低温环境下不同预热温度对T形接头焊接结果的分析

低温环境金属的焊接易导致焊接接头产生冷裂纹.为减少焊接冷裂纹的产生,需采用预热措施.采用焊条电弧焊在环境温度为-15℃下进行T形接头焊接仿真,运用Simufact-Welding软件分析焊件预热到80℃和120℃时焊缝处的残余变形和残余应力.结果表明,预热到120℃时,焊缝处的残余变形小;预热到120℃时,除焊缝起始点和终止点外,其余焊缝处的残余应力小.因此,合理控制预热温度,可减小晶粒脆化;适当增大t./5时间,有利于缓解接头的冷却速度,减小淬硬倾向.     

MSC.Marc有限元分析软件在焊接残余应力和变形模拟中的应用

焊接是工程制造领域广泛使用的一种高效构件成型制造技术,但焊接过程中因焊接局部加热而形成的残余应力和变形是在工程制造中不希望出现的。焊接数值模拟能较为准确预测焊接构件中的焊接残余应力和变形的分布情况,可用以指导制造过程中焊接工艺参数的优化和焊接顺序的选择,为降低试验成本和缩短产品制造周期提供了一种可行的方法。对MSC.Marc软件焊接模拟热源模型、材料模型以及其在焊接残余应力和变形模拟中的应用情况作了介绍。     

基于小波神经网络的污水厂总磷预测模型

污水厂进水污染物与出水总磷的变化规律呈高度非线性,而传统机理预测模型需要依据经验设定大量参数,预测精度较低,预测相对误差处于15%~25%之间。为提高预测精度,以进水化学需氧量、总氮、氨氮、总磷、进水量5个进水指标与出水总磷浓度的映射关系建立小波神经网络预测模型。结果表明,小波神经网络模型模拟相对误差为9.87%,相较于机理模型,预测误差降低了5%~15%;同时模型收敛速度快,具有强大的非线性拟合能力,运行稳定性强,对污水厂实际运行中出水总磷预测有一定参考作用。     

不同工况下的薄壁件焊接装配热态特性数值仿真分析（英文）

为了分析薄壁件装配的焊接热态特性,针对不同厚度的T形装配结构,建立多尺度有限元模型和焊接热源模型,考虑不同焊接技术参数和焊接方向,采用不同焊缝参数的角焊缝方式对T形装配结构进行焊接仿真分析,研究不同工况下的焊接温度场分布情况.通过比较分析,结果表明:不同焊接方向、不同焊接厚度和焊接热源参数对焊接温度场分布有不同程度的影响;对相同厚度的薄壁件装配结构,当热源移动时,移动速度越快,受热面积越小,其焊接最高温度随之降低.通过适时调整焊接参数、热源参数、焊接结构厚度和焊接方向,可以改变焊接温度场分布状况,这将有利于选择合适的最佳薄壁件焊接厚度和相关的焊接过程参数,为以后大型尺寸焊接结构装配过程中提高薄壁焊接结构精度提供分析依据和基础.     

小波神经网络在短时交通流预测中的应用

研究了小波神经网络对于预测短时交通流的适应性,提出了利用小波神经网络的特性建立短时交通流预测模型;并利用苏州市某交叉口实测交通流量,运用小波神经网络建立了非线性回归预测模型,结果证明预测是可靠的,有助于城市交通流动态参数的预测,可为 ITS 的构建提供数据支持     

基于小波神经网络和自回归模型耦合的河道洪水预测方法

在分析非线性河道洪水预报方法中常用BP神经网络不足的基础上,采用具有快速收敛和更有效非线性逼近能力特性的小波神经网络.为适应洪水演进的时变特性,将所建立的用于河道洪水预报的小波神经网络与自回归实时校正模型耦合,校正值为小波神经网络预报值与自回归模型预报误差之和.自回归实时校正模型的参数通过自适应衰减因子递推最小二乘动态更新以提高校正效果.将该方法应用于西江高要断面洪水预报,计算结果验证了其有效性.     

