquid aluminium, temperture of tools and pressure on thickness of the intermetallic layer at the interface between steel and aluminium under solid-liquid pressure bonding of steel and aluminium perfectly. The optimum thickness has been determined according to the value of the optimum shearing strength. 展开更多
关键词 artificial neural network thickness of the intermetallic layer solid-liquid pressure bonding
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Application of BP neural network to semi-solid apparent viscosity simulation
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作者 罗中华 张质良 《中国有色金属学会会刊:英文版》 CSCD 2003年第5期1145-1148,共4页
Two layer BP neural network was designed for the semi solid apparent viscosity simulation. The apparent viscosity simulations of Sn 15%Pb alloy and Al 4.5%Cu 1.5%Mg alloy stirred slurries were carried out. The trained... Two layer BP neural network was designed for the semi solid apparent viscosity simulation. The apparent viscosity simulations of Sn 15%Pb alloy and Al 4.5%Cu 1.5%Mg alloy stirred slurries were carried out. The trained BP neural network forecast the curve of the apparent viscosity versus solid volume fraction of Sn 15%Pb alloy, under the condition of shear rate, =150 s -1 , and cooling rate of G =0.33 ℃/min. The simulation results are well agreement with the experimental values given in references. The fitted mathematical formula of Sn 15%Pb alloy apparent viscosity, under the condition of the cooling rate of G =0.33 ℃/min, was obtained by optimization method. The results show that the precision of apparent viscosity simulation value by neural network is much better than that of its calculation value by fitted mathematical formula. 展开更多
关键词 半固态 神经网络 固体体积粒度 表观粘度 仿真
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SYNTHESIS AND NMR CHARACTERIZATION OF PRECURSORS OF EPOXY NETWORK AS POLYMER HOST FOR SOLID ELECTROLYTE
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作者 巴恒飞 彭新生 +1 位作者 陈东霖 王佛松 《Chinese Journal of Polymer Science》 SCIE CAS CSCD 1992年第1期32-43,共12页
To raise the room temperature ionic conductivity and improve the mechanical strength of a PEO-based polymer electrolyte, a noncrystalline two-component epoxy electrolyte system has been prepared. The diglycidyl ether ... To raise the room temperature ionic conductivity and improve the mechanical strength of a PEO-based polymer electrolyte, a noncrystalline two-component epoxy electrolyte system has been prepared. The diglycidyl ether of polyethylene glycols as precursors of the system were synthesized by a two-step process. The presumed structure of the product was characterized, by ^(13)C, ~1H NMR and IR spectroscopy. It was