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Fuzzy Neural Model for Flatness Pattern Recognition

JIA Chunyu , SHAN Xiuying , LIU Hongmin , NIU Zhaoping

钢铁研究学报(英文版)

For the problems occurring in a least square method model, a fuzzy model, and a neural network model for flatness pattern recognition, a fuzzy neural network model for flatness pattern recognition with only threeinput and threeoutput signals was proposed with Legendre orthodoxy polynomial as basic pattern, based on fuzzy logic expert experiential knowledge and geneticBP hybrid optimization algorithm. The model not only had definite physical meanings in its inner nodes, but also had strong selfadaptability, antiinterference ability, high recognition precision, and high velocity, thereby meeting the demand of highprecision flatness control for cold strip mill and providing a convenient, practical, and novel method for flatness pattern recognition.

关键词: flatness;pattern recognition;Legendre orthodoxy polynomial;geneticBP algorithm;fuzzy neural network

基于二氧化碳封存的超临界两相流动的数值研究

高诚 , 胥蕊娜 , 陈黎 , 姜培学

工程热物理学报

格子Boltzmann方法(LBM)在计算复杂结构物理模型时具有独特优势并在模拟两相流动过程中能够高效清晰捕捉相界面.本文介绍了基于Shan-Chen多相模型的格子Boltzmann方法的理论成果以及基于二氧化碳封存的超临界两相流的模拟研究.结果表明,Shan-Chen模型在模拟两相流时符合Laplace定律,且两相层流时的速度分布和相渗曲线均与理论值吻合.二氧化碳封存过程中,较大的注入速率在提高二氧化碳残余俘获量的同时会降低其化学俘获量.

关键词: 二氧化碳封存 , 超临界两相流 , Shan-Chen模型

基于格子Boltzmann方法的疏水表面润湿性数值模拟?

黄桥高 , 潘光

功能材料 doi:10.3969/j.issn.1001-9731.2015.10.005

润湿性对固体表面上液体的各种动力学行为具有重要影响,疏水表面的特殊润湿性是其在减阻、降噪、防污等领域有着广泛应用前景的根本原因。基于Shan-Chen模型的格子Boltzmann方法对疏水表面润湿性进行数值模拟,获得了材料属性和微形貌对疏水表面润湿性的影响规律。研究表明,要使疏水表面处于 Cassie-Baxter 润湿状态,微形貌高度必须大于某一临界值,而当疏水表面一旦处于 Cassie-Baxter 润湿状态后,继续增加微形貌高度也不会提高其疏水性能;疏水表面的表观接触角随气液界面分数先增大后减小,且存在一个最佳的气液界面分数使表观接触角达到最大。

关键词: 疏水表面 , 格子Boltzmann方法 , 材料属性 , 微形貌 , 润湿性

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