基于EMD的中国生态足迹与生态承载力的动力学预测 被引量：17

1

作者 张衍广 林振山 +1 位作者 李茂玲 梁仁君 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第10期5027-5032,共6页

利用经验模态分解(EMD)方法对1961年以来中国生态足迹与生态承载力的变化波动的周期进行了分解,并在此基础上运用动力学建模方法,建立预测模型,对中国未来20a的生态足迹与生态承载力进行数值模拟和预测。研究结果表明:随着生态足迹的增... 利用经验模态分解(EMD)方法对1961年以来中国生态足迹与生态承载力的变化波动的周期进行了分解,并在此基础上运用动力学建模方法,建立预测模型,对中国未来20a的生态足迹与生态承载力进行数值模拟和预测。研究结果表明:随着生态足迹的增大和生态承载力的减小,中国未来20a的生态赤字越来越大,发展处于不可持续状态。政府应从提高生态承载力和减小生态足迹消耗着手来实现可持续发展。 展开更多

关键词 生态足迹 生态承载力 EMD 动力学预测

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氩弧熔敷Ti-Si-C系陶瓷涂层中物相的热力学预测 被引量：4

2

作者 闫文青 张建强 刘升 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期108-111,共4页

利用热力学原理推导出反应焓和反应吉布斯(Gibbs)自由能与温度的关系式.根据Ti-Si-C系相图,对用钨极氩弧(TIG)热在钛合金表面熔敷形成涂层过程中可能的12个化学反应进行热力学分析.热力学计算得出,Ti元素能与SiC,Si及C元素反应生成TiC,T... 利用热力学原理推导出反应焓和反应吉布斯(Gibbs)自由能与温度的关系式.根据Ti-Si-C系相图,对用钨极氩弧(TIG)热在钛合金表面熔敷形成涂层过程中可能的12个化学反应进行热力学分析.热力学计算得出,Ti元素能与SiC,Si及C元素反应生成TiC,Ti_3SiC_2相和Ti_5Si_3,TiSi_2金属间化合物.理论分析结果表明,在TIG熔敷条件下,通过改变不同的原材料初始组成,可以采用热力学分析方法预测熔覆层的物相组成.试验结果表明,预测结果与试验结果符合得很好. 展开更多

关键词 钨极氩弧熔敷 陶瓷熔覆层 物相 热力学预测

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水平移动曲面的力学预测法 被引量：4

3

作者 杨硕 张有祥 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第2期214-217,共4页

用力学方法计算开采沉陷已经越来越受到重视。传统的几何积分法、概率积分法解决不了的一些难题，用力学方法可能得到解决。从两条观测线的下沉，用力学预测法得到的水平移动曲面与实测水平移动曲面相当接近。力学模型揭示了下沉和水平... 用力学方法计算开采沉陷已经越来越受到重视。传统的几何积分法、概率积分法解决不了的一些难题，用力学方法可能得到解决。从两条观测线的下沉，用力学预测法得到的水平移动曲面与实测水平移动曲面相当接近。力学模型揭示了下沉和水平移动之间的联系． 展开更多

关键词 地表移动 力学预测法 水平移动曲面 矿山

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绝热加速量热无模型方法动力学预测 被引量：2

4

作者 杨遂军 丁炯 +3 位作者 许启跃 叶树亮 郭子超 陈网桦 《化工学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期4987-4997,共11页

绝热加速量热主要采用基于单一实验数据的模型拟合方法进行动力学预测,难以应用于未知机理反应和复杂反应。为此,通过数值模拟方法在绝热条件下产生n级反应与Kamal自催化反应数据,采用Vyazovkin和Friedman等转化率方法进行动力学求解;... 绝热加速量热主要采用基于单一实验数据的模型拟合方法进行动力学预测,难以应用于未知机理反应和复杂反应。为此,通过数值模拟方法在绝热条件下产生n级反应与Kamal自催化反应数据,采用Vyazovkin和Friedman等转化率方法进行动力学求解;然后在不同起始温度和等温条件下,采用无模型动力学参数进行绝热和等温动力学预测,并与模拟数据对比。结果表明,绝热加速量热采用Vyazovkin方法预测最大相对误差为39.9%,Friedman方法预测最大误差超100%,前者更适合进行预测;建议在预测温度±40℃范围内进行实验测量。这为未知化学物质和复杂反应热失控风险评估及化工事故模拟等提供了有效手段。 展开更多

