負壓通風機鍋爐烘爐、煮爐、漏風試驗、沖管等詳細知識闡述利用神

目錄
　　1、烘爐
　　2、煮爐
　　3、漏風實驗
　　4、沖管
　　5、蒸汽周密性實驗
　　6、平安閥調整
　　7、試運行
　　前言
　　汽鍋本體安裝竣事，進進烘煮爐階段亦即汽鍋已基本進進了最后的調試階段。為確保汽鍋調試順遂進行，并確保汽鍋未來的運行質量，特制定此方案，供調試中參照執行。同時，建設單元及安裝單元會同汽鍋廠及其他協作單元，成立汽鍋啟動驗收小組負責汽鍋的啟動、調試、試運行的組織向導工作。以保證政令貫通，各工種職責分明，相互協作，相互配合，確保啟動調試工作的順遂進行。確保汽鍋如期順遂、優質的完工投產。
　　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程中吸收了年夜量的水份，如與高溫煙氣接觸，則爐墻中含有的水份由于溫差過年夜，急劇蒸發，發生年夜量的蒸汽，進二由于蒸汽的急劇膨脹，使爐墻變形、開裂。所以，新安裝的汽鍋在正式投產前，必需對爐墻進行緩慢烘爐，使爐墻中的水份緩慢逸出，確保爐墻熱態運行的質量。
　　2、烘爐應具有的條件：
　　2．1、汽鍋管路已全數安裝終了，水壓實驗及格。
　　2．2、爐墻砌筑及保溫工作已全數竣事，并已驗收及格。
　　2．3、煙風道都已安裝終了，保溫竣事，送引風機均已安裝調試及格，能投進運行。
　　2．4、烘爐所需的熱工電氣儀表均已安裝，并校驗及格。
　　2．5、已安劃定要求，在過熱器中部兩側放置了灰漿拌。
　　2．6、烘爐用的木料、柴油、煤碳及各類工具（包括檢查、現場照明等）都已準備終了。
　　2．7、烘爐用的舉措措施全數安裝好，并將與烘爐無關的其它姑且舉措措施全數撤除，場地清算清潔。
　　2．8、烘爐人員都已過培訓及格，并排列值班表，按要求，準時到崗。
　　3、烘爐工藝:
　　(1).憑據本汽鍋的結構特點可采用火焰烘爐方式。
　�、僭谌紵�室中部堆架要柴，點燃后使火焰連結在中央，哄騙自然透風保小火，燃燒維持2～3天，火勢由弱慢慢加年夜。
　�、诘谝惶鞝t膛出口排煙溫度應低于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，點燃油槍前必需啟動送引風機。連結爐膛燃燒室負壓要求。
　�、芎鏍t時間以14～16天，竣事燃燒停爐。
　�、菟�有煙溫均以過熱器后的煙溫為準。
　�、薏僮魅藛T每隔2小時記實一次煙溫，嚴酷按要求控制煙溫確保烘爐質量。
　　(2)、烘爐的具體操作：

摘要：提出用神經網絡方式解決地形面的曲面機關問題，在backpropagation(簡稱bp)算法的根蒂根基上，吸收了模擬退火算法的優點，神經網絡的學習按幾率隨機接受一個不成功訓練值的方式，解決了bp算法容易墮入局部極小點的問題。經由過程對黃河下流河灘地形面的模擬證實，此方式可解決地形面的曲面機關問題。

