高寒地区某金矿生物氧化预处理过程温度控制研究

传统的生物氧化预处理过程温度控制算法参数整定过程复杂,且受干扰后会使控制漂离最佳状态。针对这一问题,以某金矿生物氧化预处理工艺为研究背景,分析了氧化槽内生物氧化反应热、冷/水阀循环热、氧化槽与外界发生热传递的流失热之间的平衡关系,构建了以冷/热水调节阀开度为控制目标,以环境温度、矿浆温度、冷/热水水温为状态参数的温度控制模型。经过验证,该模型有效地解决了传统温度控制系统存在的问题,实现了氧化槽温度的稳定控制。     

基于迭代LS-SVM生物氧化提金预处理工艺参数优化算法的研究

支持向量机(SVM)是一种新的具有优越特性的机器学习算法、最小二乘法支持向量机(LS-SVM)是SVM的一种改进算法,但是直接利用常规的LS-SVM对生物氧化提金预处理工艺参数优化存在着一些问题。通过引入迭代算法和LS-SVM对生物氧化提金预处理工艺参数离线数据进行参数预测相结合完成工艺参数的优化,此方法计算量相对较小,易于掌握,为企业生产提供了一个相对可靠的理论支持。     

金矿生物预氧化中溶解氧浓度的变化及其影响

通气动力成本过高是含砷难处理金矿的生物氧化预处理法中存在的主要问题,在不同矿浆浓度、不同反应器条件下开展含砷难处理金矿生物氧化实验,重点监测反应体系中溶解氧浓度、氧化还原电位φ、pH和砷浓度的变化;采用5 L反应器开展不同矿浆浓度实验。结果发现:25%矿浆浓度实验中溶解氧浓度低至225μg/L,但其生物氧化过程仍可正常进行,表现为φ持续上升和pH持续下降,由此推测在生物氧化工业生产中无需维持过高的通气强度。采用80 L反应器开展25%矿浆浓度实验,结果发现,与5 L反应器实验相比,虽然其通气比更低,但得益于其导流筒带来的矿浆悬浮作用及较大的高径比,溶解氧浓度明显提高。由此推测,在生物氧化工业生产中可以采用优化反应器设计的方式,在不增加通气成本的前提下,提高矿浆中的溶解氧浓度。     

采用动态电位规范在钛及其合金表面形成微弧氧化覆层

介绍了微弧氧化过程中动态电位的研究,以及采用动态电位对钛及其合金进行微弧氧化时形成覆层的各参数间的关系.     

生物氧化预处理氧化槽内气液混合相的密度机理模型

在新疆高寒高海拔地区生物氧化提金预处理的研究中,用机理建模法建立了氧化槽内气液混合相的密度机理数学模型。经过对氧化槽内气液两相的混合密度进行数值计算,拟合出矿区环境温度、矿区大气压强以及矿浆质量浓度对氧化槽内气液两相的混合密度的影响曲线,提出了一种对氧化槽设备的改进方案。结果表明,氧化槽内气液两相的混合密度与矿区环境温度以及矿浆质量浓度成正比例关系,而与矿区大气压强成反比例关系;改进后的氧化槽设备可提高生物氧化反应的速度和效率。     

采用动态电位规范在钛及其合金表面形成微弧氧化覆层

介绍了微弧氧化过程中动态电位的研究,以及采用动态电位对钛及其合金进行微弧氧化时形成覆层的各参数间的关系。     

基于BP网络的臭氧和硫酸铁预氧化难选冶金精矿的氧化率预测

使用神经网络模型预测难选冶金精矿在臭氧和三价铁氧化条件下的铁浸出率。神经网络的输入结点是6个操作参数：臭氧浓度,三价铁离子浓度,液固比,氧气量,氧化时间,反应温度;神经网络的输出结点是难选冶金精矿中铁的氧化率。基于误差反向传播算法的多层前向神经网络使用33组实验值,采用6-11-1的网络结构经过反复训练得到一个良好模型,其相关系数R2为0.966。对神经网络与常规的多元线性回归2种模型进行对比。神经网络的计算结果表明：在所有操作参数中,温度是最重要的影响因素,臭氧为第二重要的影响因素。神经网络模型能够准确地预测黄金冶炼厂的难选冶金矿的预处理步骤中铁的氧化率,并可用来优化工艺参数。     

