铜闪速炉冰铜温度预测模型的研究

针对铜闪速炉冰铜温度预测问题,提出了一个基于智能集成策略的预测模型。该模型结合了基于热平衡的数学模型和模糊神经网络模型,再通过一个智能协调器输出结果。其仿真结果与冰铜温度真实值基本吻合,可以为生产操作提供指导。     

一种广义预测模型的研究

传统的预测方法存在着难以全面考虑影响因素，其中包括算法复杂、精度较差、实时应用等缺点，针对供热、空调、电力、供水等系统的负荷既受到环境因素等模拟量的影响，又受到节假日、上下班等开关量影响的特点，将模拟人脑逻辑思维的模糊技术与模拟人脑自学习的神经网络技术相结合的模糊神经网络引入到负荷的预测中，提出了一种新型的基于模糊神经网络的预测模型，并对输入量的选择进行了详细的分析，既考虑了历史数据的影响，又考虑了突发事件的作用，获得了较快的预测速度和较高的预测精度。     

基于人工神经网络的非线性回归预测模型的研究

将人工神经网络引入回归分析过程,探讨了回归分析神经网络的结构和学习算法,研究了基于人工神经网络的模型变量的选择观测样本的采集和使用等,进行了仿真实验,仿真结果初步显示了神经网络方法能够较好地解决传统的回归方法所面临的困难,并具有较高的模型度。     

基于模糊神经网络的PID温度控制系统

应用模糊神经网络PID控制技术，建立了高分子聚合物反应温度控制系统。该系统利用模糊神经网络调整PID参数，进一步完善了PID控制的自适应性能，自行设计了该控制系统的硬件和软件部分，可以接入8点热电阻信号，具有显示温度、自动控温、声光报警等功能，应用结果说明，该温度控制系统充分利用了模糊神经网络和PID控制的优点，具有良好的动、静态特性和自适应性。     

基于神经网络的客服中心话务量预测模型

针对现有预测模型在话务量发展趋势变化、新技术新业务引入后模型失效、预测精度下降等问题,提出一种基于神经网络和事件样本库的智能预测方法。该方法具有自学习功能,可根据预测误差自动调整预测参数并更新事件样本,对话务量趋势变化、事件影响程度变化及新事件的发生具有持续自适应能力。仿真结果表明,该预测方法能有效降低预测误差,与现有方法相比,话务量的预测精度提高了6．57％。     

中后期冷却期间混凝土浇筑仓温度动态预测模型

进行全坝全过程温度场仿真分析,计算工作量大;采用数理统计分析方法或神经网络等智能方法建立的温度预测模型本质上是一个经验模型,当通水水温和通水流量突然发生变化时,外延预报精度差.建议了一种混凝土坝中后期冷却期间浇筑仓温度动态预测模型,即采用无热源水管冷却问题的混凝土平均温度计算式,联合实测温度,对无热源水管冷却问题的混凝土平均温度计算式中的Ti进行动态更新,动态预测浇筑仓降温过程线.实例分析表明,采用无热源水管冷却问题的混凝土平均温度计算式,结合浇筑仓当前实测温度可以方便快捷地对未来7～10d的温度状态进行动态预测,为中后期通水冷却浇筑仓温度的智能调控提供及时的参考.     

基于BP神经网络的新疆平原地区水面蒸发量预测模型研究

利用新疆地矿局昌吉地下水均衡试验场1997-2000年非冻结期20m^2水面蒸发池的蒸发量数据，基于BP神经网络，建立新疆平原地区水面蒸发量的预测模型，结果表明：模型构建简单，误差较小，且所需资料易于获得．     

大坝安全监测量的组合预测模型研究

鉴于传统数学模型和神经网络等预测模型在大坝安全监测领域应用中存在预测精度不高的问题，分析探讨了BP神经网络模型和统计预测模型的各自建立方法，在此基础上提出了一种新的组合预测模型，结合实测数据对此组合预测模型进行了检验。通过实例表明，该组合预测模型不仅很好地克服了BP神经网络模型和线性回归模型的缺陷，亦提高了预测精度，在大坝安全监测量预测中具有较强的实用性。     