found that a side-reaction occurred between the secondary hydroxyl group of PEG-chlorohydrin and epichlorohydrin in some degree, resulting in a by- product containing—CH_2Cl side group. By selecting a characteristic signal, which is undistorted by the increase in the length of CH_2 CH_2—O segment, a ~1H NMR approach of determining the equivalent epoxy weight (EEW) was proposed. The method is valid to specimens even though the EEW is as high as 2,000. The examination of the specimens by DSC showed that epoxidation greatly depressed the crystallinity of the PEG's, whereas the T_g was raised. 展开更多
关键词 Polymer solid electrolyte Polyethylene glycol epoxy network ^(13)C and ~1H NMR characterization ~1H NMR method of determining epoxide equivalent weight
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基于神经网络的零射程线闭路制导方法
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作者 刘运鹏 施健峰 +2 位作者 刘旭东 王长江 李华滨 《导弹与航天运载技术(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第4期52-56,共5页
对于固体发动机飞行器,在动力飞行段一般采用能量匹配闭路制导或者倾角约束的闭路制导方法,这种闭路制导方法的控制精度较高,但其精度受到发动机性能偏差的影响较大,为了减小发动机性能偏差对制导精度的影响,提出了基于神经网络的零射... 对于固体发动机飞行器,在动力飞行段一般采用能量匹配闭路制导或者倾角约束的闭路制导方法,这种闭路制导方法的控制精度较高,但其精度受到发动机性能偏差的影响较大,为了减小发动机性能偏差对制导精度的影响,提出了基于神经网络的零射程线闭路制导方法。首先,建立了飞行器动力飞行段运动模型,对零射程线闭路制导进行了分析推导;其次,设计了多输入神经网络算法,确定了输入输出参数,对剩余能量、待增速度以及趋零射程线角度进行训练,将神经网络训练结果与零射程线闭路制导相结合,使得在不同的发动机偏差情况下,反馈不同的趋零射程线角度;最后,通过选择不同的偏差状态进行仿真验证,仿真结果表明该方法能有效地减小发动机偏差对制导精度的影响,具有较强的抗偏差能力,制导精度高。 展开更多
关键词 零射程线 固体发动机 神经网络 闭路制导
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基于固态断路器主动注入式直流故障测距方法
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作者 王伟 帅智康 +2 位作者 李杨 何梨梨 方辰晨 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期2360-2370,共11页
随着直流配电网的快速发展与深化应用,准确可靠的故障测距技术对直流故障检修和恢复至关重要。该文提出一种基于固态断路器(SSCB)主动注入式直流故障测距方法。首先,利用SSCB开断主动注入不同脉冲宽度的信号,并检测注入脉冲首末端和反... 随着直流配电网的快速发展与深化应用,准确可靠的故障测距技术对直流故障检修和恢复至关重要。该文提出一种基于固态断路器(SSCB)主动注入式直流故障测距方法。首先,利用SSCB开断主动注入不同脉冲宽度的信号,并检测注入脉冲首末端和反射波首末端的时间差作为注入波形传播时间间隔,能够减小采样频率带来的误差。然后,提取电缆线路电压线模量作为检测量,削弱正负极线路之间的耦合作用,获得稳定波速。最后,基于小波变换原理提出改进自适应模极大值方法来检测脉冲首末端时刻,减小噪声和过渡电阻对测距精度的影响。仿真结果表明,基于SSCB主动注入式测距方法在直流配电网单极接地和极间短路故障情况下均能够实现准确且快速的定位。 展开更多
关键词 直流配电网 故障测距 固态断路器 主动注入 自适应模极大值
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城市固体废弃物资源化共生网络脆弱性研究——基于某市无废城市建设的案例分析
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作者 王秋菲 曹梦涵 《沈阳建筑大学学报(社会科学版)》 2024年第2期164-171,共8页
城市固体废弃物资源化共生网络是实现无废城市的最佳途径,城市固体废弃物共生网络容易受多种因素的影响,包括再生资源需求萎缩或标准的变更,突破性技术的出现以及由于市场、技术、政策中存在的信息不对称引发的利益冲突等。资源化共生... 城市固体废弃物资源化共生网络是实现无废城市的最佳途径,城市固体废弃物共生网络容易受多种因素的影响,包括再生资源需求萎缩或标准的变更,突破性技术的出现以及由于市场、技术、政策中存在的信息不对称引发的利益冲突等。资源化共生网络系统的动荡或非正常运行,制约了无废城市的建设和发展。基于此,研究梳理了中国无废城市的建设背景及发展过程,以国内某城市为例,介绍了该市无废城市建设的基本情况和成果,构建了固体废弃物资源化共生网络,并运用MATLAB程序进行了仿真实验。研究表明:该市的城市固体废弃物共生网络尚未形成嵌套模式,不同产业链的共生模式存在差异,并从推进信息化建设、关注核心企业运行和开展技术创新3个方面对城市固体废弃物资源化共生网络的脆弱性进行了治理。 展开更多
