张本国
- 作品数：7 被引量：22H指数：3
- 供职机构：盐城工学院机械工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省基础研究计划国家自然科学基金吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：金属学及工艺冶金工程化学工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于蚁群算法-BP神经网络的漏钢预报模型研究被引量：5
- 2022年
- 针对传统BP神经网络在漏钢预报过程中识别速度慢、无法精准预测等问题,采用蚁群算法(ACO)对随机选取的权值阈值进行寻优,详细介绍了ACO算法的优化步骤,利用MATLAB软件建立了神经网络模型,并将优化后的模型应用到漏钢预报中。将现场采集的数据进行预处理,再输入到神经网络模型中进行训练和测试。结果表明,ACO-BP漏钢预报模型的识别精度明显高于传统BP漏钢预报模型,漏钢预报率可达96.77%,报出率达100%,不仅加快了网络模型的运行速度,也保证了模型的全局搜索能力及鲁棒性,具有良好的应用前景。
- 生万宝张本国吴迪张瑞忠
- 关键词：连铸BP神经网络漏钢预报
- 薄板连铸GA-LM-BP漏钢预报模型研究被引量：1
- 2017年
- 针对传统BP神经网络在训练过程中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺陷,将遗传算法全局寻优能力与LM算法的局部寻优能力引入到BP神经网络训练过程,建立了GA-LM-BP神经网络漏钢预报模型;结合某钢厂连铸现场历史数据,对该预报模型进行了训练和测试。结果表明,GA-LM-BP漏钢预报的收敛速度较传统BP神经网络明显加快,其泛化能力和对漏钢温度特征的识别精度也有了较大提高。
- 张本国展邦华刘军夏建生
- 关键词：漏钢预报遗传算法LM算法BP神经网络
- 积件式教学课程整合研究
- 2015年
- 积件式教学系统所生成的课件具有形式多样、效果独特的优点,与传统的教学课件相比,具有更好的通用性与交互性,成为现代多媒体辅助教学研究的新方向之一。从积件式教学系统的构成与建设出发,分析了积件式教学系统建立的必要性与合理性。
- 张本国孙丽凤范利锋
- 关键词：积件教学素材课程整合
- 混合基纳米流体在汽车散热器中的稳定性及传热特性被引量：8
- 2019年
- 使用SiO_2和MWCNT纳米颗粒,在80%∶20%的水/乙二醇基液中制备纳米流体,分别研究超声波振荡时间、分散剂对纳米流体稳定性的影响。结果表明:最佳振荡时间为1 h;十六烷基三甲基氯化铵(CTAC)的最佳添加量为质量分数0. 05%,十二烷基苯磺酸钠(SDBS)的最佳添加量为0. 1%;在最佳添加量下,CTAC的分散效果优于SDBS;在同一分散剂下,MWCNT-水/乙二醇混合基纳米流体的稳定性优于SiO_2-水/乙二醇混合基纳米流体。研究不同浓度的纳米流体在不同流速、温度下的传热特性进行分析。结果表明,与基液相比,纳米流体的传热速率有了明显的提高;与纳米流体的传热速率增加相比,纳米流体浓度对压降和有效泵功的不利影响可以忽略不计。
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- 关键词：纳米流体稳定性汽车散热器传热特性
- 基于差分进化-灰狼优化算法的支持向量机连铸漏钢预报系统研究被引量：3
- 2023年
- 针对小样本训练数据情况下BP神经网络模型难以获得较高预报准确率的问题,提出了一种基于差分进化-灰狼优化(DE-GWO)混合算法优化的支持向量机(SVM)模型,并将其应用到连铸漏钢预报系统领域。利用差分进化(DE)算法的交叉变异操作对灰狼优化(GWO)算法进行进化,得到DE-GWO混合算法,在解决了GWO易陷入局部最优问题的同时,提高了算法的寻优速度以及模型的准确性。结合某钢厂连铸生产数据,对DE-GWO-SVM漏钢预报模型进行测试。结果表明,该算法下的连铸漏钢预报系统的准确率为99.5%,报出率达到100%。
- 吴迪张本国生万宝张瑞忠
- 关键词：连铸漏钢预报支持向量机差分进化
- 35CrMo钢螺栓在缩径加工时的断裂原因被引量：3
- 2017年
- 利用化学成分分析、组织与断口观察、力学性能测试等方法分析了高强度35CrMo钢螺栓在缩径加工过程中的断裂原因。结果表明:35CrMo钢螺栓的断裂具有典型的脆性断裂特征;35CrMo钢组织的不均匀性导致其抗拉强度较低,在缩径加工的矫直工序中,当螺栓缩径部位的拉拔力较高时,螺栓断裂。
- 张本国赵健夏建生范利锋
- 关键词：35CRMO钢螺栓
- 基于PSO-BP神经网络的连铸漏钢预报被引量：5
- 2016年
- 针对传统BP神经网络在训练过程中存在收敛速度慢、易陷入局部最优解的缺陷,将基于群体智能的全局寻优算法-粒子群优化算法引入到BP神经网络的训练过程,建立了PSO-BP神经网络漏钢预报模型;结合某钢厂连铸现场历史数据,分别对PSO-BP漏钢预报模型和BP网络预报模型进行了训练和测试;结果表明,PSO-BP漏钢预报的收敛速度较传统BP神经网络明显加快,其泛化能力和对漏钢温度特征的识别精度也有了较大提高。
- 张本国张新疆夏建生范利锋
- 关键词：连铸漏钢预报粒子群优化算法BP神经网络
