排序方式: 共有127条查询结果,搜索用时 312 毫秒
101.
结合某厂连铸生产数据,采用带有附加动量项的改进BP算法,建立了连铸板坯中心偏析的BP人工神经网络预测模型。应用结果表明,其预测准确率为90%,可满足连铸生产中对铸坯中心偏析预报精度的要求。分析导致预报偏差的主要原因是,网络模型隐含层节点较多、网络结构复杂、中心偏析等级为1.0的样本学习次数较多和噪音样本剔除不彻底等。 相似文献
102.
应用动电位扫描和电化学阻抗谱(EIS)技术研究了高铬含量对耐候钢电化学行为的影响.动电位扫描极化曲线结果表明,增大钢中铬质量分数可以提升耐候钢的自腐蚀电位E0,降低耐候钢腐蚀速率;电化学阻抗谱分析结果则显示高铬耐候钢具有较致密有效的腐蚀产物膜,抵御离子传导能力增强. 相似文献
103.
104.
105.
106.
为了研究电渣重熔的脱氧制度,基于熔渣的离子分子共存理论,以模具钢和脱氧剂铝为研究对象,根据渣 金反应中各组元的质量守恒定律和热力学平衡定律,构建了电渣重熔中的脱氧热力学模型。模型结合试验得到了钢中各个合金元素的热力学平衡质量分数随脱氧剂铝添加量的变化关系,并依据模具钢的合金成分要求对脱氧剂铝的添加量进行了分析。结果表明,钢中硅、铝、锰和渣中氧化铝的平衡质量分数随着脱氧剂铝的增加呈升高的趋势,而渣中氧化硅、氧化铁、氧化锰呈降低趋势;考虑到模具钢中各个合金元素的成分要求,脱氧剂铝的添加量不宜超过1.7 kg/t(钢)。 相似文献
107.
108.
对含Ti高强度螺纹钢进行了镁处理试验,分析了镁处理前后试样中夹杂物的成分和尺寸的变化,并用FactSage软件对夹杂物的形成和析出进行了计算。结果表明:加Mg前试样中夹杂物主要是Al2O3、以Al2O3为核心的TiN和TiN,加Mg后试样中夹杂物主要是Al2O3、MgO·Al2O3、以Al2O3或MgO·Al2O3为核心的TiN和TiN。钢中氧含量越高,越容易形成Al2O3,氧含量越低,越容易形成MgO;Al含量越高,越不容易形成MgO。TiN在钢液凝固过程中可以以氧化物为核心形核析出或者单独析出。镁处理后试样中夹杂物尺寸减小。MgTi2O4主要是在Mg含量较高和温度较低的情况下形成,试样中MgTi2O4 相似文献
109.
为更好保障矿工井下作业安全,如何提高矿井监控视频中矿工复杂行为识别准确率已成为研究热
点。通过耦合深度网络和主动学习方法构建的矿工复杂行为持续学习模型,可自动对新增样例进行标记,并持续
从视频数据中学习人体行为,从而提高识别准确率。分析在是否为主动学习和是否固定缓冲区大小 4 种实验环境
下公共数据集 KTH 和真实煤矿监控数据集 RCV 中复杂行为的识别性能,发现随着新增样例的加入,持续学习模型
框架能够不断改进每种复杂行为模型的识别性能,且最终的识别准确率相较于传统识别模型有明显提升。结果表
明持续学习行为模型能有效解决复杂行为识别过程中的概念漂移问题,且具有良好的自学习能力和鲁棒性。 相似文献
110.
分析砖厂在建设过程中存在诸多因工艺布局不合理导致的问题,对新建项目提出工艺布局设计要点,指导企业从本厂实际出发,选择有资质设计院合作,制定科学合理工艺平面设计方案。 相似文献