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負(fù)壓通風(fēng)機(jī)鍋爐烘爐、煮爐、漏風(fēng)試驗(yàn)、沖管等詳細(xì)知識闡述利用神

目錄
　　1、烘爐
　　2、煮爐
　　3、漏風(fēng)實(shí)驗(yàn)
　　4、沖管
　　5、蒸汽周密性實(shí)驗(yàn)
　　6、平安閥調(diào)整
　　7、試運(yùn)行
　　前言
　　汽鍋本體安裝竣事，進(jìn)進(jìn)烘煮爐階段亦即汽鍋已基本進(jìn)進(jìn)了最后的調(diào)試階段。為確保汽鍋調(diào)試順?biāo)爝M(jìn)行，并確保汽鍋未來的運(yùn)行質(zhì)量，特制定此方案，供調(diào)試中參照執(zhí)行。同時，建設(shè)單元及安裝單元會同汽鍋廠及其他協(xié)作單元，成立汽鍋啟動驗(yàn)收小組負(fù)責(zé)汽鍋的啟動、調(diào)試、試運(yùn)行的組織向?qū)Чぷ�。以保證政令貫通，各工種職責(zé)分明，相互協(xié)作，相互配合，確保啟動調(diào)試工作的順?biāo)爝M(jìn)行。確保汽鍋如期順?biāo)�、�?yōu)質(zhì)的完工投產(chǎn)。
　　1、烘爐
　　1、烘爐的:目的：
　　由于新安裝的汽鍋，在爐墻材料中及砌筑進(jìn)程中吸收了年夜量的水份，如與高溫?zé)煔饨佑|，則爐墻中含有的水份由于溫差過年夜，急劇蒸發(fā)，發(fā)生年夜量的蒸汽，進(jìn)二由于蒸汽的急劇膨脹，使?fàn)t墻變形、開裂。所以，新安裝的汽鍋在正式投產(chǎn)前，必需對爐墻進(jìn)行緩慢烘爐，使?fàn)t墻中的水份緩慢逸出，確保爐墻熱態(tài)運(yùn)行的質(zhì)量。
　　2、烘爐應(yīng)具有的條件：
　　2．1、汽鍋管路已全數(shù)安裝終了，水壓實(shí)驗(yàn)及格。
　　2．2、爐墻砌筑及保溫工作已全數(shù)竣事，并已驗(yàn)收及格。
　　2．3、煙風(fēng)道都已安裝終了，保溫竣事，送引風(fēng)機(jī)均已安裝調(diào)試及格，能投進(jìn)運(yùn)行。
　　2．4、烘爐所需的熱工電氣儀表均已安裝，并校驗(yàn)及格。
　　2．5、已安劃定要求，在過熱器中部兩側(cè)放置了灰漿拌。
　　2．6、烘爐用的木料、柴油、煤碳及各類工具（包括檢查、現(xiàn)場照明等）都已準(zhǔn)備終了。
　　2．7、烘爐用的舉措措施全數(shù)安裝好，并將與烘爐無關(guān)的其它姑且舉措措施全數(shù)撤除，場地清算清潔。
　　2．8、烘爐人員都已過培訓(xùn)及格，并排列值班表，按要求，準(zhǔn)時到崗。
　　3、烘爐工藝:
　　(1).憑據(jù)本汽鍋的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)可采用火焰烘爐方式。
　　①在燃燒室中部堆架要柴，點(diǎn)燃后使火焰連結(jié)在中央，哄騙自然透風(fēng)保小火，燃燒維持2～3天，火勢由弱慢慢加年夜。
　　②第一天爐膛出口排煙溫度應(yīng)低于50℃，以后天天溫升不跨越20℃，未期最高溫度<220℃，保溫2～3天。
　　③烘爐后期約7～12天改成燃油烘爐，點(diǎn)燃油槍前必需啟動送引風(fēng)機(jī)。連結(jié)爐膛燃燒室負(fù)壓要求。
　�、芎鏍t時間以14～16天，竣事燃燒停爐。
　　⑤所有煙溫均以過熱器后的煙溫為準(zhǔn)。
　　⑥操作人員每隔2小時記實(shí)一次煙溫，嚴(yán)酷按要求控制煙溫確保烘爐質(zhì)量。
　　(2)、烘爐的具體操作：

摘要：提出用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式解決地形面的曲面機(jī)關(guān)問題，在backpropagation(簡稱bp)算法的根蒂根基上，吸收了模擬退火算法的優(yōu)點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)按幾率隨機(jī)接受一個不成功訓(xùn)練值的方式，解決了bp算法容易墮入局部極小點(diǎn)的問題。經(jīng)由過程對黃河下流河灘地形面的模擬證實(shí)，此方式可解決地形面的曲面機(jī)關(guān)問題。

