非传统热处理对纳米复相Nd2Fe14B/α-Fe永磁体磁性能的影响

为改善纳米复相Nd2Fe14B／α-Fe永磁合金微结构以提高磁性能，用熔体块淬和晶化热处理的方法制备纳米复相Nd2Fe14B／α-Fe永磁体，研究快速热处理、磁场热处理及动态晶化热处理等非传统热处理对Nd10.5Fe76.4 Co5Zr2B6.1永磁体组织结构和磁性能的影响。采用XRD、DTA、AFM、TEM等方法对合金的组织结构、晶化行为进行研究。结果表明：与传统热处理相比，非传统热处理不仅可促进快淬NdFeB粉末的品化，降低晶化温度，缩短晶化时间，而且能细化晶粒，增强晶粒间磁交换耦合作用，提高磁性能。Nd10.5Fe76.4Co5Zr2B6.1合金快淬粉末在685℃经6min动态晶化热处理后制得的粘结磁体获得最佳磁性能，剩磁Br为0．684T，内禀矫顽力Hej为685kA／m，磁感矫顽力Heb为439kA／m，最大磁能积(BH)m为79kJ／m^3。     

大坝安全监测量的组合预测模型研究

鉴于传统数学模型和神经网络等预测模型在大坝安全监测领域应用中存在预测精度不高的问题，分析探讨了BP神经网络模型和统计预测模型的各自建立方法，在此基础上提出了一种新的组合预测模型，结合实测数据对此组合预测模型进行了检验。通过实例表明，该组合预测模型不仅很好地克服了BP神经网络模型和线性回归模型的缺陷，亦提高了预测精度，在大坝安全监测量预测中具有较强的实用性。     

混沌局域法与神经网络组合供水量预测

城市供水量是非线性、非平稳时间序列,组合预测模型能获得更高精度预测结果。通过深入分析混沌局域法与神经网络预测模型特点,提出了一种新的组合预测模型。首先,应用混沌局域法对城市日供水量进行初预测,然后,应用神经网络对预测结果进行修正。由于所提出的组合模型利用了混沌局域法及神经网络进行优势互补,能同时提高预测精度与计算效率。为验证所提出组合预测模型的可行性,采用某市7 a实测供水量数据,对混沌局域法、BPNN、RBF及GRNN神经网络4种单一预测模型及相应的3种组合模型预测精度进行定量分析,结果表明,组合预测模型精度都高于对应单一预测模型,混沌局域法与GRNN神经网络组合模型预测精度最高,且运算时间远低于单一神经网络模型运算时间。     

基于灰色遗传BP神经网络的大坝变形预测

提出了一种基于灰色预测模型的遗传算法优化BP神经网络的组合预测模型。通过对原始大坝序列进行灰色拟合,弱化原始序列的随机扰动影响,增强数据的线性规律,并采用遗传算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,之后将灰色拟合后的残差作为优化后的BP神经网络的输入样本进行训练和测试,进而建立灰色遗传BP神经网络预测模型。组合模型充分结合了BP神经网络自适应学习的优点,避免了灰色方法及模型在非线性预测方面的缺陷;同时集成了遗传算法的全局寻优性能,弥补了神经网络容易陷入局部极值点的缺陷。与灰色GM(1,1)和单一BP神经网络对比表明,组合模型能保证较优的局部预测值和较高的全局预测精度,应用于复杂的大坝变形预测中是可行的。     

基于神经网络的一种组合预测的构建与应用

以长春一汽集团的汽车生产总量为研究对象,分别构建了回归分析、灰色预测和神经网络三个预测模型,并在此基础之上,借助神经网络对三个模型进行了组合,构造了一种新的组合预测模型.通过对几种模型的分析比较,得出这种组合预测具有很高的预测精度.而且,预测表明组合模型比单一模型的预测更加稳健.     

