煤与高岭石表面性质对凝聚过程的影响机制

煤泥水中含大量高岭石等黏土矿物，为其絮凝沉降带来较大的困难。为明确矿物性质对凝聚过程的影响机制，在应用扩展的DLVO理论计算煤和高岭石颗粒间作用力的基础上，采用聚焦光束反射测量仪监测了CaCl2用量为4.50 mmol/L时20 g/L的煤和高岭石的悬浮液在60, 100和150 r/min的搅拌转速下的凝聚过程。结果表明，颗粒间的静电作用力在颗粒表面间距2?200 nm范围内起主导作用，高岭石的电负性较大，在凝聚过程中更难发生靠近和碰撞；较高的转速可为颗粒提供较大的动量，有利于提高碰撞频率，缩短完成凝聚所需时间，实验条件下，煤和高岭石的凝聚时间分别由74和123 s缩短至47和89 s。疏水性作用力在颗粒表面间距小于2 nm的范围内起主导作用，决定了颗粒的黏附效率；煤因强疏水性，在碰撞后更易黏附，且能抵抗更高的流体剪切作用，可由19.32 μm凝聚形成100 μm的大凝聚体，而高岭石则因其亲水性难以得到较大粒度的凝聚体，均小于30 μm。     

遥感机构数字伺服控制系统采样周期的确定

采样周期是影响数字伺服控制系统控制性能的很重要的因素之一,但采样周期的最终确定又是由很多因素共同决定的.香农采样定理给出了选择数字控制系统采样周期的指导原则,针对复杂的伺服控制系统设计远远不够.为了使离散系统的控制效果尽量接近于连续控制系统,采样周期应尽可能短,但是采样周期太短可能无法完成复杂的运动控制规律和控制算法.通过计算和分析发现,离散化过程中由于零阶保持器的引入而改变闭环系统极点的分布,有可能导致系统不稳定;采样周期值过大或者过小会使PID控制器的积分环节或者微分环节失效;干扰信号具有不同的频谱宽度和频率大小,所以为了有效的抑制干扰应根据不同干扰信号选择不同的采样周期值.     

化工原理课程教学中互动教学法的运用与探讨

互动教学法有利于提高课堂教学效率。本文以化工原理课程教学为主,从教案设计、多媒体课件制作、课堂教学实施、互动点设计、互动形式等方面探讨互动教学法。     

基于广义回归神经网络的油纸绝缘变压器的寿命预测

文中基于广义回归神经网络(GRNN)技术挖掘数据变化规律,构建了GRNN神经网络预测模型,运用该模型对油纸绝缘变压器进行寿命预测。将变压器绝缘纸老化过程中生成的特征产物如糠醛、CO2和CO的质量分数,以及相关时间参量作为模型输入。将所采集的多组油纸绝缘变压器的测试样本作为基础数据,运用该模型对相应的变压器进行寿命预测。结果表明,模型寿命预测的输出值与实际值基本一致,从而验证了模型的合理性,这对监测绝缘材料老化状态的进一步研究具有现实意义。     

捷联成像导引头相关跟踪算法研究

捷联式成像导引头的光学探测基准随弹体姿态运动而动态变化，其目标图像的运动形式呈现复杂的非线性时变特性，传统扩展卡尔曼滤波(EKF)方法难以有效地针对目标运动模型进行波门设置及视线估计。为此，本文首先建立了以目标机动在惯性成像坐标系内的投影为输入，弹体姿态信息作为时变参数的目标帧间运动模型，并在此基础上提出了一种新的相关跟踪算法。该算法通过应用中心差分卡尔曼滤波( CDKF)理论有效解决了成像跟踪中的波门设置问题，提高了目标位置的估值精度，同时提出一种改进的变尺寸模板更新策略，抑制了目标图像的形变和模板漂移对匹配精度的影响，进一岁提高了系统的跟踪的精度，并通过仿真验证了算法的良好跟踪性能。     

新工科背景下化学工程专业学位研究生创新人才培养模式探索

随着"中国制造2025"战略目标的深入推进,急需加快新工科建设和构建创新人才培养模式,为新一轮科技革命与产业变革提供人才保障。在分析现有专业学位研究生存在问题和新工科背景下对人才能力要求的基础上,从培养目标制定、导师队伍发展、课程设置和实践基地建设等四个方面构建了以创新和实践能力培养为核心的中国矿业大学江苏省优势学科——化学工程专业学位硕士研究生创新人才培养模式。以期通过本培养模式的实施实现化工技术人才创新和实践能力的紧密结合,满足"中国制造2025"对化工高层次应用型人才的需求。     

高泥化煤泥水的性质及其沉降特性

采用X射线衍射和筛分试验对某选煤厂的煤泥水进行了性质分析,并通过试验确定其自然沉降和絮凝沉降的特性,探讨煤泥水性质和絮凝剂对沉降特性的影响机制。结果表明：试验样品含有大量黏土类矿物,这些矿物在水中分解为极细的颗粒,使煤泥水系统形成复杂的多分散悬浮体系--高泥化煤泥水;受黏土矿物的影响,煤泥水的浓度越高,沉降速度越慢,压实层密度越小;絮凝剂的表面性质对悬浮颗粒具有选择性,淀粉改性的聚丙烯酰胺对黏土矿物无效,但可以使煤颗粒聚沉形成较为密实的沉淀层,而PAM-ASG903可同时聚沉黏土矿物和煤,但压实层密度较小。     

基于粒子群算法的重介质分选产品结构优化

通过实际分配曲线的坐标平移,可以求得在不同分选密度下各密度级的分配率,用于预测轻、重产物的产率和灰分,从而计算吨原煤经济效益。采用粒子群优化算法可以求解达到吨原煤最大经济效益时的分选密度,得到最优产品结构。将粒子群优化算法用Matlab编制计算程序,并以实际生产数据测试,结果表明,用粒子群算法对多参数产品优化问题进行求解,收敛速度快、效果好,得到的产品结构优化结果能实现吨煤最大经济效益。