关键词 化学反应 稳定性 绝热加速量热 Friedman方法 Vyazovkin方法 动力学预测 数值模拟

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基于GA-LSTM的桥梁缆索腐蚀钢丝力学性能预测模型 被引量：6

5

作者 缪长青 吕悦凯 万春风 《东南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期140-145,共6页

为了精准捕捉桥梁缆索腐蚀钢丝的时变规律并预测其力学性能,开发了一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型。该模型利用GA依次优化LSTM模型的迭代次数、隐藏层层数、神经... 为了精准捕捉桥梁缆索腐蚀钢丝的时变规律并预测其力学性能,开发了一种基于遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的长短期记忆(long short-term memory, LSTM)神经网络模型。该模型利用GA依次优化LSTM模型的迭代次数、隐藏层层数、神经元数量、窗口大小4个超参数,以预测不同腐蚀特征状态下钢丝的力学性能。将其与传统LSTM和GA-反向传播模型的预测结果进行比较。结果表明,GA-LSTM模型具有更高的预测精度和鲁棒性。在屈服强度与极限强度预测效果方面,均方根误差(root mean square error, RMSE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、决定系数分别提高约44%~61%、43%~57%、35%~92%。在屈服应变与极限应变预测效果方面,RMSE、MAE、决定系数分别提高约0~46%、7%~49%、12%~229%。所建立的模型可以作为一个有用的工具支持桥梁缆索腐蚀安全性评估工作。 展开更多

关键词 桥梁缆索腐蚀钢丝 力学性能预测 时序预测 神经网络 遗传算法 超参数优化

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热轧结构钢力学参数集成BP-Bagging预测分析

6

作者 马楠 王素英 +1 位作者 王琳 李迎乐 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第7期182-185,共4页

以热轧结构钢力学参数为对象,构建基础子模型并选择训练样本进行对比,再利用集合预测结果预测得到最终的力学特性参数,根据集合预测结果离散状态判读子模型预测可靠程度。研究结果表明:采用集成学习方法有助于子模型获得更高预测准确性... 以热轧结构钢力学参数为对象,构建基础子模型并选择训练样本进行对比,再利用集合预测结果预测得到最终的力学特性参数,根据集合预测结果离散状态判读子模型预测可靠程度。研究结果表明:采用集成学习方法有助于子模型获得更高预测准确性,准确率与子模型数呈现明显的正相关变化趋势。以集成学习模型预测200个测试样本及其实际测试所得结果,获得95%以上的预测准确率,满足高预测精度以及良好的稳定性。逐渐提高样本预测值PICP后,获得更低误差的模型预测结果,实现误差的有效控制。当PICP提高至55%时,可以获得±20MPa范围内的预测误差,误差均值达到6.61MPa范围内。采用集成学习模型可以实现预测准确率的大幅提升,对于现场计算分析具有较大指导作用。 展开更多

关键词 偏差预测 力学性能预测 神经网络 集成学习 可靠性评价

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基于XGBoost算法划痕损伤PVC-P土工膜力学性能预测