短期电力负荷组合预测方法研究

为了解决短期电力负荷不同预测方法的预测角度片面性、预测精度差等问题,提出了基于小波神经网络(WNN)的组合预测模型.首先用小波神经网络预测模型和历史平均模型分别进行预测,然后再通过小波神经网络对两单一模型的预测值进行组合.相比BP神经网络组合模型,该组合预测模型的预测精度大大提高.该模型同时引入模糊聚类分析的方法选取组合模型的训练样本,减少了训练样本的冗余性,提高了预测模型的精度.     

通过添加Dy和Ga改善纳米复合永磁合金的磁性能

采用快淬及热处理工艺，通过复合添加Dy和Ga，制备了高磁性能的NdFeB纳米复合永磁合金。最佳条件下，添加Dy和Ga的合金磁性能力Jr=1.16T、Hci=580.92kA/m和（BH）max=162.74kJ/m3；而不含Dy和Ga的NdFeB合金为JR=1.18t、Hci=379.5ka/m和（BH）max=119.5kJ/m3。X射线衍射和透射电子显微分析表明两种合金均由2：14：1硬磁相和α-Fe相晶粒尺寸和含量分别小于和低于不含Dy和Ga的NdFeB合金。     

PSO—SVR在果酒生物活性物质预测中的应用

针对BP神经网络和遗传算法对果酒生物活性物质预测存在速度慢和精度低的缺点,建立了基于支持向量回归机（SVR）的果酒生物活性物质预测模型。鉴于支持向量机模型的精度和泛化能力很大程度取决于不敏感损失系数ε、惩罚系数C和RBF核函数的宽度系数7三个参数,模型采用粒子群算法对三个参数同时进行优化,实现了果酒生物活性物质的非线性预测。仿真结果表明：基于PSO—SVR算法的果酒生物活性物质预测模型性能优于所比较的BP神经网络模型和支持向量回归机模型,能有效提高果酒生物活性物质的预测精度和稳定性。     

一种基于径向基神经网络的组合预测模型

根据基于最近邻聚类算法(NNCA)的径向基(RBF)神经网络和自回归求和滑动平均(ARIMA)两种方法,建立了各自的单项预测子模型,并利用RBF神经网络对两个单项预测子模型结果进行组合预测,得到最终的预测值.将该模型应用于长沙市某路段的交通流量预测,实验结果证明了该预测模型的有效性,采用组合预测模型比单一预测模型的预测精度有了较大提高.     

航空客运量的BP神经网络组合预测模型

根据组合预测的理论和神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出了基于人工神经网络的灰色幂模型、多项式回归模型组合的航空客运量预测模型．此模型综合了各单一模型的有效信息,同时也融合了人工神经网络在不确定因素预测领域的优势,能够比较客观地反映我国航空客运系统的发展趋势．文末通过实例对模型精度进行了分析,结果表明,预测值与实际结果具有良好的一致性．     

烧结钕铁硼材料的热稳定性对电机设计的影响及合理选择

稀土永磁尤其是烧结钕铁硼永磁材料的出现，对永磁电机的发展起到积极的推动作用，但是钕铁硼永磁电机在运行时产生的不可逆退磁问题一直困扰着这种电机的推广应用.为了解决该问题，着重分析了烧结钕铁硼永磁材料的热稳定性对电机设计、永磁体用量的影响.在大量烧结钕铁硼材料测试分析的基础上，提出了准确、实用的烧结钕铁硼永磁材料的选择标准，即由常温下的磁性能推算永磁体高温热稳定性.实践表明，该方法可以保证永磁电机设计的合理性和运行的可靠性.     

