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高钢级管道焊缝材料应力应变本构关系确定方法
被引量：
1
1
作者
张东
刘啸奔
+4 位作者
孔天威
杨悦
武学健
吴锴
张宏
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第17期2106-2114,共9页
高钢级管道环焊缝作为油气管道关键薄弱环节一直受到工程界与科研界的关注,它作为一种典型的焊接结构具有明显的非均质性,这会导致环焊缝材料轴向力学性能无法准确测试,严重影响管道环焊缝安全评价的准确性。基于MATLAB-PYTHON-ABAQUS...
高钢级管道环焊缝作为油气管道关键薄弱环节一直受到工程界与科研界的关注,它作为一种典型的焊接结构具有明显的非均质性,这会导致环焊缝材料轴向力学性能无法准确测试,严重影响管道环焊缝安全评价的准确性。基于MATLAB-PYTHON-ABAQUS联合仿真提出了一种高钢级管道焊缝区材料应力应变本构关系优化反演方法。开展了4组不同缺口尺寸的单轴拉伸试验,得到了各试样的载荷位移曲线;利用贝叶斯正则化反向传播(BRBP)神经网络与灰狼优化算法(GWO)得到了焊缝区材料真实应力应变本构关系,并通过试验数据充分验证了本构关系的准确性,结果表明相对误差小于1%。所提出的反演思路同样适用于均质金属材料大应变范围应力应变曲线的测定。该反演方法的提出可为高钢级管道环焊缝安全评价提供准确的应力应变本构关系及强度匹配关系,进一步保障了油气管道的安全运行。
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关键词
缺口圆棒拉伸试验
应力应变本构关系
贝叶斯正则化反向传播神经网络
灰狼优化算法
优化反演
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职称材料
基于BRBP神经网络的转子绕组匝间短路故障诊断方法
被引量：
2
2
作者
李红连
唐炬
《中国农村水利水电》
北大核心
2013年第2期152-155,158,共5页
为了能更准确、容易地诊断出同步发电机转子绕组匝间短路故障,提出了一种基于贝叶斯正则化反向传播(BRBP)神经网络的故障诊断方法。该方法利用正常运行时不同工况下的机端电压、有功功率、无功功率和转子励磁电流来建立励磁电流的BRBP...
为了能更准确、容易地诊断出同步发电机转子绕组匝间短路故障,提出了一种基于贝叶斯正则化反向传播(BRBP)神经网络的故障诊断方法。该方法利用正常运行时不同工况下的机端电压、有功功率、无功功率和转子励磁电流来建立励磁电流的BRBP神经网络预测模型;利用该模型预测正常运行时所需励磁电流,与实测的励磁电流进行比较,相对误差超过阈值就诊断为发生匝间短路故障。通过微型同步发电机动模实验表明,该方法的精度优于BP神经网络法,并且参数设置简单、易于移植和训练速度快,对同步发电机转子绕组匝间短路故障的监测与诊断是有效的。
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关键词
同步发电机
转子绕组
匝间短路
故障诊断
贝叶斯正则化反向传播神经网络
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职称材料
题名
高钢级管道焊缝材料应力应变本构关系确定方法
被引量：
1
1
作者
张东
刘啸奔
孔天威
杨悦
武学健
吴锴
张宏
机构
中国石油大学(北京)油气管道输送安全国家工程研究中心
合肥通用机械研究院有限公司国家压力容器与管道安全工程技术研究中心
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第17期2106-2114,共9页
基金
国家重点研发计划重点专项(2022YFC3070100)
国家自然科学基金(52004314)
+2 种基金
国家管网科学研究与技术开发项目(WZXGL202105)
北京市科协"青年人才托举工程"项目(BYESS2023145)
合肥通用机械研究院有限公司博士科技基金(2022011505)。
文摘
高钢级管道环焊缝作为油气管道关键薄弱环节一直受到工程界与科研界的关注,它作为一种典型的焊接结构具有明显的非均质性,这会导致环焊缝材料轴向力学性能无法准确测试,严重影响管道环焊缝安全评价的准确性。基于MATLAB-PYTHON-ABAQUS联合仿真提出了一种高钢级管道焊缝区材料应力应变本构关系优化反演方法。开展了4组不同缺口尺寸的单轴拉伸试验,得到了各试样的载荷位移曲线;利用贝叶斯正则化反向传播(BRBP)神经网络与灰狼优化算法(GWO)得到了焊缝区材料真实应力应变本构关系,并通过试验数据充分验证了本构关系的准确性,结果表明相对误差小于1%。所提出的反演思路同样适用于均质金属材料大应变范围应力应变曲线的测定。该反演方法的提出可为高钢级管道环焊缝安全评价提供准确的应力应变本构关系及强度匹配关系,进一步保障了油气管道的安全运行。
关键词
缺口圆棒拉伸试验
应力应变本构关系
贝叶斯正则化反向传播神经网络
灰狼优化算法
优化反演
Keywords
notched
bar
tensile
test
stress-strain
constitutive
relationship
bayesian
regularization
back
propagation
(
brbp
)
neural
network
grey
wolf
optimizer(GWO)
optimization
inversion
分类号
TE88 [石油与天然气工程—油气储运工程]
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职称材料
题名
基于BRBP神经网络的转子绕组匝间短路故障诊断方法
被引量：
2
2
作者
李红连
唐炬
机构
重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室
成都大学电子信息工程学院
出处
《中国农村水利水电》
北大核心
2013年第2期152-155,158,共5页
基金
国家重点基础研究发展计划("973"计划)(2009CB724506)
国家自然科学基金(11205022)
+1 种基金
重庆市自然科学基金(CSTC2008BB0327)
四川省教育厅科技项目(12ZB170)
文摘
为了能更准确、容易地诊断出同步发电机转子绕组匝间短路故障,提出了一种基于贝叶斯正则化反向传播(BRBP)神经网络的故障诊断方法。该方法利用正常运行时不同工况下的机端电压、有功功率、无功功率和转子励磁电流来建立励磁电流的BRBP神经网络预测模型;利用该模型预测正常运行时所需励磁电流,与实测的励磁电流进行比较,相对误差超过阈值就诊断为发生匝间短路故障。通过微型同步发电机动模实验表明,该方法的精度优于BP神经网络法,并且参数设置简单、易于移植和训练速度快,对同步发电机转子绕组匝间短路故障的监测与诊断是有效的。
关键词
同步发电机
转子绕组
匝间短路
故障诊断
贝叶斯正则化反向传播神经网络
Keywords
synchronous
generator
rotor
winding
inter-turn
short-circuit
fault
diagnosis
bayesian
regularization
back
-
propagation
（
brbp
）
neural
network
分类号
TM713 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高钢级管道焊缝材料应力应变本构关系确定方法
张东
刘啸奔
孔天威
杨悦
武学健
吴锴
张宏
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于BRBP神经网络的转子绕组匝间短路故障诊断方法
李红连
唐炬
《中国农村水利水电》
北大核心
2013
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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