7

作者 张宪雷 刘建群 张文慧 《水电能源科学》 北大核心 2025年第5期111-115,共5页

面膜堆石坝上游坝面膜防渗结构因施工操作不当或多孔隙介质垫层界面特性易造成PVC-P土工膜物理性划痕损伤,为判别划痕损伤PVC-P土工膜能否满足工程安全运行要求,以划痕损伤PVC-P土工膜断裂强度/延伸率试验数据为依托,构建了基于极端梯... 面膜堆石坝上游坝面膜防渗结构因施工操作不当或多孔隙介质垫层界面特性易造成PVC-P土工膜物理性划痕损伤,为判别划痕损伤PVC-P土工膜能否满足工程安全运行要求,以划痕损伤PVC-P土工膜断裂强度/延伸率试验数据为依托,构建了基于极端梯度提升(XGBoost)算法的预测模型,将该模型预测结果与随机森林(RF)算法预测结果进行比较,选用平均绝对误差(M MAE)、平均绝对百分比误差(M_(MAPE))、均方根误差(R_(RMSE))和决定系数(R^(2))作为评价指标评估了预测精度,并运用SHAP算法获得影响作用较大的划痕损伤阈值。结果表明,基于XGBoost算法的预测模型预测精度更高,SHAP法能够合理解释模型的预测结果,划痕角度是影响损伤后力学性能的主要因素。研究结果为工程技术人员准确预判划痕损伤PVC-P土工膜力学性能提供了参考。 展开更多

关键词 极端梯度提升树(XGBoost)算法 随机森林(RF)算法 力学性能预测 PVC-P土工膜 断裂强度 断裂延伸率

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冻融循环下玄武岩纤维混凝土冲击力学性能预测模型 被引量：2

8

作者 李艳 何峻宇 +5 位作者 翟越 李昌昊 贾宇 谢梓涵 殷溥隆 梁文彪 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第4期768-777,共10页

冻融循环下纤维混凝土的劣化规律是寒区服役混凝土工程安全性和耐久性评价的重要依据,现有服役混凝土工程的安全性和耐久性评价的研究具有工作量大、成本高、周期长等特点,构建基于机器学习的高精度力学性能预测模型已成为本领域研究热... 冻融循环下纤维混凝土的劣化规律是寒区服役混凝土工程安全性和耐久性评价的重要依据,现有服役混凝土工程的安全性和耐久性评价的研究具有工作量大、成本高、周期长等特点,构建基于机器学习的高精度力学性能预测模型已成为本领域研究热点。为探究冻融循环后玄武岩纤维混凝土冲击力学性能的高精度预测模型,采用SHPB装置对冻融循环后BFRC开展动态冲击压缩力学性能试验,并构建机器学习-Optuna混合预测模型,对60组以玄武岩纤维体积掺量、冻融循环次数、动荷载冲击速度为影响因素建立的动态峰值应力样本数据集进行预测。结果表明:k近邻、Lasso、多层感知机、极度梯度提升树和随机森林5种经典机器学习模型的预测准确度均较高,说明机器学习算法对于冻融循环后BFRC动态力学性能预测具有良好的预测效果,其中随机森林算法为最优预测算法;RF-Optuna混合预测模型显示出0.9754的拟合优度,具有良好的预测精度;非数据集工况预测表明,该混合模型对于各影响因素均具有良好泛化能力。研究成果可为冻融循环条件下BFRC动态力学性能的快捷精准预测提供参考。 展开更多