螺杆泵井智能集成故障诊断专家系统研究

为了及时处理油田开采中应用越来越广泛的螺杆泵井所存在的抽油杆断脱等故障,提高故障诊断的准确性和多故障同时诊断的能力,构造了一种基于模糊神经网络的智能集成故障诊断专家系统,并给出了系统的结构.介绍了模糊神经网络推理机的构成和功能,对综合知识库的结构和性能进行了简要分析,并设计了系统的故障诊断流程.系统经实际现场螺杆泵井的运行应用,取得了预期的诊断效果.     

基于房间空调器使用率与设置温度监控数据的能耗预测模型

住宅建筑中空调能耗极大程度上受到人员行为的影响，对空调能耗进行预测的关键在于准确预测人如何调节空调。虽然ASHRAE以及其他一些导则建议了人员在室时刻表用于建筑能耗评估，但人员使用空调的行为存在地区差异并随时间变化。基于实时监测获得的2016-06-01-2016-08-31的大量数据，统计分析夏季卧室与客厅房间空调器能耗的人员行为因素，主要包括房间空调器的设定温度、空调使用率等。基于统计分析，探究了空调使用率与室外日平均温度的关系，结果表明，两者呈"L型曲线"关系，说明该人群对空调依赖较高，当室外温度处于较低水平时，仍有部分居民使用空调。基于空调使用率建立优化的能耗模拟模型，基于设置温度、室外日平均温度、运行时长等建立能耗预测模型。验证结果表明，基于使用率模式为"L型曲线"的能耗模拟模型以及结合设置温度等的能耗预测模型比传统空调使用模式的模拟结果更接近实测值。     

铜闪速熔炼神经网络模型的建立

在分析铜闪速熔炼控制策略和贵溪冶炼厂闪速炼铜生产实践数据的基础上。基于神经网络技术分别建立了网络结构为8—16—1的冰铜品位模型、8—20-1的冰铜温度模型和8—20—1的渣中Fe/SiO2模型，并采用了遗传算法GA与前向神经网络算法BP相结合的网络训练方法对其进行了仿真计算。结果显示其检验样本的最大误差分别为0．57、0．84和0．07。最大相对误差分别为0．99％、0．07％和5．1％。均方误差分别为0．37、0．66和0．04。表明所建立模型的预测值与生产实践数据基本吻合。该模型可以应用于铜闪速熔炼过程的在线优化控制．     

刀具-岩石摩擦过程中的闪温分析

摩擦表面闪温对刀具材料性能产生着重要影响。针对刀具摩擦表面的微凸体建立了导热微分方程,系统分析了影响微凸体温度的影响因素。在提出摩擦表面接触系数的概念的基础上推导出了干摩擦条件下刀具闪温的解析计算模型并分析了水射流条件对闪温计算的影响。给出了基于均匀分布模型和概率分布模型的摩擦表面接触系数和水射流参与下满足动力润滑条件的摩擦系数等计算参数的确定方法。计算分析与红外测温实验的结果表明：刀具与岩石的摩擦闪温严重依赖两摩擦面的接触系数和各自表面微凸体分布情况;给出的摩擦面闪温计算模型比传统计算方法更接近实验测量值,更适用与工程中对材料安全性要求较高的场合应用。     

新疆高冰镍性质及磨浮条件研究

新疆高冰镍属低镍高铜原料,首次引入我厂高锍磨浮流程处理,对新疆高冰镍铜镍分离进行了小试研究与生产实践,提出了现有流程改进的措施,增强了流程对原料多样化处理的适应性。     

ANINTELLIGENT DECISION SUPPORTSYSTEM（IDSS） ONTHEPROCESSOFNICKELMATTESMELTER

ＡＮＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴＤＥＣＩＳＩＯＮＳＵＰＰＯＲＴＳＹＳＴＥＭ（ＩＤＳＳ）ＯＮＴＨＥＰＲＯＣＥＳＳＯＦＮＩＣＫＥＬＭＡＴＴＥＳＭＥＬＴＥＲＡＮＩＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴＤＥＣＩＳＩＯＮＳＵＰＰＯＲＴＳＹＳＴＥＭ（ＩＤＳＳ）ＯＮＴＨＥＰＲＯＣＥＳＳＯ...     

