先进制造技术的应用发展趋势

简要介绍了先进制造技术的特点,并从现代制造业市场、制造业企业以及装备制造业的变化等三个方面阐述了新世纪的产品开发过程特征。同时,还详细论述了先进制造技术的体系结构,论述其对先进制造技术发展趋势的影响。在对国内外相关研究进行分析的基础上,阐述了先进制造系统信息集成的内容、方法、企业制造网络平台及其研究现状,提出了当前制造信息系统信息集成存在的问题。  

炼铁除尘灰综合回收试验研究

根据炼铁除尘灰的性质,采用预浸除盐—浮选—磁选—重选联合流程回收其中的铁、碳。碳浮选时采用酸化水玻璃作为分散剂,同时清洗矿物表面,有效抑制了硅及其他非金属氧化物,中性油与酸化脂肪醇作为混合捕收剂,提高了捕收剂的选择性,在确定的工艺条件下,可获得C品位65.42%,C回收81.59%,铁品位54.28%,铁回收率67.95%的分选指标。  

高炉除尘灰分选碳、铁过程中锌的分布及回收

根据高炉除尘灰综合回收碳、铁资源过程中,锌在各产品中的分布情况,通过严格控制分选细度,采用选择性捕收碳、强化抑制锌、强化矿浆分散等措施,有效地减少了锌在碳、铁产品中的损失,提高了尾泥中的锌含量。优化工艺条件后,碳粉中的锌含量降低至1.04%,损失率降低至8.32%;铁产品中的锌含量降低至1.02%,损失率降低至6.07%,锌在尾泥中的富集率提高至87.98%。通过控制合适的还原温度及还原时间,经挥发窑处理富锌尾泥,可获得品位65.34%,总回收率85.24%的氧化锌产品。  

基于ANN导水裂隙带高度预测的过程优化

分析了影响导水裂隙带高度的因素，并将其分为主要因素和次要因素，构建了导水裂隙带高度影响因素体系。采用BP神经网络模型，并选取煤层厚度、顶板岩性、煤层倾角、覆岩硬度、工作面斜长、推进速度、岩体碎胀性作为主要因素用于导水裂隙带高度的预测，为了简化预测模型，加快计算速度，在确定的采矿地质条件下可忽略次要因素。预测结果表明，简化的BP神经网络模型能够满足导水裂隙带高度预测的准确度需要，该预测方法可为水体下采煤提供一定的技术指导。  

耐材用硬质黏土提纯工艺技术

通过试验确定了1粗1精的磁选流程,控制粗选和精选的场强、脉冲次数,可获得Fe2O3含量为0.75%,TiO2含量为0.56%,产率为83.60%的优质产品,该工艺适用于Fe2O3、TiO2含量高的耐材用硬质黏土原料提纯。  

某浸染型铜钼矿选矿工艺优化试验研究

通过试验确定了分段磨选、分步分离工艺,优化了药剂制度,提高了分选指标.改造后的流程考查结果与生产统计指标相比,铜精矿品位提高2.12％、回收率提高4.87％；钼精矿品位提高4.76％、回收率提高35.94％,硫精矿品位提高1.72％、回收率提高3.76％.  

基于BP神经网络的瓦斯涌出量预测的研究

应用神经网络理论知识,结合贵州某矿的实测数据,建立了基于BP神经网络的瓦斯涌出量预测模型,通过数学软件MATLAB7.0对瓦斯涌出量进行预测,预测结果与实际涌出量吻合度较高,说明了BP神经网络在瓦斯涌出量预测上的可行性。为煤矿的安全生产中瓦斯量的预测提供了一种新的途径。  

双凸极永磁电机电流控制的仿真分析

建立双凸极永磁电机相电流的动态数学模型,对不加控制时电机电流进行了计算仿真,分析了双凸极永磁电机的电感和永磁磁链的非线性对电流的影响,提出了Bang-Bang法和双极性电压控制方式相结合的电流控制策略。仿真结果表明,该方法对于减少电感和磁通的非线性对电流的影响是有效的。