难浸金矿的细菌氧化

介绍了氧化硫化矿物的细菌氧化特点与原理，并评述生物氧化工艺在难浸金矿预处理中的应用与发展。     

灰色模糊LSSVM预测模型在锌净化除钴中的应用

针对锌净化除钴过程生产数据存在噪声和系统参数缓慢变化的问题,提出一种基于灰色模糊LSSVM的钴离子浓度预测模型。对样本数据进行灰色累加,削弱原始数据序列中的噪声,使数据规律性增强,灰色累加后数据作为LSSVM输入,提高模型抗干扰能力和预测能力;由于锌净化除钴工序的系统参数随时间发生变化,提出对不同时期的样本赋予不同的模糊加权值;利用改进PSO的全局优化能力和快速收敛性,优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数,避免人为选择参数的盲目性。对硫酸锌溶液净化除钴过程生产数据的仿真结果表明,灰色模糊LSSVM预测值能很好地跟踪实际值的变化趋势,满足钴离子浓度预测要求。     

新疆哈图金矿含砷金精矿加压氧化预处理工艺研究

采用具有代表性的哈图含砷金精矿进行了硫酸介质加压氧化预处理工艺研究。通过正交试验,确定了适宜的预处理工艺条件．考查了氧化矿浆电位对预处理效果的影响。在此条件下取得了预处理后精矿氰化金浸率97．0％,较直接氰化提高了16．5个百分点的良好结果。     

基于PSO-LSSVM算法的表面粗糙度预测模型与应用

为便于选取合适的切削参数,以满足期望的加工表面质量要求,提出一种最小二乘支持向量机(LSSVM)和粒子群优化(PSO)相结合的表面粗糙度预测模型。以预测精度和收敛速度为指标,对比PSO-LSSVM模型与支持向量机、人工神经网络和遗传算法优化BP神经网络模型的优劣。结果表明:PSO-LSSVM模型具有较高的预测精度和较快的收敛速度。基于MATLAB GUI搭建了表面粗糙度预测与参数优化应用系统。该系统具有较好的实用性,可实现简单、快速预测表面粗糙度,帮助决策人员灵活选取切削参数。     

基于SOA-LSSVM的SLS成形工艺参数优化研究

为提高选择性激光烧结( SLS)成形精度,解决工艺参数优化试验成本高等问题,选择激光功率、预热温度、扫描速度、扫描间距以及分层厚度5个工艺参数设计正交试验以获得样本数据并建立统一目标函数。采用人群搜索算法(SOA)优化最小二乘支持向量机(LSSVM), 建立基于SOA-LSSVM的SLS成形件精度预测模型;预测不同工艺参数组合下制件的统一性能,并与采用传统BP神经网络和LSSVM模型获得的预测结果进行对比。结果表明：SOA-LSSVM模型针对小样本预测问题具有良好的泛化能力,预测值与实际值的最大相对误差仅为1.11%,可为SLS加工参数组合的选择提供参考。     

基于PSO-LSSVM的拉线棒腐蚀预测

根据鄂西某输电线路拉线塔的拉线棒腐蚀数据,通过灰色关联度算法分析了土壤因素与拉线棒腐蚀情况之间的相关性;应用粒子群算法(PSO)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的关键参数进行优化;利用灰色关联度权重对有关数据进行处理,建立了PSO-LSSVM和考虑灰色关联度权重的PSO-LSSVM预测模型。实例计算表明,与LSSVM预测模型相比,PSO-LSSVM预测模型训练集所得结果的均方根误差下降了15.3%;预测集的均方根误差下降了35.71%。考虑灰色关联度权重后,PSO-LSSVM预测模型训练集和预测集的均方根误差进一步下降,分别减少了24.59%和20%。PSO-LSSVM用于拉线棒腐蚀预测具有较好的精度,考虑灰色关联度权重的PSO-LSSVM模型的预测精度更高。     

基于粒子群神经网络的QSn6.5-0.1连铸工艺优化

提出了一种神经网络与粒子群算法相结合的锡磷青铜水平连铸工艺参数优化方法。以水平连铸中7个主要工艺参数为优化对象，带坯成材率为优化目标，进行正交试验并以试验数据作为样本，利用神经网络建立优化参数与优化目标的非线性映射模型。利用粒子群算法对建立的模型进行优化，获得最优铸造工艺参数。选用RBF（径向基函数）神经网络，网络学习采用减聚类算法和最小二乘法，采用惯性权重动态改变策略对粒子群算法进行改进。实际生产证明，经优化的铸造工艺参数使带坯的成材率从56％提高到71％。     