基于改进的BP神经网络的粘结NdFeB永磁体制备工艺优化设计

采用均匀设计实验方案,结合主成分分析方法,建立了制备工艺与磁体性能之间的BPNN预测模型。利用该模型对粘结NdFeB永磁体的制备工艺进行了优化,并研究了单因素以及多因素交互作用与磁体性能之间的关系。结果表明该模型预测精度较高,对Br、Hcj及(BH)m的预测相对误差最大值分别为1.85%、1.28%和1.47%。     

表面处理对粘结钕铁硼永磁的抗氧化性研究

本文研究了微观处理和宏观处理对钕铁硼（ＮｄＦｅＢ）的抗氧化性影响，结果表明偶联剂微观保护ＮｄＦｅＢ磁粉和环氧徐层宏观保护粘结ＮｄＦｅＢ磁体相结合的办法可显著提高塑料粘结ＮｄＦｅＢ永磁的抗氧化性。     

高矫顽力钕铁硼磁体在水下电机中的实际应用

第三代稀土永磁钕铁硼是一种非常适合于水下电机应用的新型稀土永磁材料 ,它具有优异的磁性能 ,在海洋机器人推进器电机中得到了充分地显示。本文将以我们最近几年研制的海洋机器人推进器电机为例 ,对钕铁硼永磁在水下电机的重要作用做简要分析。     

永磁同步电动机启动与牵入性能研究

永磁同步电动机从异步启动到牵入同步过程是一个非常复杂的机电瞬变过程。在设计电机参数时，如何使电机的启动性能、牵入性能以及稳态性能达到协调统一是一个不容忽视的问题。基于ｄｑ０坐标系统，对永磁同步电动机的启动过程进行了数字仿真，介绍了牵入同步判据，研究了电源电压、励磁电势以及电机参数对启动性能和牵入性能的影响，并应用所得结论对一台７．５ＫＷ永磁同步电动机的设计作了改进。仿真及实验结果表明，改进后的永磁同步电动机整体性能有所改善。     

永磁材料及温度对内置式永磁电机性能及转矩脉动的影响

研究了不同的永磁材料及其温度对内置式永磁电机的性能影响。给出了现代牵引电机二维有限元瞬态模型,采用有限元方法计算了不同型号的铷铁硼永磁材料及不同温度时电机的转矩、转矩纹波及齿槽转矩,并对其进行了比较分析。其结论对电机设计研究者及工程师具有指导参考意义。     

钕铁硼永磁高速同步发电机设计

介绍了用于测功机的钕铁硼永磁同步发电机的设计特点、转子结构型式等，并给出了设计结果     

Mg纳米粉对钕铁硼磁性和热稳定性的影响

为了提高烧结NdFeB磁体的磁性能和热稳定性,采用二元合金法添加Mg纳米粉制备了NdFeB材料.利用扫描电子显微镜、X射线衍射仪和永磁特性测试仪对烧结NdFeB磁体的微观结构、磁性能和热稳定性进行了分析.结果表明,随着Mg纳米粉含量的增加,NdFeB磁体的矫顽力、剩磁和最大磁能积逐渐升高.当添加的Mg纳米粉的质量分数为0.1%时,NdFeB磁体的磁性能达到最优.添加质量分数为0.1%的Mg纳米粉后,NdFeB磁体的剩磁具有最大值.当温度处于100~150℃范围内时,矫顽力的温度系数降低,因而矫顽力的热损失幅度减小.     

随机并行算法在永磁电机优化设计中的应用

简单介绍了一种随机并行算法——Ａｌｏｐｅｘ算法．研究了用这种算法进行永磁电机优化设计的策略和方法．并以一台０．８ｋＷＮｄＦｅＢ永磁同步电动机为例,对其进行优化设计,在满足各项性能指标的情况下取得了最佳结果．     

高性能烧结NdFeB的研究进展

阐述了世界第三代稀土永磁体—烧结NdFeB永磁体的发展现状;介绍了高性能磁体的成分设计,分析了Dy、Tb、Al、Cu、Co、Zr、Nb和Ga等合金元素对磁性能的影响,提出了合金化的原则;总结了近年来生产高性能烧结NdFeB的先进工艺,如日立低氧湿压工艺、Strip-cast工艺、气流磨制粉、橡皮模冷等静压技术和双合金工艺等,并在此基础上提出了生产高性能NdFeB的工艺要求．