基于BIM的智慧露天矿工程信息分类与编码标准研究

为了促进BIM技术在智慧露天矿工程领域的应用，针对智慧露天矿工程专业交叉明显、信息化集成水平高、数据体量庞大的特点，研究了与其适配的工程信息分类及编码标准。结合智慧露天矿工程全生命周期、全工程领域、全参与方的不同需求，编制了“按功能分建筑物、按形态分建筑物元素、工作成果、行为”等共22张分类表。此表为实现基于BIM技术的智慧露天矿工程厘清信息传递过程，夯实BIM模型数字化统一交付标准基础，及后续研发智慧露天矿提供必要的前提条件。     

应用粒子群算法快速拟合原煤可选性曲线

阐述了原煤可选性曲线的重要性,介绍了几种目前常用的可选性曲线绘制方法,并且应用粒子群算法进行了可选性曲线的拟合,拟合实例表明,粒子群算法拟合的曲线非常光滑,拟合效果非常好。     

基于灰分补偿的原煤浮沉试验灰分校正方法研究

为解决传统的灰分校正方法中原煤灰分变化而同一理论分选密度下精煤预测灰分不变的问题,以便更好地进行精煤灰分在线预测,对东庞洗煤厂多个月份的原煤筛分浮沉资料和精煤资料进行了数据整理与分析,同时充分考虑了浮沉试验过程中灰分因素的影响,提出了基于灰分补偿的原煤浮沉灰分校正方法,并结合目标函数最优法,以选煤厂实际生产资料为例给出了具体的计算过程。     

低信噪比下雷达通信一体化信号接收分离算法

在雷达通信一体化系统中，针对传统的信号分离算法由于信号存在噪声而导致分离效果不理想的问题，提出一种低信噪比下雷达通信一体化信号接收分离算法。针对观测信号存在噪声的问题，提出一种Denoising Attention Convolutional Neural Network(DACNN),与传统的DnCNN相比，融入通道注意力机制来增强其对不同通道间特征的学习总结能力；对去噪后的信号采用改进的三阶收敛FastICA算法进行分离。仿真实验表明，提出的分离算法相较于传统的信号盲源分离算法在观测信号含噪情况下仍能具有较好的分离效果。