基于遗传神经网络的智能复合材料损伤检测传感器位置优化的研究

具有损伤自检测功能的智能复合材料是一个多传感器体系结构,对其传感器进行数目及位置优化,具有重要的实用价值,值得深入研究。采用神经网络建立了复合材料冲击损伤检测方法,运用遗传算法并结合神经网络对复合材料损伤检测的3个传感器布置进行了优化,结果得到了穷举法的验证。该遗传神经网络方法具有一般性,可有效地推广到类似的更多传感器位置优化问题。     

基于数据依赖核LS-SVM的压电智能结构冲击损伤检测

基于支持向量机与信息几何的统计学关联性,从信息几何学的角度通过共形变换构造了数据依赖核函数,并与LS-SVM相结合,从而形成数据依赖核LS-SVM方法。基于一阶剪切变形理论及有限单元方法,对压电智能复合材料层板进行了低速冲击压电响应数值仿真,并进行了特征提取。基于各压电传感器响应信号特征,采用数据依赖核LS-SVM方法,对压电智能复合材料层板进行了冲击损伤检测,并与静态高斯核函数(RBF)的LS-SVM方法进行了对比。结果表明:在同等条件下,相比于静态RBF核LS-SVM,数据依赖核LS-SVM具有更高的损伤检测精度及更强的推广能力。     

基于压电谐振频率的PM2.5监测系统

基于压电谐振频率法采用模块化设计思想,设计了压电谐振式PM2.5监测系统,对系统的采样单元、谐振单元、频率测试与显示单元、控制单元等部件进行设计,并对系统进行集成与性能评价。为实现对PM2.5颗粒物的有效采样,并减小温度等环境因素对压电晶体检测性能的影响,系统采用惯性冲击式分粒原理结合静电沉降的采样方案,以2个相同的石英晶体振荡电路来构建双石英晶体谐振器,建立压电谐振频率与压电晶片质量间的关系,实现根据压电谐振频率的变化来确定PM2.5的质量浓度。系统测试结果表明,PM2.5测试数据与官方公布的数据相近,数据变化趋势一致。该PM2.5监测系统能反映被测区域PM2.5质量浓度的变化情况,满足PM25监测需求。     

常温浮选萤石研究

研究采用一种新型捕收剂XJD—01实现了在常温条件下的萤石浮选。浮选效果明显优于油酸加温浮选；采用粗磨浮选抛尾-粗精再磨精选-中矿单独精选的流程．获得了CaF2回收率为49．20％的二级萤石精矿和CaF2回收率为37．94％的四级萤石精矿两种精矿产品。在精选循环中还通过添加硫化钠有效地降低了精矿中的杂质含量。     

压电智能结构损伤检测的最小二乘支持向量机方法

实现损伤自检测功能是智能结构研究的主要内容之一,而损伤检测方法是关联损伤自检测功能的一个重要问题.提出了一种用于损伤检测的最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法,并采用遗传算法对该LS-SVM的调整参数进行了优化.应用该LS-SVM对压电智能复合材料层板进行了冲击损伤位置检测,并与改进的BP网络进行了对比,结果表明:在相同性能指标下,LS-SVM有比BP网络更快的训练速度、更强的泛化能力,并且LS-SVM具有不敏感于网络输入矢量次序的变换,表现出较强的适应性,适宜在结构损伤检测传感器优化配置问题中建立损伤检测目标函数.LS-SVM为智能结构实现损伤自检测提供了更为先进的方法.     

某锰矿选矿工艺试验研究

通过对某锰矿矿石可选性研究,确定的最佳工艺流程为粗磨后不分级湿式强磁选.该流程可获得精矿品位40%,回收率近70%的分选结果,且投资小,易操作.该流程所得精矿再磨后经稀盐酸常温搅拌浸出,可使精矿中磷含量降至0.05%以下.该流程现已在甘肃某锰矿投入使用.     

陕西某铅锌矿尾矿综合回收试验研究

对陕西省某铅锌矿尾矿进行了铁、硫综合回收可选性试验研究,确定了选矿工艺流程及工艺条件,为建设尾矿综合回收厂提供技术参数.     

某铜铅多金属矿浮-重联合选矿工艺

采用浮-重联合选别工艺，处理含铜2．88％、铅1．02％、锌0．29％、硫3．60％、银49g／t的铜铅多金属硫化矿。铅精矿产率为0．43％，品位61．12％，银品位726．88g／1，互含铜品位3．83％。铜精矿的产率为12．79％，品位21．05％，银品位286．30g／t，互含铅4．59％，铜的回收率可达93．40％，银的总回收率为81．11％。相对于全浮选流程，浮-重联合流程具有工艺简单、投资低、设备少、生产成本低、环保、处理能力大等优点。应用于实际生产，各项指标稳定，效益明显。     

陕西双龙金矿含砷含碳难选金矿石浮选工艺

研究陕西双龙金矿含碳含砷微细嵌布型难选金矿石浮选工艺。结果表明，主要载金矿物黄铁矿及含砷矿物粒度相对较粗，一段粗磨就基本可以达到单体解离大量抛尾，粗精矿再磨精选，金精矿的品位提高到32．02g／t，回收率到51．44％。闭路试验，采用一段再磨细度-74μm为75％，粗精矿再磨-74μm为95％，选别工艺为一粗五精三扫选，采用丁黄药和丁胺黑药混合做捕收剂，金精矿产率5．00％，品位可达36．04g／t，金回收率76．15％。用于实际生产，指标平稳。     

钢渣回收铁的试验研究

本文以临钢钢渣为原料,进行了湿式弱磁选和湿式强磁选对比回收铁的工艺试验研究.分别采用湿式磁选磨矿细度试验、磁场强度试验和试验结果对比,最终确定湿式弱磁选试验结果比较理想,所生产的铁精矿产率为31.00%,选矿比3.23,品位为60.60%,全铁回收率为66.99%.