贵州织金某磷矿反浮选工艺研究与实践

贵州织金某磷矿原矿P2 O5品位为20.85％、MgO质量分数为7.50％,属高镁低硅磷矿.针对矿石性质,采用反浮选工艺,通过1粗1扫和1粗1扫1精加精扫两种工艺流进行选别,结果表明:,前者精矿MgO质量分数为1.80％左右,不能满足下游生产指标要求;后者可获得精矿P2O5品位为32.42％、MgO质量分数为0.92％...     

浅析球磨机润滑联锁程序优化排除跳停故障

球磨机是矿石处理工序主要和重要设备,其稳定安全运行直接关系整个生产系统的运行正常与否,本文阐述了球磨机频繁跳停故障的分析判断过程和思路方法,介绍了修改优化球磨机润滑联锁程序解决故障的逻辑思路,为相关专业人员提供参考.     

冬令话进补

冬令话进补卫波许多人习惯于冬令进补。进补，就是根据中医《虚则补之》的辨证施治原则，合理地应用补益之药物和食品，以补充人体的营养物质。补益由于先天不足、久病体虚、年老体衰、劳累过度或患有慢性疾病而出现的虚、症；用于调节和改善人体各器官的生理功能、增强抵...     

应用数据融合的电网故障诊断

电网发生故障时,由于保护及断路器的拒动、误动等因素使得诊断结果存在不确定性。首先提出了应用数据融合的电网故障诊断方法;再针对融合故障发生时的开关量和电气量信息,利用模糊Petri网对开关量信息进行分析,利用希尔伯特-黄变换HHT(Hilbert-Huang transform)对电气量进行分析,提取开关量故障度、幅值故障度、频率故障度和能量故障度,并利用D-S证据理论对各种故障表征予以融合,进而得故障诊断结果;最后,通过仿真验证所提方法能充分利用电气量信息,减小单一开关量的不确定性因素的干扰,提高故障诊断的精度。     

基于加权多属性云的服务信任评估方法

针对云计算环境中服务信任的随机性和模糊性以及现有基于云模型的信任评估方法对时效性和推荐信任考虑不足的问题,提出一种基于加权多属性云的服务信任评估方法。首先,引入时间衰减因子为每次服务评价赋权重,从服务的多个属性细化信任评估粒度,通过加权属性信任云逆向生成器得到直接信任云;然后,根据评价相似度确定推荐实体的推荐权重,并计算得到推荐信任云;最后综合直接信任云和推荐信任云生成综合信任云,通过云相似度计算确定服务的信任等级。仿真结果表明,所提方法明显提高了服务交互成功率并有效抑制恶意推荐,能够更加真实地反映云计算环境中服务信任情况。     

基于改进烟花算法的密集任务成像卫星调度方法

传统卫星调度模型一般比较简单,当问题规模较大、任务比较集中时,往往会出现任务之间相互排斥,任务收益较低等缺点。针对这个问题,提出一种基于改进烟花算法（IFWA）的密集任务成像卫星调度方法。该方法在分析密集任务处理及成像卫星观测特点的基础上,首先对任务进行合成约束分析,然后基于合成任务综合考虑成像卫星可观测时间、任务间姿态调整时间、成像卫星能量和容量等约束因素,建立基于任务合成的多星密集任务调度约束满足问题（CSP）模型,最后改进烟花算法对该模型进行求解,利用精英选择策略在保证种群多样性同时加快了算法的收敛,得到较优的卫星调度方案。仿真结果表明该模型相比没有考虑任务合成因素,收益平均增加30%~35%,改进算法后效率上提升32%~45%,有效保证了调度方案的可行性和有效性。     

基于Map-Reduce模型的云资源调度方法研究

为提高Map-Reduce模型资源调度问题的求解效能,分别考虑Map和Reduce阶段的调度过程,建立带服务质量(QoS)约束的多目标资源调度模型,并提出用于模型求解的混沌多目标粒子群算法。算法采用信息熵理论来维护非支配解集,以保持解的多样性和分布均匀性;在利用Sigma方法实现快速收敛的基础上,引入混沌扰动机制,以提高种群多样性和算法全局寻优能力,避免算法陷入局部最优。实验表明,算法求解所需的迭代次数少,得到的非支配解分布均匀。Map-Reduce资源调度问题的求解过程中,在收敛性和解集的多样性方面,所提算法均明显优于传统多目标粒子群算法。     

贵州某磷矿反浮选工业试验研究

针对贵州某磷矿高镁低硅的特点,在实验室研究的基础上开展反浮选工业试验.结果表明,在原矿品位w(P2O5)为20.90％、w(MgO)为7.41％的条件下,经一粗一精两扫选的反浮选工艺流程选别后,可获取最终精矿品位w(P2O5)为32.48％、w(MgO)为0.92％、P2O5回收率为93.01％的较好指标,达到了预期目...     

自适应保护在含分布式电源配电网中的应用

结合含DG配电网的网络结构图与对称分量法,研究出一种相电流差故障分量作为保护动作判据的算法,相电流差故障分量的获取可由采集故障后数据与故障前数据并通过计算得到,该方法实用,能够准确识别保护区内外的故障.并在MATLAB平台上搭建了含风机的配电网模型,进行了仿真验证.仿真结果证明该算法准确识别保护区内外的故障,能减小分布式电流接入配电网后对其电流保护产生的影响.     

基于分布估计蛙跳算法的云资源调度方法

针对云计算环境中的资源调度很少同时兼顾最短完成时间和最低服务成本的问题,设计能够综合反映时间和成本的适应度函数,在此基础上提出了基于分布估计蛙跳算法的云资源调度方法。结合遗传算法的交叉操作重新定义蛙跳算法的进化算子,使其适用于整数编码的调度问题;引入分布估计进化策略,突破了标准蛙跳算法搜索模式的局限,使算法具有更全面的学习能力。仿真实验结果表明,在云资源调度问题的求解中,该算法的收敛性能和寻优能力均优于标准的蛙跳算法和分布估计算法。