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1.
为实现复杂物料分铜液净化渣中锑、铋、铜、碲多种有价金属资源的综合回收,针对现有技术存在的问题,通过技术攻关提出新工艺流程,系统研究了关键工序各参数的影响。结果小型实验最佳工艺参数为:硫酸酸度130g/L,氯离子浓度145g/L,溶液液固比4∶1,温度80℃以上并通二氧化硫气体搅拌还原6h。有价金属锑、铋、铜、碲可实现有效的分离并分别得到回收利用。 相似文献
2.
4.
能耗数据预报在工业过程中发挥重要作用,产线级的电耗精准预报更是钢铁智能制造背景下的节能降耗热点。针对带钢热轧精轧控制段的多规格轧件电耗预测问题,首先通过皮尔逊(Pearson)相关性分析筛选出影响精轧电耗的主要因素,节约计算时间,然后充分发挥卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)分别在特征提取与数据预测方面的优势,提出了一种基于CNN-LSTM混合神经网络的精轧电耗预测模型并进一步优化。通过利用预处理后的厂级实时数据进行算法验证,均方误差能控制在0.8%以内,表明该方法能对产线级多规格轧件精轧电耗准确预报。 相似文献
6.
胶质鞋底成型的快速高效和产品切割面质量的美观圆润至关重要,基于旋转轴法向跟踪的切割技术可将图样规划成数据连贯、路径清晰、拐角平滑的加工路径,按照CAN通信协议,指令和数据经过编码由上位发送至下位解码执行。整体系统由上位、下位和外围模块组成;上位采用Linux系统嵌入式平台,可灵活切换图样、编辑图样;下位采用"ARM11+PCL6045B"结构模式运动控制器,可保证运动的平稳性、切割的高效性和产品成样的美观性。 相似文献
7.
为提高kriging代理模型预测精度,基于最大期望提高加点准则,提出一种改进的自适应加点准则和一种并行加点策略。基于kriging模型的预测响应和预测方差,并行加点方法在建模过程中利用粒子群算法并行求解多个加点准则获取多个新样本点更新代理模型,极大提高建模效率。将该方法应用到低维和高维经典非线性函数中,并与单点加点结果相比较,结果表明该方法在保证全局精度情况下,加点次数减少50%以上,并且建模所需总样本数更少。最后以NUMISHEET2002标准考题翼子板成形为研究对象,将该方法应用到板料成形上,建立等效拉延筋阻力和减薄率之间的kriging代理模型,利用并行加点策略快速获取了拉延筋阻力的最优解,消除了翼子板成形中的拉裂缺陷,提高了板料的成形质量。研究表明,改进的自适应加点准则以及提出的并行加点策略可以有效地提高kriging模型的建模效率和建模精度。 相似文献
9.
10.
利用傅立叶热红外光谱仪探测煤田土壤的光谱数据和土壤有机质含量数据,分析了原始光谱发射率的特征,求算原始发射率的一阶、二阶导数,分别建立原始发射率、一阶导数、二阶导数与有机质之间的模型,检验和评价了每个模型的适用性。结果表明:(1)土壤的有机质含量随着地表地物类型和周边环境的不同而存在明显差异;(2)无论有机质含量存在多大的差异,热红外光谱发射率随波长的增加的而变化的趋势不变;但土壤热红外光谱的发射率在8-11.5 um范围内最敏感,有机质含量的大小会对其敏感性产生影响;(3)一阶导数、二阶导数的发射率与有机质的相关性明显优于原始发射率数据,发射率数据的导数处理能够有效的增强与有机质之间的相关性,且在该研究区发射率数据的二阶导数与有机质含量相关性最高;(4)一阶导数和二阶导数的热红外光谱发射率与有机质含量之间的拟合函数效果均较为良好,尤其二阶导数发射率的指数函数效果最佳;一阶导数的多元逐步回归拟合模型预测能力略优于线性函数模型。 相似文献