导读:本文包含了预测精度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:残余应力,焊后热处理,蠕变,数值模拟
预测精度论文文献综述
逯世杰,王虎,戴培元,邓德安[1]（2019）在《蠕变对焊后热处理残余应力预测精度和计算效率的影响》一文中研究指出基于MSC. Marc软件平台,开发了考虑蠕变效应的热-弹-塑性有限元计算方法。采用该方法模拟了Q345平板接头TIG重熔焊接过程和焊后热处理过程中的应力场,并重点研究了焊后热处理过程中蠕变效应对焊接残余应力的影响,基于数值模拟结果研究了焊后热处理消除残余应力的机理。同时,采用盲孔法实测了焊接及热处理后平板接头的残余应力,并与数值模拟结果进行了对比。此外,还探讨了2种不同的蠕变模型对焊后热处理残余应力计算精度的影响,针对Q345低合金高强钢,提出了一种简易高效、适合于工程应用的蠕变模型。结果表明:数值模拟得到的残余应力与实验值吻合良好,验证了所开发的集成计算方法的有效性。热处理计算过程有必要考虑材料的蠕变效应,否则会严重高估热处理后的残余应力。采用本工作提出的简易蠕变模型,在较少损失计算精度的前提下可使计算效率提高10倍左右。(本文来源于《金属学报》期刊2019年12期）
赵熹[2]（2019）在《多轴联动数控机床加工精度误差预测模型构建》一文中研究指出基于数控机床误差生成机制与构建精度误差补偿模型,提出多体系统理论下的数控机床加工精度几何误差预测模型。通过实践证明,此模型的精确性、实用性、通用性都很突出。(本文来源于《自动化技术与应用》期刊2019年11期）
李瑞宇,高丽敏,赵磊,吴瑜[3]（2019）在《WENO格式物理/计算域变换精度对流动预测的影响》一文中研究指出精细地捕捉激波及分离流对航空叶型/翼型设计具有重要意义。WENO(Weighted Essentially Non-Oscillatory)格式以其高间断分辨率和低耗散的特性得到广泛青睐。格式的构造都是基于均匀网格,而在实际应用中考虑计算量的问题,通常需要在梯度较大的地方进行局部加密,生成非均匀网格。坐标变换法是一种有效地将格式运用于非均匀网格的方法,而坐标变换的精度对格式特性的影响尚未得知,存在一定的盲目性。针对该问题,基于非均匀网格,开展不同精度坐标变换方法对有限差分WENO格式的精度、耗散影响研究;同时结合工程实际问题,研究不同精度非均匀网格处理方法对激波分辨率和大尺度涡捕捉能力的影响,并给出工程应用建议。(本文来源于《工程热物理学报》期刊2019年11期）
王涛,李航[4]（2019）在《基于误差预测的机床精度分析与设计》一文中研究指出数字化精度分析是当前确保机床设计精度的重要手段。精度建模与精度分析等重要手段主要针对机床几何精度、运动精度及工件表面成形运动精度。对于复杂成形运动机床,目前精度设计标准与工件加工精度之间尚无准确对应关系。为此,提出了基于误差预测的机床精度设计方案,该方案分为两阶段数字化精度分析。第一阶段通过技术系统实现工件到工艺系统各部件精度分配与检测,在规定的精度下达到机床输出精度。第二阶段通过机床系统完成机床输出到机床各组成部件精度分配与检查。文中以YK3610滚齿机为例,详细分析了两系统误差模型及应用方法,并通过试验验证机床的实际切割精度可达5-4-4等级,因此该方法为复杂成形运动机床精度的设计提供了依据。(本文来源于《机床与液压》期刊2019年21期）
王涛,李航[5]（2019）在《基于误差预测的机床精度分析与设计》一文中研究指出对于复杂成形运动机床,目前精度设计标准与工件加工精度之间尚无准确对应关系。为此,提出了基于误差预测的机床精度设计方案,该方案分为两阶段数字化精度分析。第一阶段通过技术系统实现工件到工艺系统各部件精度分配与检测,在规定的精度下达到机床输出精度。第二阶段通过机床系统完成机床输出到机床各组成部件精度分配与检查。以YK3610滚齿机为例,详细分析了两系统误差模型及应用方法,并通过试验验证机床的实际滚齿精度可达5-4-4等级,因此该方法为复杂成形运动机床精度设计提供了可靠指导。(本文来源于《制造技术与机床》期刊2019年11期）
陶炎,钱志良[6]（2019）在《近红外光谱检测法实现油品快速检验》一文中研究指出本报讯 陶 炎 通讯员钱志良报道：扬子石化联合富岛科技公司经过两年多的攻关，日前，成功开发轻质油品快速测定的新方法——近红外光谱检测法。该方法可有效解决轻质油品快速测定的行业难题，避免化验数据滞后于生产，为装置的工艺调整提供有效的数据支撑。轻(本文来源于《中国石化报》期刊2019-11-01）
