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相似文献
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1.
空心管件开式冷挤压,如何设计模具最佳模角,确定挤压力,为判断工艺可行性提供依据。本文提供了一种简便实用的方法。  相似文献   

2.
分析了厚壁管件无芯棒开式冷挤压的主要参数;确定了该工艺极限变形程度的判断依据;对两种不同厚径比的厚壁管极限变形程度进行了试验研究,给出了可供实际应用的数据。  相似文献   

3.
直齿圆柱齿轮精锻工艺研究的现状   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
直齿圆柱齿轮精锻成形是一种高精度的复杂成形工艺。在分析该工艺的研究现状、成形过程中精度和质量的控制、模具结构特点及对成形过程的影响基础上,讨论了直齿圆柱齿轮精锻成形的发展方向,提出了采用温锻与开式冷挤压相结合的直齿圆柱齿轮精锻成形的新工艺。  相似文献   

4.
以某汽车变速器异形轴套为研究对象,介绍冷挤压工艺生产异形轴套零件的优越性,并对零件进行结构及工艺性分析,确定冷挤压工艺方案,最终设计出异形轴套冷挤压模具。  相似文献   

5.
自行车变速轴零件的冷挤压是我国早期应用无屑加工技术制造高难度复杂零件的典型范例之一,本文以作者的亲身经历回顾了四种内齿、内棘齿零件冷挤压成形的研制过程,着重介绍了其中一种零件的挤压工艺分析、实际生产工序和所用模具的特点,对长期处于保密状态的技术予以适当解密。以真实的科技成果填补了我国技术文献中的空白。  相似文献   

6.
本文采用理论和实证相结合的研究方法,在建立商业银行竞争力评价指标体系的基础上,提出基于神经网络和证据理论的综合评价方法,该方法不同于直接利用单一神经网络进行的综合评价,而是通过D-S证据理论对神经网络输出结果的融合和集结来得到最终评价.通过10家商业银行为样本的实证分析,显示了该方法的优越性:融合后的评价结果可信度有了明显提高,同时降低了由于神经网络自身缺点导致的评价结果的不确定性,提高了系统的容错性.  相似文献   

7.
武汉钢铁股份有限公司炼铁总厂烧结分厂圆筒混合机托辊及开式齿轮用油,成功进行国产化的过程。国产的产品为鞍山海华油脂化学有限公司的HP800专用润滑剂,替代的进口产品为国外某品牌的溶剂稀释型开式齿轮润滑油。  相似文献   

8.
本文主要分析了炼油厂凝结水回收的主要种类,主要可以分为开式与闭式两种.并探讨了炼油厂凝结水回收处理要点.  相似文献   

9.
结合齿轮啮合传动原理,对齿轮损伤部位进行受力分析,针对半自磨机开式齿轮工况,对比齿轮传动中采用润滑脂润滑和润滑油润滑的使用效果,提出适合的润滑方案,解决半自磨机开式齿轮能耗高、维护成本高、材料消耗多的问题。  相似文献   

10.
示功图是判断油井生产状况的重要依据。神经网络能够反映任意非线性的映射关系,从而可以应用于图形识别。本文主要讨论BP神经网络判定示功图类型的实现过程,阐述了BP神经网络的算法结构、示功图特征提取,并给出了部分算例结果。  相似文献   

11.
为了研究网络表示学习在社交网络中链路预测方面的应用,提出了一种基于骨干度与网络编码的链路预测模型(BDLINE)。在网络表示学习算法LINE的基础上融入骨干度算法,通过给一阶相似度和二阶相似度中增添骨干权重,将网络编码到多维向量空间中,调试到最优参数。实验采用2个真实数据的数据集,分别在不同的算法模型上进行多次实验。实验结果表明:在链路预测方面,BDLINE均比其他网络表示学习算法的性能有所提升,AUC评测值更高,预测效果表现得更好。因此,所提出的方法可以方便地提取网络特征信息,更好地处理社交网络在链路预测中的随机性,对社交网络中预测网络节点的关联性和有效性具有一定的参考。  相似文献   