关键词 固体废物 资源化处理 共生网络 仿真实验
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猕猴桃便携式无损检测仪影响因素及其精度校准分析
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作者 张琛 郗笃隽 +2 位作者 裴嘉博 刘辉 汪末根 《江西农业学报》 CAS 2024年第4期53-58,共6页
为探究产地、成熟度对便携式可溶性固形物无损检测精度的影响,以同一品种3个产地的猕猴桃为试材,分别采用便携式无损检测仪和常规有损检测仪对其可溶性固形物含量进行测定和比较,并运用人工神经网络对其进行分析。结果表明,在使用便携... 为探究产地、成熟度对便携式可溶性固形物无损检测精度的影响,以同一品种3个产地的猕猴桃为试材,分别采用便携式无损检测仪和常规有损检测仪对其可溶性固形物含量进行测定和比较,并运用人工神经网络对其进行分析。结果表明,在使用便携式无损检测仪对猕猴桃可溶性固形物检测时,3个产地的无损检测R2分别为0.26、0.52、0.61,成熟度会对其检测精度造成一定影响,但在不同产地间没有稳定、统一的规律;基于人工神经网络学习、建模产生的随机预测值可将R2提高5%~49%。因此,可利用预测值来作为中间校准程序,以辅助提高便携式无损检测精度。 展开更多
关键词 猕猴桃 可溶性固形物 便携式无损检测 精度 人工神经网络
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网状孔壁碳化硅基多孔陶瓷的制备及其颗粒物过滤研究
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作者 刘静静 岳卫东 +1 位作者 熊飞 单言芳 《耐火材料》 CAS 北大核心 2024年第2期132-136,共5页
为了提高碳化硅基多孔陶瓷的过滤性能,以碳化硅粉体、氧化铝粉体、聚醚多元醇、多亚甲基多苯基异氰酸酯、二月桂酸二丁基锡、三乙烯二胺、稳泡剂硅油(阿拉丁)为原料,通过聚氨酯发泡技术,研制了三维(3D)网状孔壁结构的碳化硅基多孔陶瓷试... 为了提高碳化硅基多孔陶瓷的过滤性能,以碳化硅粉体、氧化铝粉体、聚醚多元醇、多亚甲基多苯基异氰酸酯、二月桂酸二丁基锡、三乙烯二胺、稳泡剂硅油(阿拉丁)为原料,通过聚氨酯发泡技术,研制了三维(3D)网状孔壁结构的碳化硅基多孔陶瓷试样,并探索了料浆固含量(固相质量分数分别为45%、50%、55%和60%)对试样显微结构、物理性能和颗粒物过滤性能的影响。结果表明:1)随着固含量的升高,试样体积密度和常温耐压强度提高,显气孔率降低;2)聚氨酯发泡过程中产生的微孔会分布在陶瓷孔壁上形成网状孔壁结构,增大颗粒物与孔壁碰撞概率,提高试样的过滤效率;同时,网状孔壁结构还可以提高试样气孔贯通性,降低其压降;3)当固含量为55%(w)时,试样体积密度约为0.57 g·cm^(-3),显气孔率为79.2%,常温耐压强度为3.7 MPa;且对颗粒物的去除率高达91.2%,具有良好的再生性能。 展开更多
关键词 碳化硅 多孔陶瓷 聚氨酯发泡 网状孔壁 过滤效率 固含量
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基于级联常通型SiC JFET的快速中压直流固态断路器设计及实验验证 被引量:2
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作者 何东 徐星冬 +1 位作者 兰征 王伟 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期158-167,共10页
固态断路器(solid state circuit breaker, SSCB)是直流配电网中实现快速、无弧隔离直流故障的关键保护装置。首先提出了一种基于级联常通型碳化硅(silicon carbide, SiC)结型场效应晶体管(junction field effect transistor, JFET)的... 固态断路器(solid state circuit breaker, SSCB)是直流配电网中实现快速、无弧隔离直流故障的关键保护装置。首先提出了一种基于级联常通型碳化硅(silicon carbide, SiC)结型场效应晶体管(junction field effect transistor, JFET)的新型中压直流SSCB拓扑,直流故障发生时利用金属氧化物压敏电阻(metal oxide varistor, MOV)向SSCB主开关级联常通型SiC JFET器件的栅源极提供驱动电压,可快速实现直流故障保护。其次详细分析了SSCB关断和开通过程的运行特性,并提出了SSCB驱动电路关键参数设计方法。最后研制了基于3个级联常通型Si C JFET器件的1.5 kV/63 A中压SSCB样机,通过短路故障、故障恢复实验验证了设计方法的有效性。结果表明该SSCB关断250 A短路电流的响应时间约为20μs,故障恢复导通响应时间约为12μs,为中压直流SSCB的拓扑优化设计和级联常通型Si C JFET器件的动静态电压均衡性能提升提供了支撑。 展开更多
关键词 直流配电网 固态断路器 碳化硅结型场效应晶体管 金属氧化物压敏电阻 短路故障
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基于注意力模块化神经网络的城市固废焚烧过程氮氧化物排放预测 被引量:2
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作者 蒙西 王岩 +1 位作者 孙子健 乔俊飞 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期593-603,共11页