基于改进小波神经网络的图像压缩算法

在传统神经网络的基础上,引入小波函数而构成的小波神经网络具有极强的函数映射能力,在图像压缩领域有着较多应用.为了进一步提高图像的压缩质量,引入了遗传算法对传统小波神经网络算法进行改进,在对小波基平移和伸缩参数系数进行寻优时,将其作为种群初始化,经过选择、交叉和变异,获得最佳染色体,最后将最佳染色体转化成对应的权值、伸缩系数和平移系数从而进行小波神经网络映射.实验结果表明,改进后的小波神经网络图像压缩方法相较传统小波神经网络法,均方误差分别降低了14.8%和16.7%,图像信噪比分别提高了9.15%和7.11%,图像压缩质量有了较大提高.     

两种用于城市用水量预测的灰色-神经网络组合模型

为了提高灰色GM(1,1)模型在城市用水量预测中的精度,结合BP神经网络的优点,给出了两种灰色-神经网络组合模型GM-BP1和GM-BP2.模型1利用神经网络对GM(1,1)模型的误差序列进行回归训练,将得到的预测值作为原始误差的修正来减小误差;而模型2由部分数据建立了GM(1,1)模型组,通过神经网络训练得到部分数据GM(1,1)模型组与真实值之间的非线性映射关系,利用这种精准的映射关系来提高预测精度.最后实际算例表明了所给方法是有效的,该组合模型可用于城市用水量的中长期预测.     

马氏体相变对P91钢焊接残余应力的影响

基于仿真模拟软件SYSWELD,建立了P91钢材料属性数据库,设计开发了考虑马氏体相变的“热-冶金-力学”耦合计算方法,采用热循环曲线法对P91钢平板对接接头残余应力场进行数值模拟仿真分析。参照原始焊接工艺方案进行上下0.5mm/s焊接速度的调整,并进行残余应力仿真计算。结果表明,马氏体相变能抵消焊缝热收缩时产生的拉应力。后道焊缝焊接过程中施加的热载荷对前道焊缝应力变化和平板角变形有着显著的影响。考虑后道焊缝焊接过程中施加的热载荷对前道焊缝组织变化的影响时,焊接接头整体的拉应力大幅度下降,热影响区的拉应力上升,角变形起缓和作用。焊接速度越大,Von Mises残余应力和横向残余应力越大,纵向残余压应力越小。     

数控铣削加工过程中残余应力分布模型分析

通过对数控铣削过程中的铣削力分析,并利用测力仪测量各参数下的铣削力,最后运用回归分析方法建立了相应的数控铣削力数学模型.同时将数控铣削加工机理与弹塑性变形理论相结合,从理论上推导出在数控铣削加工过程中,数控铣削力与残余应力之间的关系,并建立相应的数学模型,可有效地分析数控加工过程中铣削力对工件残余应力分布的影响规律,为实际数控铣削过程中控制铣削残余应力分布提供理论支持.     

基于Simufact的外拘束对焊接热循环参数的影响

焊条电弧焊焊接时由于热源在移动,母材金属各点经历着热循环的历程,这种历程不仅会使焊接母材的组织和性能产生不均匀变化,同时还会使焊接区域产生扭转、残余应力和变形。为了提高焊接的质量,简化焊条电弧焊焊接的实验过程,运用Simufact-Welding软件对Q345钢进行T形焊接仿真,对比分析焊件不完全约束和完全约束两种方法下在焊条电弧焊焊接过程中熔合线处的加热速度、加热最高温度、高温持续时间和t8/5时间。结果表明:该仿真过程中,其它参数相同的情况下,不同的焊件装夹方法得到不同结果的热循环参数,不完全约束下的加热速度比完全约束方法下的加热速度快且平稳,加热最高温度高,高温持续时间平稳,不预热t8/5时间长。     

非饱和弱膨胀土残余强度的试验研究

通过采用全自动残余强度试验仪,对合肥四个区非饱和弱膨胀土在不同的竖向应力作用下进行四次反复剪切试验,分析初始含水率为17.8%,20.5%,22.6%的弱膨胀土在不同竖向应力作用下的残余强度特性.研究表明:初始含水率越大,残余强度越低;竖向应力越大,残余强度越大;通过数值分析,得出残余强度指标c与含水率呈指数函数关系,φ与含水率呈对数函数关系,并提出经验公式,为合肥地区非饱和弱膨胀土和边坡稳定提供理论借鉴.     