李成钰[7]（2019）在《样本量变化对上证指数预测精度的影响——基于MATLAB的BP神经网络模型的预测分析》一文中研究指出选取具有不同变化特征的两个时段的上证指数每日收盘价为研究对象,使用基于MATLAB的BP神经网络模型,分别预测最后10个交易日的每日收盘指数,并对预测精度进行对比。结果表明,在同一个BP神经网络中,增加输入样本个数确实有助于提高短期预测的精度,但样本区间的选择是关键,时段内的样本应具有大体相同的变化趋势。当样本量变化时,调整网络模型结构也有助于提高短期预测的精度。对于深受政策影响的中国股市而言,将人工神经网络用于股市的短期预测更有意义。(本文来源于《河南科技》期刊2019年28期）
周伟,秦臻[8]（2019）在《基于不同背景值的GM(1,1)模型对建筑物沉降量预测的精度分析》一文中研究指出模型的初始条件和背景值是影响GM(1,1)模型精度的两大因素,基于传统背景值的GM(1,1)模型在针对发展系数α较大的预测对象时会发生模型精度差、误差大的现象。本文分析了背景值的构造原理,用两种新的背景值代替传统背景值建立GM(1,1)模型,对真实的建筑物沉降数据进行拟合和预测,分别计算其模型精度并与传统背景值下的GM(1,1)模型进行对比。结果表明:在本实例下,新背景值下的GM(1,1)模型较传统GM(1,1)模型有更好的拟合精度。(本文来源于《测绘与空间地理信息》期刊2019年09期）
徐先峰,龚美,黄刘洋[9]（2019）在《利用温度信息及深度学习方法实现高精度电力负荷预测》一文中研究指出负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,直接影响着电网运行的安全性及可靠性,实时高精度的负荷预测结果更是提高整个电网运行效率的关键。为了解决现存算法预测精度低的问题,在深入分析了温度与用电量强相关性的基础上,构建了长短时记忆深度学习网络(LSTM),执行历史用电数据特点的深度挖掘及用电量与温度相关性的深度自学习,实现了电力负荷预测。与传统负荷预测技术相比,预测精度显着提高。基于谷歌Tensorflow平台进一步研究了不同激活函数组合对于所提算法预测性能的影响。仿真结果表明,使用ELU激活函数比使用其他常用激活函数预测精度更高,有效解决了当前预测算法普遍存在的精度低问题。(本文来源于《物联网技术》期刊2019年09期）
李亚军,张锦文[10]（2019）在《低温相变蓄冷材料热物性的高精度预测模型》一文中研究指出针对实验法研究低温蓄冷材料性能耗时长、误差大、低温实验条件苛刻等问题,提出了基于SRK-UNIFAC方程计算液相逸度,采用虚拟路径参考态法求取固相逸度的热力学方法来模拟研究低温相变蓄冷材料.利用改进的方法预测复合低温固液相变材料的共晶点、共晶配比及熔化焓等热物性质,结果表明,新方法的准确度较高,与实验法的精度误差小.以液化天然气(LNG)冷能空分装置为例,通过建立的高精度模型预测相变材料热物性可有效地进行蓄冷装置的选材及应用.(本文来源于《华南理工大学学报(自然科学版)》期刊2019年09期）
预测精度论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于数控机床误差生成机制与构建精度误差补偿模型,提出多体系统理论下的数控机床加工精度几何误差预测模型。通过实践证明,此模型的精确性、实用性、通用性都很突出。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
预测精度论文参考文献
[1].逯世杰,王虎,戴培元,邓德安.蠕变对焊后热处理残余应力预测精度和计算效率的影响[J].金属学报.2019
[2].赵熹.多轴联动数控机床加工精度误差预测模型构建[J].自动化技术与应用.2019
[3].李瑞宇,高丽敏,赵磊,吴瑜.WENO格式物理/计算域变换精度对流动预测的影响[J].工程热物理学报.2019
[4].王涛,李航.基于误差预测的机床精度分析与设计[J].机床与液压.2019
[5].王涛,李航.基于误差预测的机床精度分析与设计[J].制造技术与机床.2019
[6].陶炎,钱志良.近红外光谱检测法实现油品快速检验[N].中国石化报.2019
[7].李成钰.样本量变化对上证指数预测精度的影响——基于MATLAB的BP神经网络模型的预测分析[J].河南科技.2019
[8].周伟,秦臻.基于不同背景值的GM(1,1)模型对建筑物沉降量预测的精度分析[J].测绘与空间地理信息.2019
[9].徐先峰,龚美,黄刘洋.利用温度信息及深度学习方法实现高精度电力负荷预测[J].物联网技术.2019
[10].李亚军,张锦文.低温相变蓄冷材料热物性的高精度预测模型[J].华南理工大学学报(自然科学版).2019