關(guān)頭詞：地形面自由曲面神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)bp算法模擬退火

1引言
　　在水利及土木匠程中經(jīng)常會遇到地形面，地形面是典型的空間自由曲面，地形面在給出時，往往只給出一些反映地形、地貌特征的離散點(diǎn)，而沒法給出描寫地形面的曲面方程。然而有時需要對地形面進(jìn)行描寫，或當(dāng)給出的地形面的點(diǎn)不完整時，需要插補(bǔ)出合理的點(diǎn)。以往年夜多用最小二乘法或其它曲面擬合方式如三次參數(shù)樣條曲面、bezier曲面或非平均有理b樣條曲面等，這些擬合方式的錯誤謬誤是：型值點(diǎn)一旦給定，就不能更改，否則必需重新機(jī)關(guān)表達(dá)函數(shù)；在機(jī)關(guān)曲線曲率變化較年夜或型值點(diǎn)奇異時，容易發(fā)生畸變，有時需要工錢干涉干與；此外，這些方式對數(shù)據(jù)花式都有要求。
　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)借用基于人類智能（如學(xué)習(xí)和自順應(yīng)）的模子、模糊技術(shù)方式，哄騙人類的模糊思想來求解問題，在許多領(lǐng)域優(yōu)于傳統(tǒng)技術(shù)。用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行地形面機(jī)關(guān)，只要丈量有限個點(diǎn)（可所以無序的），不需要其它更多的地形面信息和曲面常識，當(dāng)?shù)匦蚊鎻?fù)雜或是丈量數(shù)據(jù)不完整時，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式更具優(yōu)勢，而且還可以自動處置型值點(diǎn)奇異情況。
　　本文提出用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連系模擬退火算法進(jìn)行地形面的曲面機(jī)關(guān)。
　　2模子與算法的選擇
　　為了對地形面進(jìn)行曲面機(jī)關(guān)，首先要有一些用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的初始樣本點(diǎn)，對所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，學(xué)習(xí)訓(xùn)練的本質(zhì)就是經(jīng)由過程改變網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元之間的毗連權(quán)值，使網(wǎng)絡(luò)能將樣本集的內(nèi)在以聯(lián)絡(luò)權(quán)矩陣的方式存儲起來，從而具有完成某些特殊使命的能力。權(quán)值的改變依據(jù)是樣本點(diǎn)訓(xùn)練時發(fā)生的現(xiàn)實(shí)輸出和期看輸出間的誤差，按一定方式來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，使誤差逐漸削減，當(dāng)誤差降到給定的范圍內(nèi)，就可認(rèn)為學(xué)習(xí)竣事，學(xué)習(xí)竣事后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模子就可用于地形面的機(jī)關(guān)。
　　bp網(wǎng)是一種單向傳布的多層前向網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)絡(luò)除輸進(jìn)輸出節(jié)點(diǎn)外，還有一層或多層的隱層節(jié)點(diǎn)，同層節(jié)點(diǎn)中沒有任何耦合。輸進(jìn)旌旗燈號從輸進(jìn)層節(jié)點(diǎn)依次傳過各隱層節(jié)點(diǎn)，然后傳到輸出節(jié)點(diǎn)，每層節(jié)點(diǎn)的輸出只影響下一層節(jié)點(diǎn)的輸出。其節(jié)點(diǎn)單元傳遞函數(shù)凡是為sigmoid型。bp算法使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中一種普遍采用的學(xué)習(xí)算法，具有簡單、有用、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。但由于bp算法是一種非線性優(yōu)化方式，是以有可能會墮入局部極小點(diǎn)，沒法獲得預(yù)期成效，為解決bp算法的這一錯誤謬誤，本文將模擬退火算法連系到bp算法中。
　　模擬退火算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中另外一種被普遍采用的一種學(xué)習(xí)算法。它的基本動身點(diǎn)就是金屬的退火進(jìn)程和一般組合優(yōu)化問題之間的相似性。在金屬熱加工進(jìn)程中，要想使固體金屬到達(dá)低能態(tài)的晶格，需要將金屬升溫融化，使其到達(dá)高能態(tài)，然后慢慢降溫，使其凝固。若在凝固點(diǎn)四周，溫度降速足夠慢，則金屬一定可以形成最低能態(tài)。對優(yōu)化問題來說，它也有類似的進(jìn)程，它的解空間中的每個點(diǎn)都代表一個解，每一個解都有自己的方針函數(shù)，優(yōu)化現(xiàn)實(shí)上就是在解空間中尋覓方針函數(shù)使其到達(dá)最小或最年夜解。
　�。ㄈ羰菍⒕W(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練看成是讓網(wǎng)絡(luò)尋覓最低能量狀態(tài)的進(jìn)程，取網(wǎng)絡(luò)的方針函數(shù)為它的能量函數(shù)，再界說一個初值較年夜的數(shù)為人工溫度t。同時，在網(wǎng)絡(luò)的這個訓(xùn)練進(jìn)程中，依據(jù)網(wǎng)絡(luò)的能量和溫度來決議聯(lián)絡(luò)權(quán)的調(diào)整量（稱為步長）。這類做法與金屬的退火進(jìn)程很是相似，所以被稱為模擬退火算法。）
　　模擬退火算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的基本思想是，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的毗連權(quán)值w可看做物體工程內(nèi)的微觀狀態(tài)，網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)實(shí)輸出和期看輸出的誤差e可看做物體的內(nèi)能，對網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目的就是找到恰當(dāng)?shù)臓顟B(tài)w使其內(nèi)能e最小，是以設(shè)置一個參數(shù)t來類比退火溫度，然后在溫度t下計(jì)較當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的e與上次訓(xùn)練的e的差△e，按幾率exp(-△e/t)來接受訓(xùn)練權(quán)值，減小溫度t，這樣重復(fù)屢次，只要t下降足夠慢，且t→0，則網(wǎng)絡(luò)一定會穩(wěn)定在最小的狀態(tài)。
　　模擬退火算法雖然可以到達(dá)全局最優(yōu)，但需要較長時間，bp算法采用梯度下降方式使收斂速度相對較快。為揚(yáng)長避短，我們將兩種算法連系起來，采用bp算法的梯度快速下降方式，同時哄騙模擬退火算法技術(shù)按幾率隨機(jī)接受一個不成功的訓(xùn)練成效，使梯度快速下降進(jìn)程發(fā)生一些隨機(jī)噪聲擾動，從而既保證了網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的快速度下降，又保證了訓(xùn)練成效的最優(yōu)性。4計(jì)較實(shí)例

