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2.25Cr-1Mo钢断口形貌转变温度在线预测方法研究 ——基于J2EE构架和人工神经网络技术

2020-11-22阅读(230)

2.25Cr-1Mo钢断口形貌转变温度在线预测方法研究 ——基于J2EE构架和人工神经网络技术

论文摘要

在石油化学和石油炼制工业中,广泛使用加氢工艺,如加氢脱硫、加氢精制和加氢裂化等。加氢反应器是加氢装置中的关键设备,长期在高温、高压和氢环境中服役,确保它们的安全使用,预测其剩余寿命一直是工程界和理论界关注的课题。2.25Cr-1Mo 钢是加氢反应器常用材料之一,在加氢反应器长期服役期间,其材料2.25Cr-1Mo 钢将产生回火脆化而损伤,而且材料的损伤程度随加氢反应器运行时间的增长而增加。因此,对加氢反应器用2.25Cr-1Mo 钢回火脆化研究,尤其利用计算机技术对加氢反应器用2.25Cr-1Mo钢断口形貌转变温度FATT进行在线预测,无论在工程上还是在学术研究上都有重要意义。本文研究如何在B/S 模式下实现2.25Cr-1Mo 钢FATT 的在线预测,建立基于J2EE 构架和人工神经网络的2.25Cr-1Mo 钢FATT 在线预测系统。本文首先建立BP 神经网络模型,通过java 编程实现2.25Cr-1Mo 钢FATT 预测组件。然后基于Struts 和Hibernate技术建立J2EE构架下的Web应用,结合2.25Cr-1Mo钢FATT预测组件,直接返回预测结果给用户。最后我们通过一个工程实例来验证预测系统的可行性和准确性。基于B/S 模式的2.25Cr-1Mo 钢FATT 预测系统,主要用于在Internet 上进行加氢反应器回火脆性转变温度的预测研究,这样用户可以在任意地方填入加氢反应器的一些运行参数和运行数据（包括操作温度、筒体材料等）和热处理制度（包括运行时间、长时间运行温度等）,就可以得到反应加氢反应器寿命的回火脆性转变温度FATT,对了解加氢反应器的剩余寿命提供了重要参数指标。基于B/S 模式的2.25Cr-1Mo 钢FATT 预测系统改变了以往FATT 的繁琐复杂的理论计算,提高了效率,有更高的准确性,从而对热壁加氢反应器的寿命预测有更好的参考价值。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第1章 绪论
  • 1.1 选题的工业背景及意义
  • 1.2 热壁加氢反应器用材2.25Cr-1Mo 钢的回火脆性研究进展
  • 1.2.1 回火脆性的一些基本概念
  • 1.2.2 回火脆性的评定
  • 1.2.3 回火脆性研究进展
  • 1.3 J2EE 构架简述
  • 1.3.1 J2EE 基本概念
  • 1.3.2 J2EE 的特点
  • 1.4 人工神经网络简述
  • 1.4.1 人工神经网络概念
  • 1.4.2 国内外研究情况简介
  • 1.4.3 人工神经网络的特点
  • 1.5 本文的研究方法
  • 1.6 论文的主要内容及安排
  • 第2章 基于人工神经网络的2.25Cr-1Mo 钢 FATT 预测
  • 2.1 人工神经网络的结构与类型
  • 2.2 BP 神经网络
  • 2.2.1 BP 神经网络模型
  • 2.2.2 BP 神经网络学习机理
  • 2.2.3 BP 神经网络特点
  • 2.3 BP 神经网络在系统中的设计和实现
  • 2.3.1 样本数据
  • 2.3.2 神经网络拓扑结构的确定
  • 2.3.3 基于 BP 神经网络模型的 FATT 预测的程序实现
  • 2.4 基于 BP 神经网络的 FATT 预测
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 J2EE 架构设计及其在2.25Cr-1Mo 钢 FATT 在线预测系统中的应用
  • 3.1 J2EE 的体系结构
  • 3.2 Struts 框架
  • 3.2.1 模型-视图-控制器结构
  • 3.2.2 Struts 体系结构
  • 3.2.3 Struts 的工作原理
  • 3.3 Hibernate 框架
  • 3.3.1 O/R Mapping
  • 3.3.2 Java 领域的 O/R Mapping 方案
  • 3.3.3 Hibernate 的持久层解决方案
  • 3.3.4 Hibernate 工作原理
  • 3.3.5 Hibernate 的框架
  • 3.4 基于 Struts 和 Hibernate 框架的 J2EE 构架设计
  • 3.4.1 系统架构设计
  • 3.4.2 基于 Struts 和 Hibernate 框架的 J2EE 架构的特点
  • 3.5 基于 J2EE 构架的 FATT 在线预测方法
  • 3.5.1 Struts 和 Hibernate 的整合
  • 3.5.2 Struts+Hibernate 系统架构下的数据表示
  • 3.6 本章小结
  • 第4 章热壁加氢反应器用2.25Cr-1Mo 钢 FATT 在线预测系统设计与实现
  • 4.1 基于 J2EE 构架和人工神经网络的 FATT 在线预测系统设
  • 4.1.1 系统目标
  • 4.1.2 体系结构
  • 4.2 系统环境
  • 4.2.1 硬件环境
  • 4.2.2 软件环境
  • 4.2.3 系统安全体系
  • 4.3 系统的实现
  • 4.3.1 主要功能模块
  • 4.3.2 主要功能模块界面
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 工程应用实例
  • 5.1 概述
  • 5.2 工程应用实例
  • 5.3 本章小结
  • 第6章 结论与展望
  • 6.1 结论
  • 6.2 展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 在读期间参加科研工作情况
  • 附录一 JAVA BP 算法代码

    • 相关论文文献

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