超微粉碎机的物料粉碎分级实验与仿真分析

为了获得超微粉碎机最优的粉碎效果并保证出料颗粒细微且均匀，在一定的刀盘转速条件下使用超微粉碎机进行粉碎实验；为了优选喂料频率，分析不同喂料频率对刀盘粉碎效果的影响；对比试样的粒径分布，分析刀盘和分级轮对物料的粉碎与分级效果；采用Fluent软件将超微粉碎机内部流场可视化，分析不同分级轮转速条件下物料在出料口的质量流率分布以及分级区域的流场状态。结果表明：当刀盘转速为1 232 r/min时，喂料频率对颗粒粒径的分布影响较小，优选喂料频率为20 Hz;分级轮转速对粒径>40μm的颗粒的分级效果的影响更大，但对粒径>0.5～40μm的颗粒的分级影响较小；随着分级轮转速的增大，物料出口处的细颗粒含量增大，粒径减小；当刀盘转速为1 232 r/min、分级轮转速为900 r/min时，粉碎腔内部的速度等值线分布最均匀而且流体流动平稳，切向速度与压力分布的对称性最好，气流在轴向方向上整体表现为上升运动，有利于物料稳定地出料；较优分级轮转速为900 r/min。     

分级轮转速对粒径分布的影响

通过计算流体力学软件Fluent对FTW-350型涡轮空气分级机内部的分级流场进行数值模拟,根据模拟结果对不同分级轮转速时分级机内部流场的动态压力、湍动能和流动速度的分布特性进行对比分析;通过实验研究涡轮空气分级机中分级轮转速对粒径分布的影响,在每种分级轮转速时进行3种不同的加料速度实验,对激光粒度仪测得的分级产物的累积粒径、平均粒径、累积体积分布和粒径频率分布进行对比分析。结果表明:转速增加有利于分级流场的稳定,并且在转速较小时,增大分级轮转速有利于改善分级产物的粒径分布;分级轮转速变化对粒径分布的影响随着加料速度的增大不断减小。     

氮气保护分级式冲击磨制备硫磺粉体

针对硫磺粉的易燃易爆特性,采用LNI-330A型氮气保护分级式冲击磨粉碎硫磺,并对其进行工业试验。结果表明:运行过程中,系统压力分布为-1.1~12.8 k Pa时,系统氧含量可稳定在2%左右;调节分级机的转速为150~1 200 r/min,硫磺粉体成品产量为750~1 500 kg/h,粒径d_(50)为15~25μm,单位电耗小于83.601 kWh/t;转速大于450 r/min时,达到橡胶用不溶性硫磺技术指标,即粒径为150μm的筛余物质量分数≤1%;综合考虑工业要求,得到冲击磨制备硫磺粉体的最优分级机转速为450 r/min,成品产量为1 375 kg/h,150μm筛余物质量分数为0.74%,粒径d50为24.50μm,单位电耗为65.77 kW·h/t。     

气流分级机流场的数值模拟与优化

运用计算流体力学数值模拟的方法,研究气流分级机的内部气流流场情况,并对于分级机的工作参数进行优化。通过采用滑移网格技术模拟分级轮在气流分级机内的旋转,用结构网格与非结构网格结合的方法对气流分级机进行网格划分,主要研究了分级轮不同叶片数(4、6、12片),不同转速(500、1000、2000、3000r/min)下分级机内部流场情况并给出了相关解释。通过对不同参数的比较给出了优化的参数。模拟结果表明,分级轮转速越高、叶片数越多,分级效果越好。     

分级式冲击磨制备硫磺粉

针对硫磺粉的易燃易爆特性和粉碎要求,对现有分级式冲击磨的结构进行研究;对粉碎、分级和收集系统的操作参数、设备结构以及系统运行过程中出现的静电积聚、粉尘爆炸等问题进行分析探讨和优化改进,通过加工硫磺粉的工业试验,对改进后的分级式冲击磨进行测试。结果表明,控制粉碎主机转速为1 500 r/min,分级机转速分别调为450、600、750 r/min,袋式除尘器过滤风速为0.94 m/min,获得的成品硫磺粉的粒径d97分别为107.79、74.21、46.15μm,产率分别为3.650、2.802、2.205 t/h,单位能耗分别为31.929、43.012、58.095 k W·h/t。     

