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基于人工神经网络的放热规律的量化预测
被引量：
2
1
作者
江涛
林学东
+2 位作者
李德刚
杨淼
汤雪林
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1747-1754,共8页
利用AVL-Fire建立了高压共轨柴油机燃烧系统仿真模型,通过台架试验验证仿真模型的基础上,分析了混合气浓度场和温度场动态分布特性并将燃烧过程划分为预混合和扩散燃烧分界点,提出燃烧始点、预混合燃烧速率、扩散燃烧速率及燃烧持续期...
利用AVL-Fire建立了高压共轨柴油机燃烧系统仿真模型,通过台架试验验证仿真模型的基础上,分析了混合气浓度场和温度场动态分布特性并将燃烧过程划分为预混合和扩散燃烧分界点,提出燃烧始点、预混合燃烧速率、扩散燃烧速率及燃烧持续期等量化评价参数。建立了预测量化评价参数的人工神经网络(ANN)模型,预测分析发动机控制参数对放热规律评价参数的影响。研究结果表明:当采用"5-18-4"型神经网络结构模型并采用trainlm算法时,预测的鲁棒性、响应性和收敛精度均良好,所创建的ANN模型可以很好地预测放热规律。
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关键词
动力机械及工程
人工神经网络
控制
参数
放热规律
量化
评价
参数
量化
预测
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职称材料
自密实混凝土工作性简易量化评价参数的研究与实践
2
作者
黄智山
《混凝土》
CAS
北大核心
2018年第3期27-31,共5页
为便捷评价SCC工作性,通过L型仪与坍落度仪两者评价参数间的关联性研究,得出:基于坍落度仪的SCC工作性简易量化评价参数是{2.5 s≤t_(50),t<3.5 s,0.35Sl_t/Sf_t<0.38};创建SCC钢筋间隙通过自填充性高敏感性立体模型,提出浇筑工...
为便捷评价SCC工作性,通过L型仪与坍落度仪两者评价参数间的关联性研究,得出:基于坍落度仪的SCC工作性简易量化评价参数是{2.5 s≤t_(50),t<3.5 s,0.35Sl_t/Sf_t<0.38};创建SCC钢筋间隙通过自填充性高敏感性立体模型,提出浇筑工作性、多元复合粉体、水粉比概念及"2比"SCC设计新构思;归纳得出SCC研究若干规则。
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关键词
自密实混凝土
工作性
简易
量化
评价
参数
多元复合粉体
水粉比
“2比”设计
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职称材料
题名
基于人工神经网络的放热规律的量化预测
被引量：
2
1
作者
江涛
林学东
李德刚
杨淼
汤雪林
机构
吉林大学汽车仿真与控制国家重点实验室
出处
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期1747-1754,共8页
基金
吉林省科技发展计划项目(20150101032JC)
吉林省发改委产业技术研究与开发项目(2014Y093)
文摘
利用AVL-Fire建立了高压共轨柴油机燃烧系统仿真模型,通过台架试验验证仿真模型的基础上,分析了混合气浓度场和温度场动态分布特性并将燃烧过程划分为预混合和扩散燃烧分界点,提出燃烧始点、预混合燃烧速率、扩散燃烧速率及燃烧持续期等量化评价参数。建立了预测量化评价参数的人工神经网络(ANN)模型,预测分析发动机控制参数对放热规律评价参数的影响。研究结果表明:当采用"5-18-4"型神经网络结构模型并采用trainlm算法时,预测的鲁棒性、响应性和收敛精度均良好,所创建的ANN模型可以很好地预测放热规律。
关键词
动力机械及工程
人工神经网络
控制
参数
放热规律
量化
评价
参数
量化
预测
Keywords
power machinery and engineering
artificial neural network (ANN)
control parameter heat release rate (HRR)
quantitative evaluation parameter
quantitative prediction
分类号
TK421 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
自密实混凝土工作性简易量化评价参数的研究与实践
2
作者
黄智山
机构
哈尔滨工业大学土木工程学院
出处
《混凝土》
CAS
北大核心
2018年第3期27-31,共5页
文摘
为便捷评价SCC工作性,通过L型仪与坍落度仪两者评价参数间的关联性研究,得出:基于坍落度仪的SCC工作性简易量化评价参数是{2.5 s≤t_(50),t<3.5 s,0.35Sl_t/Sf_t<0.38};创建SCC钢筋间隙通过自填充性高敏感性立体模型,提出浇筑工作性、多元复合粉体、水粉比概念及"2比"SCC设计新构思;归纳得出SCC研究若干规则。
关键词
自密实混凝土
工作性
简易
量化
评价
参数
多元复合粉体
水粉比
“2比”设计
Keywords
self-compacting concrete
working performance
simple quantitative evaluation parameters
multicomponent composite powder
water-powder ratio
＂2 ratio＂ design
分类号
TU528.53 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工神经网络的放热规律的量化预测
江涛
林学东
李德刚
杨淼
汤雪林
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
2
下载PDF
职称材料
2
自密实混凝土工作性简易量化评价参数的研究与实践
黄智山
《混凝土》
CAS
北大核心
2018
0
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职称材料
已选择
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