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还原焙烧—磁选工艺可有效提取红土镍矿中的镍和铁等有价金属,由于影响红土镍矿还原焙烧—磁选效果的因素较多,导致工业生产中的选矿指标不稳定。为进一步提高还原焙烧—磁选工艺处理红土镍矿的效果,本研究以青海某镍矿为原料,采用正交试验与BP神经网络相结合的方法,对还原焙烧—磁选工艺的还原剂用量、焙烧温度、料层厚度、焙烧时间及磁场强度等因素进行了优化。结果表明:通过BP神经网络模型优化后的试验条件为还原剂用量9.5%、焙烧温度1 070℃、料层厚度10.0 mm、焙烧时间65 min及磁场强度2.5 kA·m-1,在此条件下可获得产率为30.29%的镍粗精矿,比采用正交试验最优因素组合条件所得的镍粗精矿产率提高了2.83%。 相似文献
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针对内转子内置式永磁同步电机在高速运行时转子永磁体所产生温升严重的问题,以"一"型和"V"型两种不同磁极结构的35kW永磁同步电机为研究对象,在永磁体总量和磁极分块相同的情况下,利用有限元法与解析法,分析了两种磁极结构在弱磁条件下永磁体表面的磁通及其变化情况,探究了两种磁极结构的电机在相同的弱磁条件下不同转速、不同弱磁角和不同去磁电流时的转子永磁体涡流损耗大小和特点,得到在相同弱磁条件下"V"型磁极结构的永磁体涡流损耗大于"一"型磁极结构的结论。最后制造样机并进行试验,验证了有限元模型的有效性,为永磁同步电机在弱磁条件下的永磁体涡流损耗情况提供参考。 相似文献
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面部运动单元检测旨在让计算机从给定的人脸图像或视频中自动检测需要关注的运动单元目标。经过二十多年的研究,尤其是近年来越来越多的面部运动单元数据库的建立和深度学习的兴起,面部运动单元检测技术发展迅速。首先,阐述了面部运动单元的基本概念,介绍了已有的常用面部运动单元检测数据库,概括了包括预处理、特征提取、分类器学习等步骤在内的传统检测方法;然后针对区域学习、面部运动单元关联学习、弱监督学习等几个关键研究方向进行了系统性的回顾梳理与分析;最后讨论了目前面部运动单元检测研究存在的不足以及未来潜在的发展方向。 相似文献
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为了综合利用氧化铝冶炼产生的赤泥,探索在转底炉中直接还原赤泥、磨矿磁选获得高品位直接还原铁。通过实验室试验摸索了转底炉还原工艺参数,并在转底炉工业试验线进行了工业试验。实验室结果表明,赤泥还原后的直接还原铁(DRI)金属化率可达88.6%,磁选后的铁品位可达82.1%,磁选后的铁回收率可达88.9%。工业试验中,转底炉还原后,产品金属化率平均为69.2%,将还原后的DRI磁选获得高品位的DRI产品,磁选后DRI的铁品位为72.8%,磁选后铁回收率达到了85.2%,初步打通了在转底炉中还原赤泥、磁选的工艺路径。 相似文献
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