氮氧化物(nitrogen oxides,NO_(x))浓度的实时精准检测是实现脱硝过程闭环控制的前提,对提高城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程脱硝效率具有重要意义。为此,提出了一种基于注意力模块化神经网络(attention mod... 氮氧化物(nitrogen oxides,NO_(x))浓度的实时精准检测是实现脱硝过程闭环控制的前提,对提高城市固废焚烧(municipal solid waste incineration,MSWI)过程脱硝效率具有重要意义。为此,提出了一种基于注意力模块化神经网络(attention modular neural network,AMNN)的MSWI过程NO_(x)排放预测方法。首先,模拟脑网络“分而治之”处理复杂任务的特性,利用模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法将待预测任务划分为多个子任务,从而降低预测任务复杂度;其次,针对各子任务,设计一种自组织模糊神经网络(self-organizing fuzzy neural network,SOFNN)构建子模型,通过神经元增删机制和二阶学习算法提高子模型的学习效率和学习精度;然后,提出了一种基于注意力机制的子模型整合策略,进一步提高预测模型的泛化性能;最后,通过基准实验Mackey-Glass时间序列预测和北京某MSWI厂实际数据验证了AMNN的可行性和有效性。 展开更多
关键词 城市固废焚烧 模块化神经网络 注意力机制 NOx排放预测
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基于常通型SiC JFET器件的中低压直流固态断路器研究综述
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作者 何东 蒋磊 +2 位作者 兰征 王伟 沈征 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第22期7213-7227,共15页
直流固态断路器(SSCB)作为直流配电网中关键的故障保护装置,是快速无弧隔离短路、过电流故障的重要手段。随着宽禁带半导体材料技术的飞速发展,常通型碳化硅(SiC)结型场效应晶体管(JFET)因其具有通态损耗低、零电压开通等优点,已成为SSC... 直流固态断路器(SSCB)作为直流配电网中关键的故障保护装置,是快速无弧隔离短路、过电流故障的重要手段。随着宽禁带半导体材料技术的飞速发展,常通型碳化硅(SiC)结型场效应晶体管(JFET)因其具有通态损耗低、零电压开通等优点,已成为SSCB主开关应用的理想器件之一。该文主要论述了直流SSCB的发展现状,针对国内外提出的基于常通型SiC JFET器件的SSCB拓扑结构进行归纳总结。在此基础上,详细论述基于常通型SiC JFET器件的单向、双向低压SSCB在过载、短路保护方面的研究现状及串联、并联型中压SSCB的拓扑结构、工作原理及应用特点,讨论了可应用于SSCB的缓冲电路及其性能特点。最后,展望了基于常通型SiC JFET器件的中低压直流SSCB发展前景。 展开更多
关键词 直流配电网 固态断路器 SiC JFET拓扑 缓冲电路
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源荷波动时含固态变压器的有源配电网动态无功优化方法
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作者 孙汝羿 袁至 +1 位作者 王维庆 何山 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期937-945,共9页
针对分布式电源并网引起的双向潮流导致网损增大以及分布式电源、负荷的波动导致节点电压波动等问题,文章基于固态变压器(Solid State Transformer,SST)两侧电力电子变换器的脉冲宽度调制技术,提出了一种控制潮流的方法。该方法首先建... 针对分布式电源并网引起的双向潮流导致网损增大以及分布式电源、负荷的波动导致节点电压波动等问题,文章基于固态变压器(Solid State Transformer,SST)两侧电力电子变换器的脉冲宽度调制技术,提出了一种控制潮流的方法。该方法首先建立了含SST的有源配电网动态无功优化模型;然后以多时刻的有功网损和电压波动为优化目标,采用改进多目标粒子群算法对SST的一、二次侧的电力电子变换器的调制角和调制系数等多个控制变量进行求解;最后建立仿真模型并与基于有载调压变压器的有源配电网动态无功优化方法进行比较。结果证明了所提方法在降低配电网网损和维持节点电压稳定方面的优越性。 展开更多
关键词 固态变压器 有源配电网 动态无功优化 多目标粒子群
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A novel strategy of smart manipulation by micro-scale oscillatory networks of the reactionary zones for enhanced extreme thrust control of the next-generation solid propulsion systems
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作者 Alexander N.Lukin 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS CSCD 2018年第5期635-642,共8页