闭式氩气保护分级系统分级钛合金粉

针对3D打印用钛合金粉(Ti-6Al-4V)分级工艺要求,采用LNIST-180A-2型闭式氩气保护分级系统对其进行分级,借助激光粒径分析仪、粉体流变仪、氧氮分析仪表征粉体粒径、流动性以及氧氮含量。结果表明:使用新型分级系统可以有效将钛合金粉分级为目标粒径段产品(旋风分离器:0~20μm,半涡分级机:20~50μm),在一级分级机和二级分级机转速分别为1 500、1 620 r/min,系统压力控制在0~1.2 k Pa时,钛合金粉的产量为8.24 kg/h;分级后的钛合金粉通气率由4.3提高至72.6,流动性能大幅改善;分级后钛合金粉氧、氮含量均符合国家标准。该系统可以满足3D打印用钛合金粉的工业分级要求。     

立磨选粉机操作参数对分级流场影响的数值模拟

采用离散相流体模型和RNG k-ε湍流模型,对涡轮式立磨选粉机内的气-固两相流场进行数值模拟,对比分析不同操作参数下的速度场、压力场和设备分级效率,获得转笼转速和系统风量对选粉机分级流场的影响规律,并进行相关的试验研究。结果表明,较低的转笼转速和过大的系统风量均会引起叶片间退行面处正漩涡的产生;转笼转速过高或系统风量较小时,分级叶片间的进入面处会出现反漩涡。正、反漩涡的产生均加剧了分级叶片间的速度波动,严重影响了分级流场的稳定性,同时也导致选粉机循环负荷的增加。综合数值模拟与试验分析,系统风量为5 500 m3/min与转笼转速为55 r/min是SMG5500型立磨选粉机的最佳参数匹配。     

涡流空气分级机的分级特性

通过对重质碳酸钙和石英在CF型涡流分级机不同转速下进行分级实验,并利用计算流体力学软件对分级特性进行数值模拟。结果表明,随着转速增加,粒度d50和d90都减小,分级效率先增大后减小;在相同的参数下,不同物料的分级效果是不同的;随着转速的增加,涡流分级机流场的涡流现象增强,当转速增加到一定的程度时,出现了反流现象,使已经分离出的细粒又返回到分级区,从而影响分级机的分级效率。     

涡流空气分级机的分级效率与分级精度

分析常用于表达和评价涡流空气分级机性能的分级效率与分级精度定义,结合分级机的结构,研究分级效率与分级精度的主要影响因素。结果表明,分级轮转速、进口风速、进料速率、导流盘对分级效率和分级精度均有影响,应针对物料选用不同的参数。     

选粉机分级效果的评价方法与实验研究

为了寻求选粉机的风量和转速的最佳匹配,改善选粉机的分级效果,以SLK5500型选粉机分选水泥生料为基础,提出一种选粉机分级效果的评价方法;采用正交实验设计,研究风量和转速对成品率和80μm筛余值影响的主次关系。结果表明:选粉机的最佳匹配方案是风量为6 000 m3/min,转速为55 r/min;该方案在生产调试中得到成功应用,SLK5500型选粉机的分级效果有所改善,在保证80μm筛余质量分数小于15%的情况下,成品率从52.6%增大为66.4%。     

宋钎学术派别划分之我见

关于先秦诸子所属派别的划分，自古以来就存在分歧。宋钎是春秋战国时期重要的思想家。他生活的年代在春秋战国时期的齐威王或齐宣王时代，通过对文献资料的考证和总结前人的研究成果，宋钎既吸收和发挥了墨家的思想，又接纳了道家的学说，这体现了春秋战国时期各家思想博采众说的特征。     

探析标准多维度分类方法

目前我国使用的标准分类方法存在类目信息陈旧、交叉重复等问题。本文分析了我国使用的标准分类方法现状,并探讨了一种多维度标准分类研究方法。     

产品分类编码标准研究综述

本文对产品分类编码标准化的现状进行了全面的调研,并分析了我国对产品分类编码标准化工作的需求,最后针对产品分类及描述的新需求,从产品分类代码及元数据标准、标准的动态维护管理及应用服务的模式、标准的维护及应用服务系统等方面提出了对我国产品分类标准研究的展望.     

基于Efficientnet的宫颈图像的识别分类

宫颈癌是全球第二高发的女性癌症,但是如果及时发现,其治愈率几乎为100％.阴道镜检查是临床筛查宫颈上皮内瘤变(CIN)和早期宫颈癌的重要步骤之一,直接影响患者的诊断方案.然而,这种方法取决于阴道镜检查者的观察.本文建立了宫颈图像的数据集,并提出了一种基于Efficientnet的宫颈图像分类的方法.实验结果表明,该模型取得了比经典深度学习方法更好的分类性能,其分类结果准确率可达90.56％.     

