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采用神经网络研究了PP/POE共混物的冲击性能,通过温度、配比与冲击强度的正交试验设计得出的数据来验证神经网络的效果。将10℃、20℃和30℃的实验数据用于学习训练,将0℃的实验数据用于预测。同时通过调节不同的参数得出三种不同结构神经网络模型分别进行预测。通过测试表明,神经网络对于共混改性的预测具有较好的效果。将神经网络方法用于聚合物共混改性的数据分析,能明显减少实验次数,提高实验效率,快速完成共混材料的产品配方设计,并得出了该网络类型下的模型参数调控的大致方向,表明对于小样本数据,较少的隐藏层与神经单元数量能取得更好的预测效果。 相似文献
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传统的C/S结构DCS火电控制系统设计方法,上位机与服务器通信中,服务器需要与多个操作员站通信,造成负荷过高;为解决这一问题,以和利时第五代DCS为基础,设计新一代基于B/S模式的DCS数据监控系统,以点对点模式完成通信;新一代系统中,服务器相对于每个操作员站都是独立的,克服当前系统同时通信高负荷的弊端;给出了关键的底层控制站信息采集模块和DP总线信息传递模块的详细设计方案以及相关的软件设计方案,并给出了关键的B/S结构的详细设计方案;实验结果表明,以B/S结构为基础的 DCS数据监控系统测量结果误差小,上位机通信的时长不超过1 s,服务器冗余重启切换不超过1.2 s,优化效果较为明显。 相似文献
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