The main aim of this research is to get a better knowledge and understanding of the micro-scale oscillatory networks behavior in the solid propellants reactionary zones. Fundamental understanding of the micro-and nano... The main aim of this research is to get a better knowledge and understanding of the micro-scale oscillatory networks behavior in the solid propellants reactionary zones. Fundamental understanding of the micro-and nano-scale combustion mechanisms is essential to the development and further improvement of the next-generation technologies for extreme control of the solid propellant thrust. Both experiments and theory confirm that the micro-and nano-scale oscillatory networks excitation in the solid propellants reactionary zones is a rather universal phenomenon. In accordance with our concept,the micro-and nano-scale structures form both the fractal and self-organized wave patterns in the solid propellants reactionary zones. Control by the shape, the sizes and spacial orientation of the wave patterns allows manipulate by the energy exchange and release in the reactionary zones. A novel strategy for enhanced extreme thrust control in solid propulsion systems are based on manipulation by selforganization of the micro-and nano-scale oscillatory networks and self-organized patterns formation in the reactionary zones with use of the system of acoustic waves and electro-magnetic fields, generated by special kind of ring-shaped electric discharges along with resonance laser radiation. Application of special kind of the ring-shaped electric discharges demands the minimum expenses of energy and opens prospects for almost inertia-free control by combustion processes. Nano-sized additives will enhance self-organizing and self-synchronization of the micro-and nano-scale oscillatory networks on the nanometer scale. Suggested novel strategy opens the door for completely new ways for enhanced extreme thrust control of the solid propulsion systems. 展开更多
关键词 solid propulsion systems EXTREME thrust control Reactionary ZONES MICRO-SCALE OSCILLATORY networkS Self-organized wave patterns Energy-releasing areas
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基于CNN和近红外光谱的蜜柑SSC预测模型研究
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作者 相志勇 苗玉彬 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第11期139-144,共6页
针对抽样化验等传统果实品质检测方法具有破坏性以及现有回归预测模型存在光谱信息损失和特征提取不够完备等问题,提出基于近红外光谱分析技术和一维卷积神经网络(1D-CNN)实现蜜柑果实可溶性固形物含量预测的模型和方法。采集蜜柑的近... 针对抽样化验等传统果实品质检测方法具有破坏性以及现有回归预测模型存在光谱信息损失和特征提取不够完备等问题,提出基于近红外光谱分析技术和一维卷积神经网络(1D-CNN)实现蜜柑果实可溶性固形物含量预测的模型和方法。采集蜜柑的近红外光谱和测定可溶性固形物含量建立数据集。并通过试验对比确定使模型性能最优的网络结构深度、卷积核尺寸和数量、有无批量归一化(BN)层、池化方式、全连接层深度和Dropout值等网络结构参数,形成包含2层卷积层、2层BN层,2层最大池化层和2层全连接层的一维卷积神经网络,并设置Dropout值为0.2。与偏最小二乘回归、主成分回归和支持向量机回归预测模型的性能对比试验表明:提出的1D-CNN模型预测精度和模型稳定性均优于传统回归预测算法,其验证集上的均方根误差为0.3339,决定系数为0.8655,能够实现对蜜柑近红外光谱数据特征的有效提取和对蜜柑可溶性固形物含量的无损检测。 展开更多
关键词 蜜柑 近红外光谱 卷积神经网络 可溶性固形物 无损检测
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三维网格模型的局部三角剖分算法
