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1.
以大亚湾核电站二回路主要热力设备为主要研究对象,基于模块化思想,自主开发了基于C++Builder6.0的动态仿真软件。选取典型工况进行调试,在100%、90%稳态工况下绝大多数主要热力参数误差小于5%,100%—70%降负荷运行时,二回路热力系统各主要节点流量、压力、温度等关键参数的变化趋势很好地反映了该系统的动态响应特性,表明该仿直系统静态精度较高,动态响应特性良好,可用于预测核电二回路热力系统动、静态特性。  相似文献   
2.
依据结构灵敏度分析理论,采用基于有限单元法的解析灵敏度分析方法,对影响重力坝材料参数反演质量的位移观测点位置进行了研究,得到了坝顶位移最适合于反演大坝弹性模量的结论。同时引入一种新的群集智能优化方法—人工鱼群算法(AFSA),根据大坝坝顶的增量位移进行混凝土大坝和坝基岩石材料参数的反演。算例分析表明:AFSA能够稳定快速地收敛到所求参数的全局最优值;同时加入不同水平的噪音对该算法的数值稳定性进行了研究,结果表明算法稳定性良好。  相似文献   
3.
针对排粉机叶轮的磨损失效、焊接失效、轴承失效、地脚螺栓失效等4种常见形式,进行了失效机理分析,且分别提出了相应的防治措施。认为只要从排粉机的设计、加工、安装、维护等方面提高质量,一定会减少排粉机的失效次数。  相似文献   
4.
一种基于ICA的脊波域数字水印算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
鲁棒性是数字水印的基本要求之一,水印嵌入的位置和强度直接影响到水印的鲁棒性。脊波变换是新型的多尺度分析方法。本文提出的脊波变换是图像在有限Radon变换(FRAT)的基础上进行二维小波变换,将Arnold置乱后的水印嵌入到图像的脊波系数中,利用独立成分分析(ICA)进行水印提取。实验结果表明,在强烈攻击的情况下,此方法具有良好的水印不可见性,对Gaussian、JPEG、Speckle攻击具有良好的鲁棒性。  相似文献   
5.
试验研究了温度和添加剂对MoO3挥发的影响。结果表明,温度越高,MoO3挥发越激烈,1 600℃时挥发率达到13.22%。当添加CaO时,MoO3挥发率降低,1 600℃下当w(CaO)达到20%~30%时,MoO3的挥发率降低到2%左右。XRD分析结果表明,CaO与MoO3生成了CaMoO4,从而降低了MoO3的活性,因此添加CaO能有效抑制MoO3的挥发。  相似文献   
6.
对于电动机过载问题,其影响因素是多种多样的,有电动机自身的问题,有水泵的机械故障问题,也可能是由于水泵的选型等方面的问题。因此,在分析电动机电流高、温度高等原因上要区别对待,从几个影响因素分别着手,对各种原因进行分析与判断,并对离心泵的选型提出了一些意见及建议,为解决类似电动机电流过载故障提供参考。  相似文献   
7.
最小二乘支持向量机在大坝变形预测中的应用   总被引:16,自引:5,他引:11  
介绍了基于统计学习理论的一种新的机器学习技术———支持向量机(SVM)和其拓展方法———最小二乘支持向量机(LSSVM),并将LSSVM算法应用于混凝土大坝安全监控中的变形预测。根据实测数据,建立了基于LSSVM算法的大坝变形预测模型,同时与经典SVM预测模型进行分析比较。结果表明,LSSVM和经典SVM算法在大坝变形预测中都具有较好的可行性、有效性及较高的预测精度;LSSVM在算法的学习训练效率上比SVM有较大的优势,更适合于解决大规模的数据建模。  相似文献   
8.
宋志宇 《中氮肥》2012,(3):48-49
天脊集团高平化工有限公司拥有固定床间歇式造气炉32台,在实际生产中由于受原料煤煤种、操作人员技术水平、炉况调整方法等多方面因素的影响,总是不能达到令人满意的效果,为此该公司与河北德隆公司共同探索,于2009年10月对28#炉控制系统进行了优化改造。  相似文献   
9.
在一些连续运转的企业中,重要设备的运行尤为关键,不论是运行管理还是检修规范,都应该高度重视。设备运行的问题,轻则导致设备效率低下、能耗偏高,重则导致运行不稳定、检修频繁,甚至系统停车、停产。从生产实际情况着手,分别从几个影响因素对设备运行中存在的不正常现象进行了汇总,对导致的各种原因进行了分析与判断,并对离心泵的设计提出了一些意见及建议,同时,重点对设备检修过程中一些容易忽视的细节进行了强调,为泵厂家设计及日常备件更换、检维修作业的规范性等提供了参考。  相似文献   
10.
和声搜索最小二乘支持向量机预测模型及其应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了改进目前最小二乘支持向量机(LSSVM)参数选择的盲目性,将和声搜索(Harmony Search)算法引入到最小二乘支持向量机中来.利用具有全局优化功能的和声搜索算法对LSSVM中正则化参数γ和核函数参数σ的进行自动优选,提出了和声搜索最小二乘支持向量机(Harmony Search Least Squares Support Vector Machine,HS-LSSVM)算法.通过对丰满大坝位移的建模预测并和BP神经网络模型及传统统计回归模型的分析比较,表明HS-LSSVM模型具有更小的预测误差和更高的预测精度.  相似文献   
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