关键词 动态力学性能预测 玄武岩纤维混凝土 冻融循环 随机森林模型 Optuna框架优化

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UV-氯联用降解卡马西平动力学及活性氯物种的功能

9

作者 马丙瑞 段学斌 +6 位作者 陈澄 王松雪 陈琳 王守成 李金成 武桂芝 闫博引 《化工进展》 北大核心 2025年第7期4212-4222,共11页

卡马西平(carbamazepine,CBZ)是一种应用广泛的神经性药物,但其在水生环境中具有抗逆性。本研究系统性地分析了UV/氯工艺对CBZ的去除效能。研究结果表明CBZ在UV/氯体系内的降解过程符合假一级动力学模型,当p H从5增加到11时,反应速率常... 卡马西平(carbamazepine,CBZ)是一种应用广泛的神经性药物,但其在水生环境中具有抗逆性。本研究系统性地分析了UV/氯工艺对CBZ的去除效能。研究结果表明CBZ在UV/氯体系内的降解过程符合假一级动力学模型,当p H从5增加到11时,反应速率常数从0.8259min-1降低到0.0343min-1,这可能与自由基种类的更替和表观量子产率的变化有关。自由基捕获实验结果表明Cl·和·OH是CBZ降解的主要物种,稳态动力学模型的计算结果也证实了Cl·和·OH是单体贡献最高的两种自由基;但在特定条件下,其他活性物质的单体贡献可能会超过Cl·或·OH。在考察实际水基质对CBZ降解速率的影响研究中发现天然有机物(NOM)的内过滤效应和竞争效应可以导致CBZ的降解被显著抑制,HCO_(3)-则会轻度抑制CBZ降解,而Cl-对CBZ的降解影响最小。通过UPLC-MS/MS检测获得14种不同的降解产物,并提出了CBZ在UV/氯体系内的降解路径,CBZ的降解主要包括了羟基化、脱氨、多组分重组、双键加成和C—N键断裂过程。综上可以推断UV/氯工艺是一种可以有效解决药物废水污染问题的水处理技术。 展开更多

关键词 UV/氯 卡马西平 高级氧化 稳态动力学预测 单体贡献 转化产物

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基于神经网络的混杂SiC颗粒增强铝基复合材料力学性能预测

10

作者 李晓童 庄乾铎 +4 位作者 牛志亮 王锶杰 邢正 李赞 岳振明 《精密成形工程》 北大核心 2024年第4期95-100,共6页

目的提高混杂SiC颗粒增强铝基复合材料的韧性,利用卷积神经网络预测其力学性能,以得到力学性能关键因素的影响规律。方法首先,通过实验得到了铝基复合材料的力学性能数据。其次,基于相场裂纹扩展本构,采用Python代码批量生成了不同构型... 目的提高混杂SiC颗粒增强铝基复合材料的韧性,利用卷积神经网络预测其力学性能,以得到力学性能关键因素的影响规律。方法首先,通过实验得到了铝基复合材料的力学性能数据。其次,基于相场裂纹扩展本构,采用Python代码批量生成了不同构型参数的代表性体积单元,并利用Abaqus软件进行了有限元仿真(FEM)。通过代码实现了建模与仿真的一体化构建,利用得到的仿真数据,建立了神经网络模型,并实现了对复合材料力学性能的预测。建模前,对数据进行预处理和筛选,以提高数据质量并降低模型复杂度。最后,建立卷积神经网络,并优化模型的超参数。结果通过建立的神经网络模型,实现了对复合材料力学性能的有效预测。极限强度的预测误差保持在−7%~8.5%,能耗的预测误差保持在−5%~6%,预测精度较高。结论通过结合实验、仿真和卷积神经网络模型,可以更有效地预测混杂SiC颗粒增强铝基复合材料的力学性能,从而为材料设计和制备提供指导。 展开更多

