遗传BP神经网络在大宗商品市场风险预警中的应用

研究利用遗传BP神经网络预警大宗商品电子交易市场风险的应用方法,将定量分析的思维方式引入大宗商品市场风险评价管理中.为此目的,建构了一个基于遗传BP神经网络的预警模型(GA-BPNNM),在市场调研的基础上建立了大宗商品电子交易市场风险评价指标体系,并通过实验确定了预警模型的最佳训练函数和隐层的最佳节点数.GA-BPNNM借助BP神经网络强大的自学习能力和非线性映射能力,克服传统手段在分析大宗商品电子交易市场风险时因其定义的模糊性和诱发因素的多样性所带来的困难;同时通过遗传算法与BP网络两者相互融合优化,解决BP神经网络易落入局部最优、收敛速度慢以及遗传算法易早熟等问题.仿真测试实验表明,GA-BPNNM预测结果优于标准BP神经网络预测方法,用于大宗商品电子交易市场风险损失程度预警是有效可行的.

时效时间对Al⁃Mg⁃Si合金组织及弯曲性能的影响

采用室温拉伸和弯曲试验研究了时效时间对2种不同成分Al⁃Mg⁃Si合金弯曲性能的影响规律,并采用扫描电镜、透射电镜等手段从微观组织角度揭示了其相关机理。结果表明,失稳伸长率(断后伸长率与均匀伸长率的差值)越大,合金弯曲性能越好;随着时效时间从2 h增加至10 h,晶界析出相数量减少、间距增加,2种合金的弯曲性能均逐渐提高,弯曲角分别从90.8°、79.0°增加至104.5°、102.5°;Si含量较高的合金(Mg含量0.756%、Si含量0.796%,质量分数)中,Si原子容易在晶界处偏聚形成较多的富Si相和Si单质,从而降低材料的弯曲性能。

Cu含量对Al-1Mg-0.6Si-xCu合金板材韧性及弯曲性能的影响

采用室温拉伸、Kahn撕裂以及弯曲实验,结合数字图像分析法和扫描透射电镜等手段,探究了Cu含量对Al-1Mg-0.6Si-xCu合金板材韧性及弯曲性能的影响。结果表明:随着Cu含量的增加,合金的伸长率、均匀伸长率、均匀断裂能和单位面积裂纹形核功逐渐增加,合金的弯曲性能变好,均匀阶段韧性提升,而合金的失稳伸长率、失稳断裂能及单位面积裂纹扩展功下降,合金失稳阶段韧性变差。随着Cu含量的增加,Al-1Mg-0.6Si-xCu合金中强化相β″的密度增加,且在0.5-Cu合金中出现Q′相和L相,晶内析出相密度增加,使得合金在形变过程中消耗的能量增加;晶界析出相间距增加,从而提高合金的韧性及弯曲性能。