热处理对核压力容器焊接残余应力的影响

采用ANSYS有限元法,并利用热-结构耦合技术,模拟了不同的焊后热处理工艺对厚壁核压力容器上焊接接头残余应力的影响。着重分析马鞍形焊缝在焊接完成之后,相同的热处理温度下不同热处理时间对焊后残余应力的影响。结果表明,对压力容器整体在610℃高温回火2 h后残余应力消除的最多。     

薄壁环形件装夹变形有限元分析与夹具设计

薄壁件装夹变形是影响工件加工质量的重要因素,以6061铝合金材料所加工的薄壁环形件为分析对象,针对其镗孔、螺纹加工、钻孔和锪孔等多工序装夹问题,在保持相同装夹总力基础上,分别采用三爪式、六爪式和九爪式三种装夹布局,运用三维有限元方法分析不同装夹布局位置的应力应变情况,得出装夹变形控制规律。结果表明：采用九点式均匀装夹布局,设计一种弹性薄膜盘九爪式夹具,完成薄壁环形件镗孔、螺纹加工、钻孔和锪孔等多道加工工序,可有效降低装夹变形量,从而保证工件加工精度。     

基于神经网络和多小波变换的数字水印算法

基于图像多小波域低频系数子块的相似性,利用神经网络的学习特性,提出了新的盲数字水印算法.将宿主图像变化为多小波域,把水印加入到宿主图像多小波变化后的低频系数中.通过后向传播算法的神经网络训练出宿主图像与嵌入的水印信号之间的关系特征,利用神经网络具有学习和自适应的特性,训练后的神经网络能够完全恢复嵌入到宿主图像中的水印信息.仿真实验表明,该算法针对各种攻击具有很好的鲁棒性,特别是在水印检测时不需要原始图像.     

工件表面粗糙度预测实验系统的研制

使用模糊自适应BP算法建立影响表面粗糙度参数与工件表面粗糙度之间的关系模型,依据给定的数据样本对模型进行训练,将训练好的网络进行实际的表面粗糙度预测.采用VB和Matlab语言相结合的方法建立一种实验系统,实现了数据采集和神经网络预测功能.实验结果表明,基于模糊自适应BP算法的工件表面粗糙度预测有一定的准确度.     

基于人工神经网络的AZ31镁合金流变应力预测

以Gleeble-3500热模拟机得到的实验数据为基础,采用人工神经网络方法建立了添加混合稀土和锑的AZ31镁合金流变应力与应变,应变速率与温度对应关系的预测模型.仿真分析表明,BP神经网络模型具有较高的预测精度.     

振动时效技术及其应用

振动时效技术在国外被称为“VibratorStressReliefMethod”（简称VSR），由于这种方法可以降低或均化金属构件内的残余应力，因此可以提高构件的使用强度，可以减少变形而稳定精度，可以防止或减少由于热时效和焊接产生的微观裂纹的发生，特别是在节省能源上具有明显的效果。因此，许多国家大量使用振动处理方法消除构件内的残余应力以代替热时效。振动时效原理各种机械工艺如铸造、锻造、切削、焊接等都会使构件内出现不同程度的残余应力。残余应力的存在对构件的强度、疲劳寿命、结构变形等方面的影响都是很大的。往往由于残余应力的存…     

基于模糊预测控制的藻类培养环境下PH值的检测控制研究

藻类的生长与培养环境中水体的p H关系密切,然而藻液p H的控制问题一直是藻类生长环境控制方面的难题,传统PID法控制效果不理想,神经网络控制算法过于复杂.针对这一情况,提出了藻类培养环境下p H值的模糊预测控制这一算法.该算法首先对p H中和过程采用T-S模糊模型建模,再在每一采样时刻对该过程进行局部动态线性化,得到系统的线性化模型,再用广义模糊预测控制算法进行控制.仿真结果表明模糊预测控制算法能够有效提高藻液p H检测控制的精准度.     

广西交通货运量预测分析

分析了城市经济与交通运输业发展的关系,对比了各种要素对货运量的影响。通过广义神经网络模型和线性回归模型,对广西交通体系做分析和预测,比较这两种方法的预测效果。