关键词 混杂SiC颗粒 铝基复合材料 卷积神经网络 力学性能预测 相场裂纹扩展本构

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亚麻/玄武岩混杂纤维复合材料力学性能研究

11

作者 张娟娟 黎世杰 +3 位作者 陈湘林 王涛 祝恪恒 慕文龙 《复合材料科学与工程》 北大核心 2025年第5期31-37,共7页

本文制备了亚麻纤维增强聚乳酸复合材料(FFRP)和亚麻/玄武岩混杂纤维增强聚乳酸复合材料(FBFRP),对其进行拉伸和弯曲测试,分析纤维含量及混杂纤维对复合材料力学性能的影响,结合差式扫描量热法(DSC)测试,分析复合材料的力学性能变化机... 本文制备了亚麻纤维增强聚乳酸复合材料(FFRP)和亚麻/玄武岩混杂纤维增强聚乳酸复合材料(FBFRP),对其进行拉伸和弯曲测试,分析纤维含量及混杂纤维对复合材料力学性能的影响,结合差式扫描量热法(DSC)测试,分析复合材料的力学性能变化机理。结果表明:对于FFRP,当亚麻纤维含量超过20%时,随着纤维含量的继续增加,复合材料拉伸性能提高,并在40%时达到最高值。少量的亚麻纤维可能引起材料内部缺陷,而纤维含量过多会形成团聚现象,均会导致复合材料性能下降。对于FBFRP,加入适当含量的玄武岩纤维,复合材料力学性能增强。亚麻与玄武岩纤维含量分别为30%和9%时,材料力学性能最佳。最后基于Halpin-Tsai经验公式及包含Tsai-Wu失效准则的横向各向同性数值模拟建立混杂复合材料力学性能预测方法,以准确评估和预测不同纤维含量的混杂纤维增强复合材料的力学性能。 展开更多

关键词 亚麻纤维 玄武岩纤维 混杂复合材料 DSC测试 力学性能预测

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遗传算法与神经网络结合优化焊接接头力学性能预测模型 被引量：20

12

作者 董志波 魏艳红 +1 位作者 占小红 魏永强 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期69-72,共4页

基于建立的反向传播(back propagation,BP)神经网络焊接接头力学性能预测模型,并综合运用遗传算法(genetic algorithm,GA)来优化BP神经网络连接权的方法,对模型预测性能进行了有效的改进,提高了神经网络模型的预测精度和泛化能力。对模... 基于建立的反向传播(back propagation,BP)神经网络焊接接头力学性能预测模型,并综合运用遗传算法(genetic algorithm,GA)来优化BP神经网络连接权的方法,对模型预测性能进行了有效的改进,提高了神经网络模型的预测精度和泛化能力。对模型性能的分析表明,焊接接头力学性能预测模型的预测规律符合已有研究结论,预测误差小于5%。随着样本数据的不断充实,样本覆盖空间的不断扩大,力学性能预测模型的应用范围将不断扩大,其实际应用价值也必将越来越高。 展开更多

关键词 遗传算法 神经网络 反向传播 力学性能预测模型

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基于主成分分析与BP神经网络的激光拼焊板力学性能预测 被引量：29

13

作者 李新城 陈楼 +1 位作者 张绘 张云 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2012年第5期173-175,共3页

为了预测并控制激光拼焊板的力学性能,本文通过对0.8～1.5mm的St12板及其镀锌板进行差厚、等厚拼焊,在此基础上建立了以焊接工艺参数为输入变量的基于主成分分析的BP神经网络拼焊板力学性能预测模型。通过实例验证表明,本文所建预测模... 为了预测并控制激光拼焊板的力学性能,本文通过对0.8～1.5mm的St12板及其镀锌板进行差厚、等厚拼焊,在此基础上建立了以焊接工艺参数为输入变量的基于主成分分析的BP神经网络拼焊板力学性能预测模型。通过实例验证表明,本文所建预测模型对拼焊板抗拉强度及伸长率的预测精度均达91%以上。充分表明该模型与试验结果吻合良好,验证了该预测模型的合理性及适用性。 展开更多

关键词 激光拼焊板 力学性能预测 主成分分析 BP神经网络

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基于遗传神经网络的焊接接头力学性能预测系统 被引量：8

14

作者 刘立鹏 王伟 +1 位作者 董培欣 魏艳红 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期105-108,118,共4页

文中广泛收集和整理企业第一线的焊接工艺和焊接接头力学性能数据,并建立起相关数据库.应用遗传算法优化BP神经网络,建立焊接接头力学性能预测模型,实现碳钢、低合金高强钢以及不锈钢的抗拉强度、屈服强度、断后伸长率以及断面收缩率等... 文中广泛收集和整理企业第一线的焊接工艺和焊接接头力学性能数据,并建立起相关数据库.应用遗传算法优化BP神经网络,建立焊接接头力学性能预测模型,实现碳钢、低合金高强钢以及不锈钢的抗拉强度、屈服强度、断后伸长率以及断面收缩率等力学性能指标预测.结果表明,材料成分和焊接工艺为影响接头力学性能的主要参数,应用遗传算法优化BP神经网络建立焊接头力学性能预测模型,可以达到较理想的预测精度. 展开更多