12.
为了解决利用单一生物数据无法揭示复杂的生物过程和疾病机制的问题,提出了一种多信息融合的DGPMIF致病基因预测方法。首先,构建一个具有疾病-表型、疾病-基因、蛋白质-蛋白质和基因-本体关联的异构网络,利用网络嵌入算法提取该异构网络中节点的低维向量表示,同时结合网络拓扑算法提取网络结构特征。其次,利用余弦相似性算法衡量节点向量的相似性,预测疾病与基因之间的关系。最后,通过对特定疾病的案例进行研究,并与经典致病基因预测方法进行对比,验证DGPMIF方法的有效性。结果表明:不同类型的关联数据对增强致病基因预测性能具有重要作用;经过多层次信息融合,提高了致病基因预测的预测性能。DGPMIF预测方法能够高效挖掘网络中蕴含的信息,对相关疾病基因关联的预测研究具有重要的参考价值。  相似文献   

13.
为了准确获取地铁线网短时OD(起讫点)的客流分布,从而高效协调运输能力和客运需求,结合集成学习思想构建了基于决策树模型的多时间粒度下地铁线网短时OD客流预测模型。首先利用地铁自动售检票数据分析得到线网OD客流出行的时空分布特征,引入多种时空影响因素对全网数据进行训练以及预测,其次分析了地铁线网OD客流量预测精度与时间粒度之间的关系,最后以苏州市地铁为对象进行实例分析。结果表明:相对于其他模型,研究模型不仅可以有效降低预测误差和拟合客流峰值,而且运算时间也节约了数倍,提高了地铁线网短时OD客流预测的准确性和效率。因此,所设计的模型可为地铁运营与控制系统提供重要数据,有助于运营者进行限流措施、行车计划等的制定与调整。  相似文献   

14.
为了解决油浸式电力变压器热点温度预测方法缺乏对短期热点温度走势的预测,无法满足动态增容决策要求的问题,以SFPSZ-180000/220型变压器为研究对象,首先,研究对比发现变压器的热点温度与负载率相关性最大,在此基础上,建立了基于支持向量回归的局部地区负荷预测模型,为变压器热点温度预测提供数据;其次,提出了基于数据挖掘算法的变压器热点温度时序预测方法,并在此基础上分别建立了支持向量回归、BP神经网络、决策树3种数据挖掘预测模型;最后,对一般输入-输出的建模方法的预测结果与基于时间延迟方法的预测结果,以及不同时间延迟下3种数据挖掘模型的预测结果进行了对比分析。结果表明,有外在输入的支持向量回归预测模型结果比BP神经网络和决策树吻合度更高,并且时间延时更小,预测结果精确度更高。有外在输入的支持向量回归预测模型在很大程度上提高了变压器热点温度预测精度,其预测结果可为变压器的动态增容决策提供有效参考。  相似文献   

15.
为了给窄带通信网的链路选择及协议的智能切换提供实时参考,设计了 一种基于鲸鱼优化算法(WOA)和长短期记忆神经网络(LSTM)的窄带通信网网络时延预测算法.首先对实测数据样本进行标准化处理,以LSTM神经网络算法的均方根误差函数的倒数作为适应度函数;其次采用鲸鱼优化算法对LSTM神经网络的学习率、隐含层神经元个数进行优化,最后将全局最优解输出作为LSTM神经网络的初始参数对样本进行训练预测.结果表明,基于WOA-LSTM的网络时延预测算法预测精度相较于LSTM神经网络算法和BP神经网络算法分别提高了 14.87%和78.89%,WOA-LSTM达到收敛时迭代次数相较于LSTM神经网络算法减少了 11.11%.所提算法新颖可靠,可更准确地进行网络时延预测,为窄带通信网网络的智能化与自动化升级提供数据支持.  相似文献   