關頭詞：地形面自由曲面神經網絡bp算法模擬退火

1引言
　　在水利及土木匠程中經常會遇到地形面，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，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行描寫，或當給出的地形面的點不完整時，需要插補出合理的點。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：型值點一旦給定，就不能更改，否則必需重新機關表達函數；在機關曲線曲率變化較年夜或型值點奇異時，容易發生畸變，有時需要工錢干涉干與；此外，這些方式對數據花式都有要求。
　　神經網絡技術借用基于人類智能（如學習和自順應）的模子、模糊技術方式，哄騙人類的模糊思想來求解問題，在許多領域優于傳統技術。用神經網絡進行地形面機關，只要丈量有限個點（可所以無序的），不需要其它更多的地形面信息和曲面常識，當地形面復雜或是丈量數據不完整時，用神經網絡方式更具優勢，而且還可以自動處置型值點奇異情況。
　　本文提出用bp神經網絡連系模擬退火算法進行地形面的曲面機關。
　　2模子與算法的選擇
　　為了對地形面進行曲面機關，首先要有一些用于神經網絡訓練的初始樣本點，對所建立的神經網絡進行學習訓練，學習訓練的本質就是經由過程改變網絡神經元之間的毗連權值，使網絡能將樣本集的內在以聯絡權矩陣的方式存儲起來，從而具有完成某些特殊使命的能力。權值的改變依據是樣本點訓練時發生的現實輸出和期看輸出間的誤差，按一定方式來調整網絡權值，使誤差逐漸削減，當誤差降到給定的范圍內，就可認為學習竣事，學習竣事后，神經網絡模子就可用于地形面的機關。
　　bp網是一種單向傳布的多層前向網絡。網絡除輸進輸出節點外，還有一層或多層的隱層節點，同層節點中沒有任何耦合。輸進旌旗燈號從輸進層節點依次傳過各隱層節點，然后傳到輸出節點，每層節點的輸出只影響下一層節點的輸出。其節點單元傳遞函數凡是為sigmoid型。bp算法使神經網絡學習中一種普遍采用的學習算法，具有簡單、有用、易于實現等優點。但由于bp算法是一種非線性優化方式，是以有可能會墮入局部極小點，沒法獲得預期成效，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網絡學習中另外一種被普遍采用的一種學習算法。它的基本動身點就是金屬的退火進程和一般組合優化問題之間的相似性。在金屬熱加工進程中，要想使固體金屬到達低能態的晶格，需要將金屬升溫融化，使其到達高能態，然后慢慢降溫，使其凝固。若在凝固點四周，溫度降速足夠慢，則金屬一定可以形成最低能態。對優化問題來說，它也有類似的進程，它的解空間中的每個點都代表一個解，每一個解都有自己的方針函數，優化現實上就是在解空間中尋覓方針函數使其到達最小或最年夜解。
　�。ㄈ羰菍⒕W絡的訓練看成是讓網絡尋覓最低能量狀態的進程，取網絡的方針函數為它的能量函數，再界說一個初值較年夜的數為人工溫度t。同時，在網絡的這個訓練進程中，依據網絡的能量和溫度來決議聯絡權的調整量（稱為步長）。這類做法與金屬的退火進程很是相似，所以被稱為模擬退火算法。）
　　模擬退火算法用于神經網絡訓練的基本思想是，神經網絡的毗連權值w可看做物體工程內的微觀狀態，網絡現實輸出和期看輸出的誤差e可看做物體的內能，對網絡訓練的目的就是找到恰當的狀態w使其內能e最小，是以設置一個參數t來類比退火溫度，然后在溫度t下計較當前神經網絡的e與上次訓練的e的差△e，按幾率exp(-△e/t)來接受訓練權值，減小溫度t，這樣重復屢次，只要t下降足夠慢，且t→0，則網絡一定會穩定在最小的狀態。
　　模擬退火算法雖然可以到達全局最優，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按幾率隨機接受一個不成功的訓練成效，使梯度快速下降進程發生一些隨機噪聲擾動，從而既保證了網絡訓練的快速度下降，又保證了訓練成效的最優性。4計較實例

　　為了檢驗本文算法的有用性,我們用本文算法對黃河下流河灘地形面進行曲面機關,地形面數據按截面給出,我們用奇數截面上的點為學習樣本,偶數截面上的點用于檢驗本算法的精度.表1給出了丈量值z1與本文算法計較成效z2,z2為本算法經過年夜約3500次迭代的成效.由這些數據可以看出，本文算法計較出的值與丈量值的誤差年夜約在0.02左右.完全可以知足現實工程要求的精度.

　　

　　5結語

　　用神經網絡進行地形面的曲面機關,沒必要求出曲面的方程,只需知道有限個點即可,而且這些點可所以散亂點.與傳統方式相比,神經網絡方式具有很強的靈活性.

　　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

　　[1]王鎧，張彩明.重建自由曲面的神經網絡算法[j].計較機輔助設計與圖形學學報，1998，10（3）：193-199

　　[2]gup,yanx.neuralnetworkapproachtothereconstructionoffreeformsurfacesforreverseengineering[j].computer-aideddesign.1995,27(1):59-64

　　[3]閻普通，張長水.人工神經網絡與模擬進化計較[m].北京：清華年夜學出書社，2000

　3網絡結構與學習算法

　　3.1網絡結構

　　若何選擇網絡的隱層數和節點數，還沒有確切的方式和理論，凡是憑經驗和實驗拔取。本文彩用的bp網絡結構如圖1所示，輸進層兩個節點，劃分輸進點的x坐標和y坐標；兩層隱層，每層10個節點，輸出層一個節點，輸出點的z坐標。

　　

　　3.2學習算法

　　學習算法的具體進程以下：

　　

　　其中out_node為輸出神經元糾合.

　　

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