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采用数值模拟的方法,研究了波纹型翅片的翅高H、翅宽S、振幅A和波长λ对摩擦因子f及传热因子j的影响,并且构建Kriging响应面来近似目标函数与设计变量之间的关系,利用多目标遗传算法MOGA对板翅换热器波纹翅片的结构参数进行优化。结果表明:翅片高H对摩擦因子f、传热因子j及综合性能F_(TEF)的敏感性最为不显著,波长λ和振幅A对摩擦因子f影响显著且分别呈负向增长和正向增长,翅宽S对传热因子j敏感性最为显著且呈负向增长,翅宽S和波长λ对综合性能F_(TEF)的敏感性最为显著且分别呈负向增长和正向增长;在翅片通道雷诺数为800~1 000时,以翅高H、翅宽S、振幅A和波长λ为设计变量,以摩擦因子f最小、传热因子j最大及综合性能F_(TEF)最大为目标函数进行多目标优化设计,得到最佳的波纹翅片参数。 相似文献
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摘要:轧制力预报一直是热连轧过程控制模型的核心,浅层神经网络对复杂函数的表示能力有限,而深度学习模型通过学习一种深层非线性网络结构,实现复杂函数逼近。利用深度学习框架TensorFlow,构建了一种深度前馈神经网络轧制力模型,采用BP算法计算网络损失函数的梯度,运用融入Mini batch策略的Adam优化算法进行参数寻优,采用Early stopping、参数惩罚和Dropout正则化策略提高模型的泛化能力。基于上述建模策略,针对宝钢1880热连轧精轧机组的大量轧制历史数据进行了建模实验,对比分析了4种不同结构的前馈网络预测精度。结果表明,相比于传统SIMS轧制力模型,深度神经网络可实现轧制力的高精度预测,针对所有机架的预测精度平均提升21.11%。 相似文献
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超材料由于具有自然界材料所不具备的一些独特的电磁和光学特性而被广泛关注与研究。相比于传统金属结构超材料,介质超材料不仅可以低损耗地实现超常电磁特性,而且对外场具有很高的敏感度,其电磁参数随磁场、电场、温度等外场的变化而改变,因而受到了功能材料和信息器件领域研究者的广泛关注。分别从磁可调、电可调和温度可调3个方面介绍可调介质超材料。首先,对于磁可调介质超材料,介绍了基于铁氧体的多种磁可调结构的研究进展以及铁磁谐振原理;其次,对于电可调介质超材料,介绍了基于石墨烯、变容二极管和液晶材料的多种电可调结构的研究进展;最后,对于温度可调介质超材料,介绍了基于二氧化钒、锑化铟和钛酸锶材料实现温度可调性能的研究进展及其相应物理机制,并展望了可调介质超材料的发展趋势和潜在应用。 相似文献
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正一本书:《平台战略》阐述了平台游戏规则及未来商业的格局和发展方向。一部电影:《暴力街区》,紧张加愉快,适合调整大脑频率。一次旅行:缅甸,开启了对中国周边国家地产与金融市场的认知之旅。一个瞬间:来自澳门威尼斯人的前总裁Steven Hicks与来自西藏的寺庙主持诺玛仁波切在北京的一次晚餐,对于极致奢华的追求与最朴素的灵魂的相遇,令人感慨与难忘。 相似文献