基于超声背向散射积分的微波热疗无损测温

旨在探索一种基于超声背向散射积分的微波热疗无损测温方法,利用水浴加热实验系统,以新鲜离体猪肝组织为研究对象,通过采集不同温度下的超声原始射频信号,分析各温度下组织的背向散射积分,建立背向散射积分与温度相关性模型用于微波加热实验过程中温度的检测.所建相关性模型为:超声背向散射积分值为0.062×t+3.591;该模型在低温段(≤70℃)测温误差较小(<5℃),在高温段(>70℃)测温误差较大(>10℃).研究结果表明:超声背向散射积分可用于常规热疗无损测温;微波热疗温度分布不均使得检测较为困难;利用正常与热凝固组织背向散射积分的差异进行热凝固区检测具有一定优势.     

摆动活齿传动齿面闪温研究

根据摆动活齿传动的啮合原理,利用摩擦学、赫兹弹性接触等理论,研究了弹流润滑下活齿与内齿圈之间的摩擦因数的计算方法,分析了传动过程中摩擦因数的时变规律.在对活齿与内齿圈啮合接触时接触带半宽进行分析计算的基础上,应用Blok闪温理论建立了弹流润滑下摆动活齿传动齿面闪温计算模型.通过MATLAB编程求解了摆动活齿传动在一个啮合周期内齿面闪温沿啮合线的分布规律,分析了齿面闪温对输入功率、转速、摆动活齿半径和活齿数等参数的敏感性.算例表明,当活齿与内齿圈在齿廓曲线拐点处啮合时齿面闪温达到最大值.研究结果对进一步研究摆动活齿传动齿面抗胶合承载能力、热应力等有重要意义.     

Investigation on the Copper Content of Matte Smelting Slag in Peirce-Smith Converter

The copper contents and its existing forms in the slags during the slag-making stage of Peirce-Smith converters in Guixi Smelter, Jiangxi Province, China have been investigated. The investigation was based on plant trials with the corresponding thermody-namic calculations and kinetic considerations. From the plant data, the total copper content in the slags was in the range of 2% to 8 % (mass fraction). The mechanical entrainment of matte drops has been found to be the main cause of the copper loss. The suspension index, defined as the ratio of the mass fraction of copper in suspended matte drops in the slag to that in bulk of the matte phase, has been adopted to quantify the matte entrainment. The values of this parameter estimated in this work have been found mainly within a range of 2.5%-8.0%. The Fe3O4 content in the slag has been estimated to be the most important factor, among others, influencing the separation of slag with matte and, consequently, the copper loss from the slag.     

基于模糊模式的交通灯智能控制研究应用

针对智能控制重要分支之一的模糊控制,本文主要阐述了模糊模式在智能控制中的研究应用.首先简要介绍了智能控制的发展概述,然后描述了模糊模式和其特点以及模糊模式控制系统的主要组成部分.模糊模式在交叉路口的信号灯智能控制中的应用,表明模糊模式控制能够有效减少单交叉路口平均车辆延误时间,使交叉路口通行更为通畅.     

潜周期模型在周期型随机数据的数值微分中的应用研究

从统计角度给出了一种周期型随机数据的数值微分的新方法。采用经典求解数值微分的思想,利用潜周期模型拟合离散的周期型随机观测数据,将拟合模型的导数作为随机数据的导数估计。基于随机逼近理论讨论了导数估计的存在惟一性,在对误差性质进行分析的基础上,利用极限理论证明了估计的相合性。