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作者 李岩席 贺可太 朱冬梅 《机电产品开发与创新》 2024年第1期6-10,共5页
为了提高三维网格模型的渲染显示效率和提高网格质量以满足有限元分析,提出了一种新的三维网格模型的局部三角剖分方法。本方法的三角剖分基于Bowyer-Watson插点算法实现。通过在新插入点的邻域内搜索三角形来提高三角剖分的效率,通过... 为了提高三维网格模型的渲染显示效率和提高网格质量以满足有限元分析,提出了一种新的三维网格模型的局部三角剖分方法。本方法的三角剖分基于Bowyer-Watson插点算法实现。通过在新插入点的邻域内搜索三角形来提高三角剖分的效率,通过对网格的几何形状和连通性进行局部修改来提高网格质量。通过尺寸场来约束控制三角剖分区域,使得生成的网格质量和算法性能有较好的综合表现。 展开更多
关键词 三维网格模型 三角剖分 DELAUNAY三角网
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食醋固态发酵罐关键参数解析与发酵工艺优化
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作者 李岩 王爱霞 +4 位作者 李晓伟 郑宇 夏梦雷 佟立涛 王凤忠 《中国调味品》 CAS 北大核心 2024年第8期142-148,185,共8页
采用自动化装备进行食醋发酵生产是食醋行业未来发展的方向之一。采用食醋固态发酵罐设备进行食醋固态发酵,利用共现网络分析发酵条件与核心风味物质的相关性,以满意度函数综合评分(D_(v))为考察指标,优化发酵工艺并建立响应面模型。结... 采用自动化装备进行食醋发酵生产是食醋行业未来发展的方向之一。采用食醋固态发酵罐设备进行食醋固态发酵,利用共现网络分析发酵条件与核心风味物质的相关性,以满意度函数综合评分(D_(v))为考察指标,优化发酵工艺并建立响应面模型。结果表明,利用食醋固态发酵罐发酵的最佳工艺条件为翻醅周期24 h、接种量5.20%、温度35.00℃。与传统手工生产的食醋相比,该工艺条件生产的食醋的理化指标(除挥发酸外)基本无显著性差异,两者核心风味物质滋味轮基本重合,但香气轮存在较大差异。温度作为主要影响因素,与2,3-丁二酮、乙偶姻、糠醛、苯甲醛、苯乙醇、甘露糖、乳酸、丙酮酸、氨基酸呈正相关,与酯类、乙酸、原料淀粉利用率呈显著负相关。 展开更多
关键词 固态发酵罐 共现网络 满意度函数 风味物质
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基于LSTM网络的内弹道性能预示方法
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作者 冯伟业 陈林泉 +1 位作者 吴秋 陈林君 《弹箭与制导学报》 北大核心 2024年第1期57-62,共6页
零维内弹道分析计算简便、高效,是一种常用的内弹道性能分析方法,但其常采用将喉径变化视为线性烧蚀的方法对喉部面积进行简化处理,而大量的试验表明喉径烧蚀并非线性,喉衬烧蚀主要发生在发动机工作的中后期。为此,文中提出了一种基于... 零维内弹道分析计算简便、高效,是一种常用的内弹道性能分析方法,但其常采用将喉径变化视为线性烧蚀的方法对喉部面积进行简化处理,而大量的试验表明喉径烧蚀并非线性,喉衬烧蚀主要发生在发动机工作的中后期。为此,文中提出了一种基于遗传算法和LSTM神经网络的内弹道性能预示方法,首先利用遗传算法和零维内弹道计算方程,从试验所得的压强数据中对喉径变化曲线进行辨识;然后利用LSTM神经网络建立喉径变化预示模型,实现对发动机喉径变化曲线的预示,并以此为基础对工作段内弹道性能进行预示;最后以实际案例对该方法进行验证,预示曲线与实际曲线的均方误差为0.118 MPa,相对误差为1.35%,结果表明该方法可以较为准确的预示固体火箭发动机的压强变化曲线。 展开更多
关键词 内弹道 人工神经网络 固体火箭发动机 遗传算法
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基于流量预测的波纹管泵流量脉动抑制控制方法
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作者 顾晓伟 周明昊 申慧敏 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第9期1684-1691,共8页
随着晶圆内部线宽减小,在晶圆制造的湿法清洗工艺中对超纯水杂质颗粒的数量和直径提出了更严格的要求,以提高晶圆生产的产量,因此,对作为流控部件的波纹管泵(BsP)有更高的要求。针对波纹管泵运行过程中流量脉动导致的超洁净水颗粒杂质... 随着晶圆内部线宽减小,在晶圆制造的湿法清洗工艺中对超纯水杂质颗粒的数量和直径提出了更严格的要求,以提高晶圆生产的产量,因此,对作为流控部件的波纹管泵(BsP)有更高的要求。针对波纹管泵运行过程中流量脉动导致的超洁净水颗粒杂质增加和晶圆良品率下降的问题,提出了一种基于神经网络流量预测模型的流量脉动抑制控制方法。首先,阐述了波纹管泵的工作原理和流量脉动产生的原因;然后,介绍了波纹管泵流固耦合模型的搭建方法,使用神经网络流量预测模型建立了流量脉动前馈控制的理论方法;最后,使用COMSOL仿真进行了流量预测模型验证研究,基于Simulink仿真平台开展了前馈控制应用于流量脉动抑制的验证研究。研究结果表明:在流量为[3.39,5.01]L/min时,预测的绝对流量误差范围为[8.0×10^(-1),1.6×10^(-1)]L/min;当流量为5.0 L/min时,最大流量脉动可从1.6 L/min降至4.0×10^(-1) L/min。在仿真验证中,该方法对波纹管泵脉动抑制有显著的效果,还可以有效提高波纹管的性能。 展开更多
关键词 波纹管泵(BsP) 流量脉动 流固耦合仿真 神经网络流量预测模型 COMSOL SIMULINK 前馈控制
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