机场环境下飞机LY12CZ结构腐蚀损伤预测方法研究

依据LY1 2CZ材料的EXCO溶液浸泡加速腐蚀试验数据、飞机LY 12CZ构件在机场环境下的真实腐蚀损伤数据以及腐蚀损伤等效原则和当量关系原理,获得了该材料在2种环境下腐蚀的当量因子均值(α) =0.023 6,构建了LY12CZ材料于EXCO溶液中浸泡腐蚀的神经网络腐蚀深度预测模型.在此基础上提出了利用所建的神经网...     

大气污染总量控制规划智能决策支持系统的开发与研究

对大气污染总量控制规划智能决策支持系统的开发步骤和总体结构做了介绍。并描述了该系统中的知识库系统、模型库系统、数据库系统和图形库系统的设计思想,特别是对知识库的构造进行了较详细的叙述。还介绍了神经网络技术在该系统中的应用。指出大气污染总量控制规划智能决策支持系统将为大气污染总量控制提供更科学、更合理、更有效的规划方案。     

湖泊水质富营养化评价的模糊神经网络方法

为了探索人工神经网络用于湖泊营养化评价的可能性,提出了基于多准则学习的模糊神经网络湖泊水质营养化评价模型。该模型应用于我国五大主要湖泊水质营养化的评价结果表明,模糊神经网络用于湖泊水质营养化评价,具有简便、实用、客观性和广泛的通用性。      

铬天青S-铝(Ⅲ)-聚乙二醇4000体系的共振散射光谱及其应用

在pH5 0的NaAc HAc缓冲溶液及非离子表面活性剂聚乙二醇 40 0 0存在下 ,铬天青S与铝 (Ⅲ )形成络合物微粒体系 ,在 40 0nm和 5 30nm处出现两个较强的共振散射峰 .共振散射光强度与Al(Ⅲ )的浓度在 0 0 84— 0 84μg·ml- 1 范围内呈良好的线性关系 ,考察了适宜的反应条件及共存物质的影响 .建立了一个共振散射光谱测定水中Al的方法 ,其结果与分光光度法一致 .     

基于BPNN的一江两河流域水体中重金属浓度预测

本文将反向传播神经网络(BPNN)应用于青藏高原一江两河流域(雅鲁藏布江山南段、拉萨河、年楚河)水体中重金属浓度预测,探讨了输入变量、预测因子、隐藏层节点数和模型结构的影响.模型以溶解氧(DO)、pH、电导率(EC)、总磷(TP)、铁(Fe)作为网络的输入层,重金属砷(As)、锑(Sb)、钼(Mo)、锰(Mn)的含量作为网络的输出层,使用Levenberg-Marquardt (LM)算法进行训练.其中,BPNN隐藏层的传递函数为tansig,隐藏层节点数为9,输出层的传递函数为purelin,输出层节点数为4.结果表明：(1)以单个元素作为预测因子时,As、Sb、Mo、Mn预测值和实测值的决定系数(R²)分别为0.98、 0.933、 0.894、 0.928;均方根误差(RMSE)分别为：9.7168×10^-4、 1.2508×10^-4、 3.3159×10^-4、1.9188×10^-3.(2)以4个元素作为预测因子时,预测值和实测值的决定系数(R²)为...     

基于全局跨尺度时空注意力的深度神经网络海表面温度预测模型

海表面温度（sea surface temperature, SST）是海洋与大气之间相互作用的关键因素,海温控制着全球大气和海洋生态系统的变化。准确预测海表面温度的演变对治理全球大气系统和海洋生态系统都具有重要的意义。为了对SST数据的空间自相关性准确建模,本文提出了基于全局跨尺度时空注意力的深度神经网络海表面温度预测模型（deep neural network based on global cross-scale spatiotemporal attention, GCSA-DNN）。模型分为3个部分,从长时序数据中提取时序依赖特征的时序建模模块,从SST序列均值中提取空间分布规律特征的多尺度局部空间建模模块和基于全局跨尺度的时空注意力融合模块,实现每个网格点对全局自相关性的建模。本研究选择空间分布规律不同的东海和南海海域数据,对1981年9月1日至2022年4月7日美国国家海洋和大气管理局（nationaloceanicand atmospheric administration,NOAA）的数据进行了预测分析,共14829条数据,其中1981年9月1日至2021年8月31日的...     

迷宫式低频宽带消声箱在旋风除尘器排气降噪中的应用

根据旋风除尘器排气噪声的频谱特征和现场背景噪声的分析，给出了低频、宽带共振消声箱结构的设计方法，从气流阻损的估算显示了低频消声箱结构的可行性，指出了低频降噪效果的可测性。通过实际应用证实了消声箱的低频消声效果。     

基于RBFNN的催化再生烟气二氧化硫浓度预测研究

为了提前掌握催化裂化再生烟气中二氧化硫的排放浓度,有效动态指导烟气脱硫设施运行参数调节,研究开展了RBF和BP神经网络在催化裂化再生烟气二氧化硫浓度预测中的应用。通过业务和数据分析,确定了影响再生烟气二氧化硫浓度的工艺特征变量。利用2组采用不同方法清洗的数据,对比分析了RBF和BP神经网络模型在提前15 min情况下,预测再生器出口二氧化硫排放浓度的效果,结果表明2种模型的预测精度分别为90.36%和86.43%。RBF神经网络二氧化硫浓度预测模型经过400个工业样本测试,浓度预测值的最大误差为14.01 mg/m³,最小误差为0.05 mg/m³,平均误差为6.08 mg/m³,满足企业现场应用的要求。     

结构应力逆向推演模型及其不确定度定量分析

目的 针对现有结构安全在线监测与评估方法存在的短板,结合人工智能方法探索新的解决方案。提出一种基于有限测点应力逆向推演整体结构应力分布的方法,以数据驱动的模式,基于神经网络技术搭建算法模型。方法 以结构有限元仿真数据为基础,运用相关性分析方法,获取代表结构响应特征的有限个测点,利用神经网络方法构建基于有限测点应力推演结构全场应力分布的算法模型。结果 以科学试验平台的连接器结构为对象,开展该算法模型的应用研究,并且对该应用实例下的算法模型开展不确定度分析,推演结果的相对不确定度u95rel为8.6%。结论 该算法模型的推演结果正确反映了结构总体响应特征。从建模过程角度分析,该算法模型的不确定度来源主要包括相关性分析方法、神经网络建模以及模型收敛条件3个方面。