关键词 神经网络 遗传算法 力学性能预测

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混合工质脉管制冷的热力学性能预测 被引量：7

15

作者 陈国邦 甘智华 +2 位作者 G.Thummes C.Heiden 余建平 《低温工程》 CAS CSCD 北大核心 2000年第4期1-6,共6页

提出了用于预测混合工质脉管制冷热力学性能的改进型Brayton制冷循环 ,建立了制冷系统制冷量和制冷系数COP的理论表达式。在对多种低温流体的预测计算的基础上 ,提出了具有应用潜力的混合工质对。计算结果表明 ,如果用10 %氮与 90 %氦... 提出了用于预测混合工质脉管制冷热力学性能的改进型Brayton制冷循环 ,建立了制冷系统制冷量和制冷系数COP的理论表达式。在对多种低温流体的预测计算的基础上 ,提出了具有应用潜力的混合工质对。计算结果表明 ,如果用10 %氮与 90 %氦的混合工质对代替纯氦 ,脉管制冷机在 80K温度下的制冷系数和制冷量分别可以提高 9 5%和 6 7%。此外还讨论了其它可能用于 80K温区脉管制冷的混合工质对 ,如氢 氦、氩 氦、氖 氦混合物等。 展开更多

关键词 脉管制冷 混合工质 布雷顿循环 脉管制冷机 热力学性能预测

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基于机器学习的动力学环境预测方法 被引量：3

16

作者 闫桂荣 董龙雷 喻磊 《应用力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期13-18,142,共6页

为了研究建立同一结构在两个不同系统中振动响应之间的映射关系模型的基本问题,以两种边界条件组成的两个系统为例,从其动力学方程出发,建立了基于时域、频域描述的映射关系的力学模型。为求解两个系统的映射关系模型,引入以统计学习理... 为了研究建立同一结构在两个不同系统中振动响应之间的映射关系模型的基本问题,以两种边界条件组成的两个系统为例,从其动力学方程出发,建立了基于时域、频域描述的映射关系的力学模型。为求解两个系统的映射关系模型,引入以统计学习理论为基础的机器学习方法——支持向量机法,借助于决策函数可以从一种边界条件预测同一结构在另一种边界条件下结构的响应,并通过实验证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 映射关系模型 动力学环境预测 支持向量机

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RCD模型对应力软化材料的力学行为预测分析 被引量：2

17

作者 刘杰民 郭仲魁 +1 位作者 孙雅珍 李英铭 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第3期474-479,共6页

目的对具有应力峰值后软化特性的材料(混凝土、粘接接头、纤维增强沥青)进行全程应力-应变分析,重点分析相对完全扰动(RCD)模型对预测结果的影响.方法测量具有应力软化特性材料的应力-应变关系,选取"常应力"、"空隙应力&... 目的对具有应力峰值后软化特性的材料(混凝土、粘接接头、纤维增强沥青)进行全程应力-应变分析,重点分析相对完全扰动(RCD)模型对预测结果的影响.方法测量具有应力软化特性材料的应力-应变关系,选取"常应力"、"空隙应力"、"静水应力"和"线性应力"四个RCD模型对实测的软化材料的表观行为进行后预测.预测方法有直接法和间接法.结果各种RCD模型对具有应力软化材料力学行为预测的应力-应变曲线与实测结果是一致的,静水应力模型RCD模型能够得到更好的预测结果.结论二元扰动概念能够很好地预测软化材料的力学行为,预测应力软化材料的力学行为时,RCD模型的选取具有很大的灵活性,所提方法适用于一般的扰动材料的力学行为的后预测. 展开更多

