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运用均匀化理论与有限元相结合的方法,预测了风机叶片复合材料层合板的性能.将复合材料层合板内部结构分为宏观、细观和纳观3个层次,建立了复合材料层合板的多尺度模型.通过3次均匀化方法,并编写AP-DL程序输入商业软件ANSYS,预测材料各参数(碳纳米管体积分数、长径比、弹性模量,纳米薄层体积分数、弹性模量)对复合材料层合板性能的影响.结果表明,当分别增大碳纳米管体积分数、长径比、弹性模量以及纳米薄层体积分数、弹性模量时,风机叶片复合材料层合板的性能均能得到提高.同时表明加入一定量的碳纳米管可以适当提高复合材料层合板的性能.实验结果对风机叶片复合材料的制备有一定的指导作用.

关键词: 风机叶片 , 复合材料层合板 , 性能预测 , 碳纳米管 , 纳米薄层 , 均匀化理论 , 有限元

对旋轴流风机反风性能的数值模拟

王军 , 吴立强 , 孙中勤 , 李坤 , 钟立群 , 贺秋冬

工程热物理学报

本文对一种对旋式轴流风机,采用SIMPLE方法对其整机的正、反风性能进行预测,通过求解雷诺平均N-S方程,湍流模型采用标准的k-ε模型,给出了分析采用的几何模型,通过CFD分析,预测出对旋式轴流风机的反风性能.通过对正风、反风预测性能的比较,结果表明:正风时的内流明显优于反风,主要内流细节差异是由于反风时流道收缩导致,反风时两级叶轮的负荷分配不均衡,后级叶轮负荷约为一级叶轮负荷的两倍多.对旋式轴流风机在反风运行状态下,流量、压力、功率各项参数的值均小于正风运行状态下的值,但其相对于普通轴流风机具有较大的反风量,反风量能达到正常风量的65%以上,可以满足对风机反风量的安全要求.

关键词: 对旋式轴流风机 , 反风 , 性能预测 , CFD

聚酰胺体积属性的预测

邓旭辉 , 唐现琼 , 尹久仁 , 张平

高分子材料科学与工程

采用基于分子拓扑和几何的关联指数法对11种聚酰胺工程塑料的范德华体积、摩尔体积、密度等属性进行了预测,通过室温密度的预测值与试验值的比较,验证了预测的有效性.利用非线性回归分析分别获得了它们的非结晶相密度、摩尔体积与温度的相关关系.以聚己二酰己二胺(尼龙66)为例,引入结晶度参数对密度与温度的相关关系进行了修正,结果表明,修正后的相关关系也能对结晶聚合物的体积属性进行较准确的预测.

关键词: 聚酰胺 , 关联指数法 , 性能预测 , 范德华体积 , 摩尔体积 , 密度

热轧带钢组织与性能预测和控制模型及其应用前景

许云波 , 刘相华 , 王国栋

钢铁研究学报

预测和控制热轧带钢组织与性能的关系目的在于利用物理冶金模型对热轧生产中的各种金属学现象进行计算机模拟,从而实现对钢材性能质量的控制和工艺及组分的优化设计.作者在阐述预测和控制热轧带钢组织与性能关系的概念的基础上,总结了包括物理冶金模型和人工智能技术在内的计算机模型的建模、结构及其最新进展,介绍了此项技术在国内外的应用情况及其所带来的经济效益,并对其发展前景作出展望.

关键词: 热轧带钢 , 组织演变 , 性能预测 , 物理冶金模型

人工神经网络在材料制备工业中的应用

黄国兴 , 李琳 , 李冰 , 陈玲 , 李坚斌

材料导报

人工神经网络具有非线性的自适应信息处理能力,已广泛应用于化工、通信、控制及优化等领域.在简单介绍人工神经网络方法的基础上,重点综述了该方法在陶瓷工业的原料分类、配方优化、缺陷分析、性能预测等方面的应用情况,指出在应用过程中可能存在的问题以及未来的发展趋势.

关键词: 人工神经网络 , 材料制备 , 陶瓷工业 , 配方优化 , 性能预测

连铸保护渣性能的人工神经网络模型预测

胡汉涛 , 魏季和 , 茅洪祥

上海金属 doi:10.3969/j.issn.1001-7208.2004.01.003

分析了连铸保护渣的化学成分和物理性能,提出了预测连铸保护渣性能的神经网络模型,根据保护渣的化学成分以该模型预测其粘度.结果表明,模型估计与观测值相当吻合.并与多元线性和非线性回归模型作了比较.

关键词: 连铸保护渣 , 性能预测 , 人工神经网络模型 , 回归分析

人工神经网络在玻璃配方设计中的应用研究

肖卓豪 , 卢安贤 , 刘树江 , 杨舟

材料导报

应用人工神经网络技术,采用Neuralworks Predict软件建立BP网络模型,通过对R2O-MO-Al2O3-SiO2系统玻璃组成与热膨胀系数关系实验数据的训练,以期能预测该系统指定组成的玻璃的热膨胀系数.研究结果表明,所建立的神经网络模型能较正确地反映玻璃氧化物组成与其热膨胀系数之间的规律性.模型对给定组成玻璃热膨胀系数的预测值与实际测试值的相对误差在6.4%以内,表明由神经网络技术建立的这一模型能正确反映R2O-MO-Al2O3-SiO2系统玻璃组成与热膨胀系数间的内在规律性.

关键词: 玻璃组成 , 人工神经网络 , 热膨胀系数 , 性能预测

BP神经网络在铝合金性能优化中的研究进展

刘英莉 , 姜瑛 , 尹建成 , 丁家满 , 李凌宇 , 钟毅

材料科学与工程学报

针对铝合金性能预测与优化设计中的相关问题,概述了BP神经网络在铝合金点焊预测与检测及时效工艺方面的研究状况,论述了BP神经网络预测铝合金腐蚀及疲劳的方法和效果,总结了BP神经网络用于建立本构关系模型和其它性能测试的研究现状.最后,指出了BP神经网络在铝合金材料性能测试领域中应用的发展方向和需要解决的问题.

关键词: BP神经网络 , 铝合金 , 性能预测 , 工艺优化