Review of Text Classification Methods on Deep Learning

Text classification has always been an increasingly crucial topic in natural language processing. Traditional text classification methods based on machine learning have many disadvantages such as dimension explosion, data sparsity, limited generalization ability and so on. Based on deep learning text classification, this paper presents an extensive study on the text classification models including Convolutional Neural Network-Based (CNN-Based), Recurrent Neural Network-Based (RNN-based), Attention Mechanisms-Based and so on. Many studies have proved that text classification methods based on deep learning outperform the traditional methods when processing large-scale and complex datasets. The main reasons are text classification methods based on deep learning can avoid cumbersome feature extraction process and have higher prediction accuracy for a large set of unstructured data. In this paper, we also summarize the shortcomings of traditional text classification methods and introduce the text classification process based on deep learning including text preprocessing, distributed representation of text, text classification model construction based on deep learning and performance evaluation.     

基于塑料近红外光谱的判别分类研究

目的 为了回收可用于不同物品包装的塑料,对不同塑料种类进行识别分类。方法 首先采集PP、PET、HDPE、TPE、PLA、PBT、TPU、POM-M90、PPO-GF20NC、TPB、PPS、ABS、PPO(natural)、SAN、POM-F20、PPO(white)16种塑料的近红外光谱数据,其次针对光谱数据采集时存在的噪声问题,使用SG平滑滤波进行了光谱数据预处理,之后利用主成分分析算法进行光谱数据降维,减少待处理数据量,最后分别运用无监督聚类K-means算法和监督聚类极大似然估计、Fisher判别式以及光谱角算法建立4类分类模型。结果 K-means算法可以将PPO-GF20N、PLA和PPO(本色)与其他塑料粒子区分开,准确率分别是100%、100%以及80%;Fisher判别式和极大似然估计法对POM-M90和POM-F20的识别准确率为93%,其他塑料粒子识别准确率均为100%;光谱角算法对PET的识别准确率为80%,POM-F20的识别准确率为47%,其余粒子的识别准确率均大于90%。结论 上述机器学习算法结合近红外光谱成像技术建立分类模型可为常见塑料的鉴别研究提供参考。     

基于自组织特征映射的网页分类研究

本文提出了一种SOFM(自组织特征映射)与LVQ(学习矢量量化)相结合的分类算法,利用一种新的网页表示方法,形成特征向量并应用于网页分类中.该方法充分利用了SOFM自组织的特点,同时又利用LVQ解决聚类中测试样本的交迭问题.实验表明它不仅具有较高的训练效率,同时有比较好的查全率和查准率.     

立式涡轮分级机分级性能研究

为了研究立式涡轮分级机外筒体倾斜角度对分级效率的影响,经过分析分级机的气流流场、分级性能及存在的问题,采用自制CP-20型气流粉碎机在不同外筒体倾斜角度的情况下对河砂进行粉碎和分级实验,以获得最佳外筒体倾斜角度。结果表明:对于河砂而言,外筒体倾斜角度为0~15°时,随着角度的增大,分级效率先增大后减小;最佳外筒体倾斜角度为9°。     

Study on Multi-Label Classification of Medical Dispute Documents

The Internet of Medical Things (IoMT) will come to be of great importance in the mediation of medical disputes, as it is emerging as the core of intelligent medical treatment. First, IoMT can track the entire medical treatment process in order to provide detailed trace data in medical dispute resolution. Second, IoMT can infiltrate the ongoing treatment and provide timely intelligent decision support to medical staff. This information includes recommendation of similar historical cases, guidance for medical treatment, alerting of hired dispute profiteers etc. The multi-label classification of medical dispute documents (MDDs) plays an important role as a front-end process for intelligent decision support, especially in the recommendation of similar historical cases. However, MDDs usually appear as long texts containing a large amount of redundant information, and there is a serious distribution imbalance in the dataset, which directly leads to weaker classification performance. Accordingly, in this paper, a multi-label classification method based on key sentence extraction is proposed for MDDs. The method is divided into two parts. First, the attention-based hierarchical bi-directional long short-term memory (BiLSTM) model is used to extract key sentences from documents; second, random comprehensive sampling Bagging (RCS-Bagging), which is an ensemble multi-label classification model, is employed to classify MDDs based on key sentence sets. The use of this approach greatly improves the classification performance. Experiments show that the performance of the two models proposed in this paper is remarkably better than that of the baseline methods.