氮化硅陶瓷轴承外圈磨削的双目标工艺优化

陶瓷轴承套圈的加工质量对轴承的回转精度和服役性能具有重要影响。首先,基于大量外圆磨削试验,通过最小二乘法分别建立陶瓷表面粗糙度和沟道圆度在不同工艺参数下的一元模型;其次,在一元模型基础上,通过粒子群优化算法(PSO算法)分别建立其表面粗糙度和沟道圆度在不同工艺参数下的多元模型;最后,通过PSO算法对表面粗糙度和沟道圆度进行双目标优化,得出轴承外圈加工时的最优工艺参数。结果表明:表面粗糙度在不同工艺参数下的多元复合模型的预测值和实际加工值的相对误差范围为5.83%～8.99%,沟道圆度多元复合模型的预测值和实际加工值的相对误差范围为4.62%～8.01%;双目标函数优化得到的工艺参数为砂轮线速度56.0 m/s、径向进给量0.012 mm/min、工件转速215 r/min。多元模型可较为准确地预测实际加工情况,最优工艺参数下的粗糙度值和圆度值分别为0.130 μm和2.20 μm,相比其他参数下的值较小。      

基于LSSVM和AFSA的摩擦焊接工艺参数优化

为了准确和快速确定最佳摩擦焊接工艺参数,提出了一种最小二乘支持向量机与鱼群算法相结合的摩擦焊接工艺参数优化方法。以摩擦时间、摩擦压力和顶锻压力3个主要摩擦焊接工艺参数为优化对象,焊接接头抗拉强度为优化目标,通过最小二乘支持向量机拟合优化对象与优化目标之间的复杂函数关系。首先进行焊接试验,以试验数据为样本对模型进行训练,然后用鱼群算法对模型进行优化,获得最佳摩擦焊接工艺参数。结果表明,该方法具有建模容易、求解快捷等优点,优化得到的工艺参数与正交回归优化的工艺参数相比,使焊接接头的抗拉强度提高了2.1%。     

基于PSO-ELM的316L不锈钢细长管磁粒研磨内表面粗糙度预测模型

针对316L不锈钢细长管磁粒研磨加工过程中,最佳工艺参数难以选择,以及加工后对工件内表面粗糙度（Ra）的预测问题,将影响磁粒研磨316L不锈钢细长管内表面粗糙度的四个工艺参数作为输入值,内表面粗糙度作为输出值,构建粒子群（PSO）优化极限学习机（ELM）模型来预测316L不锈钢细长管内表面粗糙度,利用PSO对工艺参数进行全局寻优,获得最佳工艺参数组合,最后通过试验与预测结果进行对比。构建的PSO-ELM表面粗糙度预测模型拟合优度R2为0.984 8,绝对误差（MAE）为0.013 4,均方根误差（RMSE）为0.021 4。得到的最佳工艺参数组合为：主轴转速2 389.011r/min,进给速度3.167 mm/s,磨料粒径216.185μm,加工时间35.856 min,预测Ra为0.178μm。对工艺参数进行调整,试验得到的Ra为0.182μm,与预测值相比误差为2.24%。基于PSO-ELM方法构建316L不锈钢细长管内表面粗糙度预测模型,实现对工件内表面粗糙度的精确预测,应用粒子群方法得到最佳工艺参数组合,提高了磁粒研磨316L不锈钢细长管的加工效率。     

Springback prediction for incremental sheet forming based on FEM-PSONN technology

In the incremental sheet forming (ISF) process, springback is a very important factor that affects the quality of parts. Predicting and controlling springback accurately is essential for the design of the toolpath for ISF. A three-dimensional elasto-plastic finite element model (FEM) was developed to simulate the process and the simulated results were compared with those from the experiment. The springback angle was found to be in accordance with the experimental result, proving the FEM to be effective. A coupled artificial neural networks (ANN) and finite element method technique was developed to simulate and predict springback responses to changes in the processing parameters. A particle swarm optimization (PSO) algorithm was used to optimize the weights and thresholds of the neural network model. The neural network was trained using available FEM simulation data. The results showed that a more accurate prediction of springback can be acquired using the FEM-PSONN model.