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提出了两种高预测效率、高泛化能力的数值计算方法,一种方法是小波神经网络(Wavelet NeuralNetwork,WNN)算法;另一种是基于小波尺度函数的WSK-SV(Wavelet Scaling Kernel-Support Vector)算法.WNN算法将小波函数与BP神经网络方法相结合,通过输入层、隐含层、输出层间的连接权重以及隐含层使用的激励函数构成了这种算法的关键技术;WSK-SV算法将小波的尺度函数与SV(Support Vector)方法相结合,使这种算法既保持了SVM(Support Vector Machine)的优点,又具有很好的泛化能力.上述两种算法都属于计算智能(Computational Intelligence,简称CI)方法并用于人机系统的性能预测. 相似文献
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为了增强燃烧的稳定性,提出了利用介质阻挡放电等离子体装置来实现值班火焰的思路。通过布置在燃烧器出口扩张段上的等离子体激励器产生等离子体,并在燃烧过程中一直保持等离子体激励器处于工作状态,这样产生的等离子体可以起到类似值班火焰的作用——稳定燃烧、防止熄火。该装置具有结构简单紧凑、功耗低、激励参数可以在线调节且不影响燃烧器结构设计等优点。基于实验研究考察了该装置对旋流扩散燃烧中不稳定抬升火焰的作用效果。火焰结构的观测通过平面激光诱导荧光测试系统来实现。实验中观测到随等离子体激励功率增大,火焰高度逐步降低向喷嘴出口位置靠近,且反应更趋紧凑,这初步验证了该装置可以稳定燃烧、防止熄火,表明通过介质阻挡放电等离子体装置来实现值班火焰的设计思路可行。 相似文献
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为考察放电频率对压气机扩稳效果的影响,实验研究了定常等离子体激励和非定常等离子体激励的扩稳效果。实验在单转子轴流压气机实验台上进行。压气机转速为900r/min时,采用激励电压峰峰值为14.8kV、功率为180W定常等离子体激励可以获得1.1%的扩稳效果。压气机转速提高至1 200r/min,采用定常等离子体激励无法实现扩稳,而采用非定常等离子体激励可以获得近2%的扩稳效果,且功耗为36W。可见相较定常激励,非定常激励的扩稳效果好且功耗低。通过分析电压波形,发现目前使用的非定常等离子体激励电源输出电压波动较大,这样易于发生爬电,限制了等离子体流动控制的效果,因此还需要进一步改进等离子体电源以获得更规则的电压波形。 相似文献
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针对Fe3O4化学链制氢和CO2分离过程,研究了Fe3O4在CO气氛下还原以及铁在水蒸气下氧化的动力学特性.用Coats-Redfen单升温速率积分法、Ozawa组合升温速率法和lnln恒温分析法对反应机理进行了探讨,并计算了动力学参数.热重数据计算结果表明:在CO和N2体积分数分别为5%和95%时,还原反应属于一级反应,750~900,℃时反应活化能为112,kJ/mol;在CO、CO2和N2体积分数分别为42.9%、14.3%和42.8%时,还原反应可用Jander扩散模型描述,750,~950,℃时反应活化能为49.828,kJ/mol;经Ozawa法验证,加入CO2后的还原反应活化能明显降低.铁与水蒸气的氧化反应接近二维核生长模型,反应活化能较低,为29.633,kJ/mol,且随着温度升高,反应速率常数增大. 相似文献
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