金属间化合物L1_0-TiAl点缺陷浓度的第一原理

采用第一原理平面波赝势方法,结合Wagner-Schottky缺陷热力学模型,研究金属间化合物L10-TiAl中各种空位和反位点缺陷的形成焓、热力学平衡浓度及其相互作用等。结果表明:这些缺陷的热力学平衡浓度均随温度的升高而增大,其中反位缺陷浓度均高于空位缺陷浓度,Ti空位浓度高于Al空位浓度。在理想化学计量比成分下,Ti反位缺陷的浓度与Al反位缺陷的基本相当;在略偏离计量比的富Ti成分端,Ti反位缺陷的浓度高于Al反位缺陷的;在富Al成分端则相反。不同点缺陷之间均普遍存在相互排斥性,难以聚集,将倾向于向基体中分散和扩散。     

基于KG-BP神经网络在秦淮河洪水水位预测中的应用

为了提高BP神经网络模型的预测精度,提出了一种基于KNN算法及GA算法优化的BP神经网络的水位预测方法(KG-BP),即通过KNN邻近算法从全样本数据中剔除与待测点相关度较低的样本集,并允许保留K个"优质"训练数据集;将筛选出的"优质"训练数据集代入GA算法中实现初始权阈值的优化;再将"优质"的样本和初始权阈值代入BP模型中进行训练。将该预测方法应用于东山站水位实际预测中,并与BP模型、GA-BP模型的预测结果进行对比分析,验证了KG-BP模型具有较高的预测精度。     

基于改进田口方法的轮毂装配过程质量控制研究

针对风力机轮毂装配工序的质量控制问题，结合多品种小批量生产模式的特点，提出了一种面向定位布置的轮毂装配关键工序识别与监控的方法。综合考虑轮毂装配生产中的成本因素及相对质量损失，制定装配工序的质量特性损失标准，采用改进的质量损失函数识别轮毂装配关键工序；为解决统计过程控制（SPC）方法应用于小批量生产模式的瓶颈，引入基于直觉模糊集的工序相似性分析与评定方法，通过分析工序相似性的影响因素，构建轮毂装配成组工序相似性评判指标体系及评定模型，完成工序相似性的测度。最终使用SPC方法监控管理轮毂装配关键工序，确保轮毂的装配质量。该研究为小批量生产模式中运用SPC方法管理过程质量提供了理论依据。