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1.
为了掌握高Al2O3条件下(w(Al2O3)为15%以上)高炉渣系的熔化特性,利用差式扫描量热仪分析了不同w(MgO)/w(Al2O3)、碱度(R)以及w(Al2O3)对高铝高炉渣的熔化温度及熔化热的影响。试验结果表明,炉渣熔化开始温度为1 248~1 291 ℃、熔化结束温度为1 432~1 485 ℃、熔化热为137~211 J/g;当w(Al2O3)=15%、高w(MgO)/w(Al2O3)时,发生了共晶逆反应,导致高炉炉渣熔化开始温度逐渐降低,但由于高炉炉渣的液相线温度基本未变,所以炉渣熔化结束温度基本未发生改变;w(Al2O3)为20%时,随着w(MgO)/w(Al2O3)的增加,炉渣中易生成熔点较高的镁铝尖晶石,导致高炉炉渣熔化开始温度逐渐增大,与此同时,炉渣液相线温度逐渐降低,导致炉渣熔化结束温度逐渐降低;随着碱度R的增加,高炉炉渣中生成了具有高熔点的化合物、炉渣的液相线温度升高,使得高炉炉渣的熔化开始温度逐渐增加、炉渣熔化结束温度逐渐升高;随着w(Al2O3)的增加,发生了共晶逆反应,故炉渣的熔化开始温度逐渐降低,而随着w(Al2O3)的增加,炉渣中键能较大的Al—O键增多,需要在更高温度下才能实现炉渣的最终熔化,即熔化结束温度逐渐增加;随着w(MgO)/w(Al2O3)、R以及w(Al2O3)的增加,炉渣熔化热逐渐增多。分析认为,随着R的增加,炉渣中有高熔点化合物的生成,熔化热增加;随着炉渣中w(Al2O3)的增加,炉渣中Al—O键增多,解聚破坏熔渣结构消耗的热量增多;而随着w(MgO)/w(Al2O3)增加,高熔点化合物的生成或熔化开始温度降低,造成熔化热增加。 相似文献
2.
摘要:转炉终点钢水锰含量预测,对原料添加和冶炼成本节约具有重要作用。针对凭经验预估的终点锰含量值与实际值较大偏差导致的生产成本升高的问题,建立了一种基于混合策略的改进型鲸鱼优化算法(IWOA)与最小二乘向量机(LSSVM)的转炉终点锰含量预测模型,引入柯西变异提高鲸鱼优化算法(WOA)跳出局部最优的能力;借助惯性权重增强鲸鱼算法局部搜索能力和收敛精度;提出差分变异以增加鲸鱼算法在探索末期的物种多样性和降低陷入局部最优概率。实验结果表明,IWOA LSSVM锰含量预测模型不仅在全局和局部寻优以及收敛速度有较大的提升,在误差性能指标方面优势明显,且预测误差于±0.01%间的命中率为93.3%。 相似文献
3.
通常随着数据集属性维度的增加,高维数据的差分隐私发布方法所需的时间成本和产生的噪声干扰也会随之增大,尤其是对于高维二值数据很容易被过大的噪声所覆盖.因此,针对高维二值数据的隐私发布问题,提出了一种高效且低噪的发布方法PrivSCBN(differentially private spectral clustering Bayesian network).首先,该方法基于Jaccard距离,使用满足差分隐私的谱聚类算法来划分属性集,然后根据划分的结果来进一步分割原始数据集,从而实现数据的降维.其次,该方法基于动态规划思想并结合指数机制,使用满足差分隐私的贝叶斯网络快速构建算法来为每个分割后的子集构建贝叶斯网络.最后,该方法利用条件概率在二值数据上的取值特点,对从贝叶斯网络中提取的条件分布进行加噪,并通过控制贝叶斯网络的最大入度数来减少其产生的噪声大小.通过在3个真实高维二值数据集上的实验,验证了PrivSCBN方法的高效性与可用性. 相似文献
4.
