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1.
针对目标估计过程需要大量人工参与、自动化程度低的问题,提出了基于数据质量评价的目标估计方法。利用目标数据质量评价方法,对不同传感器得到的目标数据质量进行科学、有效的测度和评价,并根据质量得分动态调整各数据源在目标估计过程中所占的权重,从而减少人工干预,提高目标估计效能。仿真试验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
2.
为了提高微波辅助磨矿的适用性,以红透山铜矿和思山岭铁矿为研究对象,分别采用微波、盐酸溶液、草酸溶液及其组合的方式对矿石进行预处理。对比了7种预处理方式下矿石的升温特征、表面形态、磨矿效果,并通过介电常数、波速、微观照片揭示矿石的劣化机理。试验结果表明:铜矿和铁矿浸酸后介电常数减小,导致微波作用下升温速率降低,温度分布更加均匀。铜矿经过盐酸-微波处理,表面有灼烧痕迹,而经过微波-盐酸处理,表面产生裂纹,矿物边界明显。铁矿微波辐射后表面颜色变黄,酸处理后颜色还原。7种预处理方式中,微波-盐酸联合作用磨矿效果最佳,铜矿和铁矿的质量折减百分比分别为15%和14.5%,相比于未处理矿石,磨矿产物质量分别提高58%和78%。微观照片和波速测试结果表明微波照射后矿石产生明显的裂纹,再经盐酸浸泡后,裂纹宽度进一步加大,并在裂纹中产生沉淀物。研究表明,微波与盐酸联合作用可以进一步弱化矿石,提高磨矿效果。 相似文献
3.
以江西宜春某富锡铌钽粗精矿为研究对象,为进一步分离回收铌钽和锡,采用X 射线荧光光谱分析(XRF)和矿物自动分析系统(AMICS)详细分析该样品元素和矿物组成、矿物赋存状态等工艺矿物学特征。结果表明:样品Ta2O5含量为18.05%,Nb2O5含量为9.95%,SnO2含量为45.35%,主要矿物组成为铌钽铁矿、锡石、磁铁矿及硫碲铋矿等。铌、钽元素主要以铌钽铁矿形式存在,含量为38.44%,锡以锡石形式存在,含量为47.35%。铌钽铁矿和锡石在矿石中以单晶体半自形团块状及交代共生型不规则粒状产出,均与磁铁矿存在密切的共生、包裹关系。铌钽铁矿单体解离度50.39%,锡石单体解离度73.34%,解离度级别均主要分布在80~100%区间。铌钽铁矿和锡石单矿物粒度均集中分布在26.52~89.19 μm,在此区间的累积占有率分别为81.49%和85.99%。基于矿石矿物特性,建议采用浮选法通过高效捕收剂和活化剂、抑制剂的组合使用实现矿物的回收利用。 相似文献
4.
对纯棉织物采用柠檬酸(CA)/丁烷四羧酸(BTCA)/木糖醇免烫整理剂进行免烫整理,探讨柠檬酸质量浓度、丁烷四羧酸质量浓度、木糖醇质量浓度、焙烘时间和焙烘温度对免烫效果的影响,并测试免烫后织物的折皱回复角、白度和强力。结果表明:免烫后织物的折皱回复角与丁烷四羧酸或柠檬酸单独作用于棉织物相当,断裂强力优于两者单独作用。优化免烫整理工艺为:柠檬酸质量浓度60 g/L、丁烷四羧酸质量浓度40 g/L、木糖醇质量浓度17.5 g/L、焙烘温度170℃、焙烘时间3 min。整理后织物的折皱回复角可达267°,白度为54.5,断裂强力为248 N。 相似文献
5.
Solar energy-driven photocatalytic water splitting has been investigated for decades to produce clean and renewable green hydrogen. In this paper, the cutting-edge research within the overall water splitting system is summarized from the one-step photocatalytic overall water splitting (POWS) system to the two-step system and the cocatalysts research in this field. In addition, the photocatalytic reaction engineering study is also reviewed which is crucial for future scale-up. This mini-review provides a picture of survey of recent progress of relevant overall water splitting system, with particular attention paid to material system and mechanistic breakthroughs, and highlights the challenge and opportunity of the current system. 相似文献
7.
进行了TC17钛合金低温铣削试验,研究了不同切削条件下的已加工表面粗糙度。采用回归分析方法建立了表面粗糙度经验模型,研究了射流温度、每齿进给量、铣削速度和径向切削深度对表面粗糙度的影响规律。基于BP神经网络建立了表面粗糙度预测模型,并与经验模型进行了对比分析。研究结果表明,基于经验模型表面粗糙度值与参数间存在强相关性(R2=0.92),对表面粗糙度影响最大的因素为每齿进给量,然后依次是射流温度、径向切削深度、铣削速度,预测值与试验值均方误差为1.73×10-4 μm2,最大相对误差为8.81%,误差变化幅度较大;而基于神经网络模型的预测值与试验值均方误差为3.53×10-5 μm2,最大相对误差为3.64%,误差变化幅度较小,与经验模型相比,神经网络模型的预测精度和泛化能力更高,可更好地实现各参数对表面粗糙度影响的预测。 相似文献
8.
9.
10.
微乳液驱和泡沫驱是强化采油领域中的两个重要技术,可以分别提高驱油过程的微观和宏观采收率。通过综述两个技术在国内外的发展历史和研究进展,阐明了其优势和局限性,并引出结合两者优势的新型采油技术:微乳液泡沫驱,又称为低张力泡沫驱。虽然此新型技术可以同时提高微观和宏观采收率,但是在实际应用中,仍然面临理论和应用上的双重挑战,如表面活性剂有效窗口狭窄、注入工艺复杂、流体流动模型不完善等。结合文献调研,针对以上问题提出了一系列研究建议,如采用"专剂专用"原则开发微乳液泡沫剂,利用数值模拟来优化注入工艺等。 相似文献