　　為了檢驗(yàn)本文算法的有用性,我們用本文算法對黃河下流河灘地形面進(jìn)行曲面機(jī)關(guān),地形面數(shù)據(jù)按截面給出,我們用奇數(shù)截面上的點(diǎn)為學(xué)習(xí)樣本,偶數(shù)截面上的點(diǎn)用于檢驗(yàn)本算法的精度.表1給出了丈量值z1與本文算法計(jì)較成效z2,z2為本算法經(jīng)過年夜約3500次迭代的成效.由這些數(shù)據(jù)可以看出，本文算法計(jì)較出的值與丈量值的誤差年夜約在0.02左右.完全可以知足現(xiàn)實(shí)工程要求的精度.

　　

　　5結(jié)語

　　用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行地形面的曲面機(jī)關(guān),沒必要求出曲面的方程,只需知道有限個點(diǎn)即可,而且這些點(diǎn)可所以散亂點(diǎn).與傳統(tǒng)方式相比,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式具有很強(qiáng)的靈活性.

　　本文將bp算法和模擬退火算法連系起來,解決了bp算法容易墮入局部極小的致命錯誤謬誤.但依然沒有解決bp算法收斂速度慢的錯誤謬誤.

　　neuralnetworkmethodtoconstructterrainsurface

　　　abstract

　　thispaperpresentsanartificialneuralnetworkapproachtosolvetheproblemofterrainsurfaceconstruction.thismethodtakesadvantageoftheglobalminimumpropertyofsimulatedprocedureonthebasisofbpalgorithm,thuscanjumpoutofthelocalminimumandconvergetotheglobalminimum..thismethodwerevalidatedbysimulatingbottomlandterrainofyellowriver.

　　keywords:terrainsurface;freeformsurface;neuralnetwork;bpalgorithm;simulatedannealing

　　參考文獻(xiàn)

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　3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與學(xué)習(xí)算法

　　3.1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

　　若何選擇網(wǎng)絡(luò)的隱層數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)，還沒有確切的方式和理論，凡是憑經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)拔取。本文彩用的bp網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，輸進(jìn)層兩個節(jié)點(diǎn)，劃分輸進(jìn)點(diǎn)的x坐標(biāo)和y坐標(biāo)；兩層隱層，每層10個節(jié)點(diǎn)，輸出層一個節(jié)點(diǎn)，輸出點(diǎn)的z坐標(biāo)。

　　

　　3.2學(xué)習(xí)算法

　　學(xué)習(xí)算法的具體進(jìn)程以下：

　　

　　其中out_node為輸出神經(jīng)元糾合.

　　



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