关键词 二元扰动理论 力学行为预测 相对完全扰动模型 应变软化

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基于梯度提升决策树的冷轧高强钢卷力学性能预测 被引量：4

18

作者 王伟 马乾伦 +1 位作者 白振华 王子昂 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第18期2222-2229,共8页

基于1180 MPa级超高强度冷轧双相(DP)钢卷生产数据,研究了基于主成分分析的化学主成分提取方法、网格搜索和交叉验证相结合的超参数寻优方法,建立了DP钢力学性能梯度提升决策树(GBDT)预测模型,并将预测结果与BP神经网络模型和广义可加... 基于1180 MPa级超高强度冷轧双相(DP)钢卷生产数据,研究了基于主成分分析的化学主成分提取方法、网格搜索和交叉验证相结合的超参数寻优方法,建立了DP钢力学性能梯度提升决策树(GBDT)预测模型,并将预测结果与BP神经网络模型和广义可加模型的预测结果进行了比较。为了提高断后伸长率预测精度,以预测精度较高的GBDT预测模型为基础,通过模型预测误差分类模型和考虑误差补偿的模型预测修正方法,建立了考虑误差补偿的断后伸长率预测校正模型,该模型使断后伸长率在绝对误差±0.9%下的预测准确率达到了94.63%。DP钢性能预测模型在线运行时的实际预测精度较高,达到生产要求,有助于力学性能在线质量监控。 展开更多

关键词 冷轧高强钢 梯度提升决策树 力学性能预测 主成分分析 误差补偿

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基于人工神经网络的焊接接头力学性能预测系统 被引量：4

19

作者 邓欣 汪超 魏艳红 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期109-112,118,共4页

对神经元网络在焊接接头力学性能预测上的应用做了探索,训练了焊接方法包括焊条电弧焊、气体保护焊、埋弧焊和TIG焊的抗拉强度、屈服强度、断后伸长率和断面收缩率模型.并在此基础上设计完成了基于人工神经元网络的焊接接头力学性能预... 对神经元网络在焊接接头力学性能预测上的应用做了探索,训练了焊接方法包括焊条电弧焊、气体保护焊、埋弧焊和TIG焊的抗拉强度、屈服强度、断后伸长率和断面收缩率模型.并在此基础上设计完成了基于人工神经元网络的焊接接头力学性能预测系统.利用可视化界面编程技术和数据库技术制作了友好的人机用户界面.焊接接头力学性能预测系统包括添加模型、删除模型、性能预测、数据的保存和浏览、分析单个参数对接头性能的影响等相关功能.软件界面友好、操作方便,极大的方便了客户使用. 展开更多

关键词 人工神经网络 力学性能预测 焊接接头

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金川Ⅲ矿区岩体分类及其力学特性参数预测 被引量：2

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作者 高翔 高谦 +1 位作者 余伟健 张周平 《工程地质学报》 CSCD 2007年第6期746-751,共6页

本文针对金川Ⅲ矿区岩体质量及参数,并在11个钻孔数据资料的基础上,采用数学统计和数值模型来分别分析矿区岩体质量和力学参数的特征。对11个钻孔的资料进行详细的统计分析,进行每一个钻孔不同深度的岩体节理裂隙统计和岩体分类评价,并... 本文针对金川Ⅲ矿区岩体质量及参数,并在11个钻孔数据资料的基础上,采用数学统计和数值模型来分别分析矿区岩体质量和力学参数的特征。对11个钻孔的资料进行详细的统计分析,进行每一个钻孔不同深度的岩体节理裂隙统计和岩体分类评价,并由此获得了建立矿块力学参数模型的数据。再建立表征整个岩体特性的三维力学模型,并揭示了矿块力学特性的分布特性和变化规律。此研究为崩落法采矿设计和数值模拟提供可靠的依据。 展开更多

关键词 岩体分类 力学参数预测 节理裂隙 统计 稳定性 金川矿区

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