空间位置数据分布通常具有不均匀性,不同位置区域的密度差异较大,在本地差分隐私模型中无法直接获取用户真实的位置数据,使得空间位置划分方法受到限制以及数据发布存在查询精度低、通信代价大等问题。为在本地差分隐私模型下的大规模空间数据采集和发布过程中进行空间划分,提出一种空间数据分层自适应划分算法KDG-HT。通过收集部分用户的数据来初步获取区域的分布情况,采用KD-树的思想划分区域,并利用抽样技术对用户进行分组,根据分组用户统计结果所提供的先验知识来完成多层细粒度划分。在此基础上,结合差分隐私模型的并行组合特性分层扰动用户数据,从总体上实现发布数据的ε-差分隐私保护。实验结果表明,KDG-HT算法适用于具有不同数据分布情况的大规模空间数据集,查询精度及运行效率优于RAPPOR、UG、GT-R等算法,其中与GT-R算法相比,KDG-HT算法发布数据的查询精度最高提升3倍,运行效率提高17%。 相似文献
5.
随着网络信息技术与互联网的发展,数据的隐私与安全问题亟待解决,联邦学习作为一种新型的分布式隐私保护机器学习技术应运而生。针对在联邦学习过程中存在个人数据信息泄露的隐私安全问题,结合Micali-Rabin随机向量表示技术,基于博弈论提出一种具有隐私保护的高效联邦学习方案。根据博弈论激励机制,构建联邦学习博弈模型,通过设置合适的效用函数和激励机制保证参与者的合理行为偏好,同时结合Micali-Rabin随机向量表示技术设计高效联邦学习方案。基于Pedersen承诺机制实现高效联邦学习的隐私保护,以保证联邦学习各参与者的利益和数据隐私,并且全局达到帕累托最优状态。在数字分类数据集上的实验结果表明,该方案不仅提高联邦学习的通信效率,而且在通信开销和数据精确度之间实现平衡。 相似文献
6.
Zafar Iqbal Muhammad Aziz-ur Rehman Nauman Ahmed Ali Raza Muhammad Rafiq Ilyas Khan Kottakkaran Sooppy Nisar 《计算机、材料和连续体(英文)》2022,71(2):2141-2157
In this article, a brief biological structure and some basic properties of COVID-19 are described. A classical integer order model is modified and converted into a fractional order model with as order of the fractional derivative. Moreover, a valued structure preserving the numerical design, coined as Grunwald–Letnikov non-standard finite difference scheme, is developed for the fractional COVID-19 model. Taking into account the importance of the positivity and boundedness of the state variables, some productive results have been proved to ensure these essential features. Stability of the model at a corona free and a corona existing equilibrium points is investigated on the basis of Eigen values. The Routh–Hurwitz criterion is applied for the local stability analysis. An appropriate example with fitted and estimated set of parametric values is presented for the simulations. Graphical solutions are displayed for the chosen values of (fractional order of the derivatives). The role of quarantined policy is also determined gradually to highlight its significance and relevancy in controlling infectious diseases. In the end, outcomes of the study are presented. 相似文献
7.
8.
9.
10.
为解决现有高压直流线路电流差动保护动作延时长(秒级)的问题,提出基于突变电流积聚量的伪同步差动保护新原理。分析两端电流在区内外故障时的突变特征,提出突变电流积聚量以有效捕捉电流突变方向,利用两端突变电流积聚量分别构造动作电流和制动电流,提出全新原理的直流差动保护,并通过伪同步算法进一步缩短保护动作时间。此外,比较两端电流数据在伪同步和同步算法下的时序关系,进一步分析伪同步算法的优越性。仿真验证结果表明,保护新原理具有高快速性和灵敏性,考虑20ms线路通道延时,区内金属性故障时保护的动作时间不大于20ms,经高阻故障(高达800Ω)时保护动作时间不大于27.6ms。保护新原理不需对分布电容电流进行补偿,两端数据不需完全同步,算法计算量小且对数据采样率没有高要求,工程实用性强。 相似文献