排序方式: 共有65条查询结果,搜索用时 0 毫秒
61.
62.
63.
本文基于TensorFlow+Keras深度学习框架建立了水泥3 d及28 d抗压强度全连接神经网络数据驱动模型,采用基于Nadam优化器对模型进行训练,与SGD随机梯度下降相比,鲁棒性更好,精度更高。测试数据3 d抗压强度预测相对误差小于7.47%,28 d抗压强度预测相对误差小于3.57%,可满足实际生产需求。 相似文献
64.
本文基于TensorFlow+Keras深度学习框架建立了熟料f-CaO全连接神经网络数据驱动模型,采用基于Nadam优化器对模型进行训练,与SGD随机梯度下降相比,鲁棒性更好。此外,本文介绍了将模型用于水泥熟料f-CaO含量实时预测的实现方法,数据预测误差小于5.11%,可有效指导烧成优化控制系统,为烧成控制智能化提供数据支撑。 相似文献
65.
利用工业CT扫描系统,观测不同气体压力条件下煤体内部微裂隙萌生扩展特点,为揭示煤层瓦斯流动产出控制因素提供新的依据。结果表明:非吸附性气体作用下,随孔隙压力的升高,煤体内部微裂隙的萌生和扩展愈加明显,裂隙体积和裂隙面积百分比增长率随之逐渐减小,符合气体压力影响下的裂隙扩展方程,微裂隙扩展主要受控于应力集中效应和煤基质收缩效应。吸附性气体作用下,随吸附时间的延长,煤体内部微裂隙的萌生和扩展则越来越显著,直至扩展平衡;裂隙体积和裂隙面积百分比增长率随之逐渐变小,符合吸附时间影响下的裂隙扩展方程;裂隙扩展主要受应力集中效应、煤基质收缩效应、蚀损作用和劣化机制影响;吸附压力越大,煤体所需的吸附平衡时间愈长;微裂隙扩展平衡时间长于气体吸附平衡时间,裂隙扩展具有明显的滞后性。 相似文献