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应用热模拟试验方法,分析了C含量分别为0.029%和0.100%的两种铁素体不锈钢SUS430在加热到1150-1250℃的组织变化。通过热模拟试验发现,碳含量较高的430H试样,在较低温度(1150℃)下加热时会进入两相区;而碳含量较低的430L试样即便在较高温度(1250℃)下加热时不会进入两相区,保持单相的铁素体组织。在碳含量控制较低的情况下,加热温度和保温时间对晶粒尺寸的影响都在正常范围之内,但保温时间不宜太长,模拟试验中以10 min为宜,可以根据能耗和效率以及后续加工的要求进行选择。 相似文献
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时域有限差分(FDTD)法是求解电磁学中麦克斯韦方程组的重要方法之一,一直以来获得了广泛的使用,但是应用于电大尺寸目标仿真时存在巨大的耗时问题。为解决这一问题,利用图形处理器(GPU)的并行处理特性,结合计算统一设备架构(CUDA),以低通滤波器为算例,实现了时域卷积理想匹配层(CPML)吸收边界的三维FDTD高性能加速计算,目标网格数达5百万。实验在Fermi架构的Quadro 4000和Tesla M2050两款GPU上实测,误差均在10~(-4)范围内,相对于同时期的CPU分别可获得36和55倍以上的加速,结果表明该方法具有精度高、效率高、通用性和实用性强等特点。 相似文献
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为提高热连轧带钢精轧厚度预测精度,建立了通过深度置信网络(deep belief network,简称DBN)提取特征的最小二乘支持向量机回归模型(DBN-LSSVM),并且利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,简称LSSVM)相关超参数。通过采集某热连轧带钢生产线实时现场数据,对所提出厚度预测模型进行训练和离线仿真。结果表明,基于DBN-LSSVM的预测模型具有良好的学习能力和泛化性,DBN-LSSVM模型的预测精度较传统BP算法和DBN-BP算法有显著提高,该厚度预测模型在生产实践中具有很好的应用前景。 相似文献
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一种基于约束的变异测试数据生成方法 总被引:1,自引:0,他引:1
作为衡量测试用例集完备性的测试策略,变异测试是一种“面向缺陷”的单元测试技术,主要用来生成完备的测试用例集.其中面向路径测试数据生成技术通过约束系统构造和求解过程实现用例集生成,是一种高效的测试用例生成技术.但目前大部分面向路径测试用例生成技术只考虑了程序语句间的控制依赖,即通过对控制流图的分析来构建约束系统,而忽略了语句间的数据依赖对约束系统的影响.充分考虑两种依赖关系,针对域削减的测试数据生成技术进行了改进,提出了一种考虑数据依赖的域削减方法.实验表明,这种方法在变异测试数据生成的成功率和执行效率上都有较大程度的提高. 相似文献
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在带钢热连轧生产中,不合理的立辊侧压量分配会导致立辊严重磨损和轧制不稳定。为了合理分配各道次立辊侧压量,根据现场数据回归得到轧件宽厚比与侧压量关系曲线,合理分配了立辊各道次侧压量。根据曲线和目标中间坯宽度,采用牛顿迭代法,得到了立辊各道次合理的开口度,以此保持轧制稳定、准确控制中间坯宽度和减小立辊的磨损。结果表明,模型的中间坯宽度预报精度为±1.5 mm,达到98.7%;换规格第一卷预报精度为±3.0 mm,达到94.4%。在立辊一个换辊周期磨损量为2.8 mm。 相似文献
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