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基于GM(1,1)模型的矿业安全生产事故预测分析

江晨芳 , 侯克鹏 , 孙华芬

黄金 doi:10.11792/hj20131216

为了有效地进行事故预测和预防,根据灰色理论以信息部分清楚、部分不清楚并带有不确定性为处理对象的特点,在2007-2012年的国内矿业安全生产事故统计数据的基础上,对2013年国内矿业安全生产事故总数进行建模预测。采用Matlab7.11编写灰色GM(1,1)模型的程序代码并进行实例验证。预测结果表明,模型精度等级为一级,预测结果可靠度较高,预测结果可为中国安全生产管理实践工作提供决策依据。实例研究表明,该方法在矿业安全管理中发挥了重要作用。

关键词: GM(1,1)模型 , 事故预测 , 矿业安全 , Matlab软件

采用Matlab软件分析(PrNd)xAl0.12Nb0.2Cu0.13B1.05Fe98.5-x合金的失重性能

唐杰 , 杨梨容 , 张铭杰 , 王晓军 , 赵导文 , 张林 , 魏成富 , 张兵

材料导报 doi:10.11896/j.issn.1005-023X.2014.18.023

研究了采用高压加速老化试验机对HD工艺和普通工艺制备的两种(PrNd)xAl0.12Nb0.2Cu013B1.05-Fe98.5-x合金样品在温度为130℃,压强为0.22 MPa,湿度为95%的极端环境条件下处理168 h后的失重情况,通过磁化特性自动测量仪检测了其老化前后的磁性能,用激光粒度仪测试了其原始粉末粒度,并用Matlab软件对两种样品的SEM微观结构照片中富Nd相的含量进行了分析.结果表明,两种样品的富Nd相含量有区别,普通工艺制备样品为7.63%,而HD工艺制备样品为7.80%,且磁性能也较好,粉末平均粒度较小,前者却相对较大.此外,二者的平均失重率分别是-3.5386 mg·cm-2和-0.1645 mg·cm-2.另一方面,经过失重试验后,前者的剩余磁通密度Br降低了0.74%,后者仅仅降低了0.64%,两者的内禀矫顽力Hej也分别降低了2.28%和1.14%,方形度Hk/Hb分别降低了24.9%和0.10%,最大磁能积(BH)max降低了2.84%和2.06%.

关键词: Nd-Fe-B合金 , HD工艺 , 常规工艺 , 失重 , Matlab软件

盐水比对壁画酥碱病害产生和发展速率的影响

王菊琳 , 张屹东 , 吴玉清 , 刘洪丽 , 王旭东

表面技术 doi:10.16490/j.cnki.issn.1001-3660.2017.02.001

目的 通过一种无损检测方法 研究盐水比对壁画酥碱病害产生和发展速率的影响.方法 采用9种盐水质量比(盐水比)制作模拟酥碱病害壁画试块,在恒湿恒温箱中进行干湿循环试验后,用Matlab软件和自编程序对各循环周期后样品数码照片进行分析,获得样品表面高度的三维分布图和量化数据.结果 在所研究的时间范围内,盐水比为1:10时,样品未出现明显的酥碱病害;盐水比为2:10和3:10时,模拟出类似于敦煌莫高窟壁画酥碱现象;盐水比为4:10、5:10、6:10、9:10、11:10和13:10时,颜料层出现裂缝、起翘,后地仗层、颜料层整体脱落.结论 壁画酥碱病害发展速率呈阶段性,盐水比越大,壁画酥碱病害的破坏风险越大,发展越快.病害发展形貌与软件处理相结合的方法可获得样品酥碱病害发展模型和速率,是一种无损、可量化的评价方法.

关键词: 壁画 , 酥碱 , Matlab软件 , 发展速率

基于 SOFM 神经网络的铅锌矿井下粉尘来源分析

卿黎 , 张胜跃 , 杨永盛 , 梁志强

黄金 doi:10.11792/hj20160719

针对金属矿山井下粉尘来源分析中指标参数的不确定性,为提高算法收敛速度和准确度,提出了基于SOFM神经网络的方法;以铅锌矿为例,据此建立了铅锌矿井下粉尘来源状态的神经网络模型。采用收集到的铅锌矿井下粉尘样本进行实例分析,运用Matlab软件对该模型进行了训练和检验,并与其他竞争型神经网络进行了对比分析。其分析结果表明:与竞争型神经网络相比,SOFM神经网络的性能更优、泛化能力更强、预测精度更高,是金属矿山井下粉尘来源可靠性分析的一种有效方法。

关键词: 金属矿山 , 井下粉尘来源 , SOFM神经网络 , Matlab软件 , 可靠性分析

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