改进粒子BP神经网络在变电站噪声控制中的应用

为了改善变电站噪声控制中已有自适应降噪滤波算法的自适应能力差、收敛速度慢等弊端,提出了一种新的基于粒子群优化（PSO）的误差反向传播神经网络（BPNN）智能滤波算法。该算法针对PSO算法易出现无法兼顾局部、全局搜索和群体多样性丢失等问题,采用以粒子“亲密”度为依据来自适应调整粒子惯性因子和变异率的改进策略;利用该改进粒子群优化（IPSO）算法取代梯度下降算法,实时优化BPNN的权、阈值,使噪声迅速降低,再用梯度下降算法对BPNN的权、阈值作进一步的精细优化,使噪声得到更大程度上的抑制。文中以某变电站变压器噪声信号为仿真声源,分别利用所提算法、PSO-BPNN算法及BPNN算法对该声源信号进行主动抑制,结果表明所提算法性能明显优于另外2种算法的性能,使变压器降噪系统性能得到较大的改善。     

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Experiments of combustion and granularity analysis as well as infrared spectroscopy were carried out on the investigation of raw and microwave irradiated pulverized coal (PC). It is indicated in the results that combustion properties of PC under different heating rates are ameliorated after irradiation. Meanwhile, a small decrease in granularity of PC is noticed after microwave treatment, which can prove to be invalid in optimizing the combustion performance of PC in the combustion of devolatilized PC. Simultaneously, radicals of high activity in PC are found to be increased, namely the superior combustion of irradiated PC is due to the activation of volatiles by microwave. Flynn-Wall-Ozawa (FWO) model is adopted to investigate the kinetics of PC combustion, it is indicated that the activation energy of irradiated PC is lower than that of raw PC under the conversion rate of 50%. After microwave treatment, the activation energy of Yungang and Yangquan PC is reduced by 20. 37 and 26. 91J??mol-1 respectively at the conversion rate of 20%. However, the difference in activation energy between raw and irradiated PC is reduced with the increasing of conversion rate. The activation energy of Yungang and Yangquan irradiated PC respectively returns to the level of raw PC at conversion rate of 50% and 60%. When conversion rate of two PC exceeds this level, the activation energy of irradiated PC becomes slightly higher than that of raw PC while the extent was not that significant.     

一种基于PCA-BP神经网络的示例优选方法

在音频示例检索的研究中,针对示例数据量大而导致计算代价大、检索时间长和噪声鲁棒性差等问题,提出了一种基于主成分分析（PCA）和BP神经网络（BPNN）的示例优选方法。以信号鲁棒性评分为依据构建数据集合,使用主成分分析得到段级特征,消除数据冗余,减少输入变量,最后利用BPNN对保留成分进行建模预测。用PCA-BPNN模型对实验数据进行了验证性测试和分析,结果表明,该方法可以准确而高效地从一段音频中选取鲁棒性好的示例。     

BP神经网络在异向介质基本结构分析中的应用

为了减少传统数值分析法由于厚度谐振而引起的结果错误问题,实现异向介质高分析精度与高效率的共存,建立基于反向传播多层前馈型神经网络(BP神经网络)的异向介质电磁特性与介质敏感结构参数之间的神经网络模型,对异向介质的基本结构进行分析。实验结果表明,采用量化共轭梯度法的分析时间为145.535648 s,训练均方误差为0.00020679,所得结果与全波分析相吻合,满足工程要求。有效地克服了再次预测过程中提取参数的不稳定性,为异向介质的分析提供一种快速而准确的方法。     

中 厚 板 轧 制 过 程 的 数 值 模 拟

 基于LS DYNA仿真软件,采用显式算法和隐式算法相结合的方法,对中厚板轧制过程的热力耦合有限元模拟进行了研究。通过仿真,得到了中厚板的应力场、应变场及温度场的分布。根据分析可知轧件表面温度在轧制过程中有所上升,轧件内部到表面形成明显的温度梯度。轧件头部变形较剧烈,在轧制后外端存在明显的预应力区。模拟结果与实测结果比较一致,表明了该数值仿真方法的可靠性。     

形变诱导铁素体相变机制模拟

 通过对室温组织为顺磁性奥氏体的Fe Ni Cr合金,变形后不同温度下的磁化强度和交流磁化率研究表明,一定条件的变形可以改变顺磁性奥氏体的磁自由能,进而对合金体系自由能产生影响;而且变形对合金体系磁自由能的作用规律是在完全顺磁性区会降低磁自由能,过渡区会提高磁自由能,铁磁性区又会降低磁自由能,从而从热力学角度确认了诱导铁素体相变最佳温度区间的存在。     

BP神经网络PID控制对液压伺服控制的改进

 热力模拟实验机的液压系统既要求工作在大流量区域,又要求工作在微小流量区域,需要在极宽的工作范围内精确地控制锤头的位移。基于热力模拟实验机液压伺服系统的低阻尼、时变性、非线性等特点,应用传统的PID控制器不能达到理想的控制效果。结合BP神经网络的PID控制理论根据锤头在不同位置的实际值、设定值及误差在线整定参数Kp、Ki、Kd,通过测试矩形波实际曲线与设定曲线的对比得出,基于BP神经网络的PID控制方法对液压伺服的控制有了很大改进。     

硅对含强氧化性离子沸腾硝酸中奥氏体不锈钢耐蚀性的影响

 超低碳Cr Ni奥氏体不锈钢在含强氧化性离子的硝酸溶液中会发生过钝化腐蚀和晶间腐蚀,而高硅不锈钢在强氧化性浓硝酸中具有优良的耐蚀性。笔者以高纯级000Cr25Ni20和00Cr14Ni14Si4钢作为对比材料,发现在纯稀硝酸中000Cr25Ni20钢具有更优良的耐蚀性,在不同含量的40%沸腾硝酸溶液中,00Cr14Ni14Si4钢可有效抑制过钝化腐蚀,而且不发生晶间腐蚀。     

铝锆碳滑板材料在钙处理钢液中的侵蚀行为

 采用旋转抗渣法研究了试样转速、钙处理钢液温度对铝锆碳材料在钙处理钢液中平均溶解速率的影响,结果发现铝锆碳材料的平均溶解速率随转速的增大而增大,它在钙处理钢液中的溶解过程不与扩散控制过程类似;铝锆碳材料的平均溶解速率随钙处理钢液温度的提高而迅速增加。铝锆碳材料的侵蚀机理为钙处理钢液中CaO侵入铝锆碳试样内部,使得试样中Al2O3、SiO2与之发生反应,形成低熔物,低熔物进入钢液中导致溶损。     

Co63Nb67晶体的价电子结构分析和熔点计算

 应用固体与分子经验电子理论分析了金属间化合物Co63Nb67的价电子结构,并计算了化合物的熔点,熔点计算值与实验一致。计算表明,Co63Nb67的价电子结构与其固相稳定性密切相关,对熔点起主要作用的是最强键上的共价电子对数,其对熔点的影响占总量的997%。晶格电子项作用比较弱,对熔点的贡献仅占总量的82%。哑对电子和磁电子项起削弱作用。