16.
为了提高炼化厂循环水对管道腐蚀预测的精度,选取8种常规监测数据作为样本标准库,在此基础上考虑各指标之间信息叠加的影响,引入核主成分分析(KPCA)和广义回归神经网络(GRNN)腐蚀速率预测模型,通过KPCA对原始数据进行预处理,提取影响管道腐蚀的主要因素,应用GRNN建立管道腐蚀速率预测的数学模型,通过分析影响循环水腐蚀的关键因素,建立了循环水腐蚀预测指标体系。结果表明,将样本监测数据的维数由8降至5,可得出各个影响因素的贡献率,提取出包含原始信息95.84%的5个变量,且基于KPCA-GRNN的算法对监测管道腐蚀速率的平均相对误差为0.033,优于误差反向传播算法(BP)的0.056。因此,基于KPCA-GRNN算法建立的循环水碳钢腐蚀速率预测模型,能够获得更准确的预测结果,拓宽了循环水腐蚀速率预测方法的研究思路。  相似文献   

17.
为了更准确地掌握轨道交通客流在线网中的时空分布,更高效地匹配客流需求与运输能力,实现提高轨道交通运输效率、改善运营服务质量的目的,提出了一种基于长短期记忆网络的短期OD(交通起止点)客流量预测方法。以历史客流数据为基础,定性分析车站间OD客流量的时空相关性,利用回归分析法定量分析客流影响因素,筛选出运营时刻、运营日特征、最低气温3个时间特征。为提高预测精度,以长短期记忆网络为基础,结合时间特征,为每对起讫点单独构建预测模型,形成了基于长短期记忆网络的轨道交通短期OD客流量预测模型。以苏州市为例进行验证,结果表明,加入了时间特征的短期OD客流量预测模型较移动平均模型、仅利用历史客流数据训练的基于LSTM网络的短期OD客流量预测模型,预测结果与真实值之间的误差降低了6.27%~8.58%,所提出的方法和模型可为轨道交通运营部门制定列车运行计划、组织客运工作提供更准确的数据资料。  相似文献   

18.
围岩变形预测是隧道安全评价及其指导后期施工的重要依据,为提高变形预测精度,结合工程实践,提出了PSO-SVM-BP预测模型的思路。首先,利用三次样条插值及二次平滑法对变形数据进行预处理,为后期变形预测奠定基础;其次,利用粒子群算法对支持向量机进行参数优化,建立PSO-SVM模型,并对围岩变形进行初步预测;最后,利用BP神经网络进行误差修正,达到综合预测的目的,并利用工程实例进行检验,以验证预测模型的有效性。结果表明:初步预测结果的相对误差均小于5%,而误差修正后的预测精度被提高到0.97%,预测精度较高,验证了预测模型的有效性,可为类似研究提供参考。  相似文献   

19.
为了解决边坡工程中非线性变化给稳定性预测造成的困难,建立了GA-BP神经网络计算模型预测岩质边坡稳定性。采用定性评价和相互作用矩阵复核的方式,选取边坡坡度、边坡高度、斜坡结构类型、岩体强度、控滑结构面倾角、岩体结构特征、地表变形强度、人类活动强度8个评价因子作为BP神经网络的输入变量;利用遗传算法对神经网络的初始权值和阈值进行优化后训练岩质边坡稳定性预测模型;对比分析GA-BP神经网络和BP神经网络的预测效果。结果表明,优化后的预测结果误差绝对值小于0.15的占85%,未优化的传统神经网络仅占45%,优化后的预测结果更加接近真实值,表明遗传算法对传统BP神经网络的优化是有效的。研究结果对建立岩质边坡稳定性预测模型具有一定的参考价值。  相似文献   

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为了探索特殊情况下太原市空气质量预测和评价方法,采用基于灰色关联度法的模糊综合评价方法对太原市疫情防控前后的空气质量进行评价,对相关联的污染物浓度变化进行分析,并以太原市AQI监测数据为基础,结合长短期记忆循环神经网络(LSTM)以及随机梯度下降算法(Adam)建立了太原市空气质量预测模型(即Adam-LSTM模型),并与LSTM模型的预测结果进行了比较。结果显示,在启动一级应急响应加强防控后,太原市的整体空气质量得到改善,个别污染物由于气象及春节等因素未降低,LSTM模型和Adam-LSTM模型预测结果的均方根误差和训练速度分别为0.203 s和12.15 s,0.183 s和10.35 s。提出的Adam优化算法能够有效提高LSTM神经网络的训练精度和收敛速度,同时具有较小的预测误差,可为环保部门制定提升空气质量相关决策提供数据支持和方法借鉴。  相似文献   

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