仪器类研究生“工匠+创新”型人才培养模式的探索与实践

新时代高校加强工匠精神的培养,是履行立德树人使命的需要,也是促进学生成长为创新型人才的需要。针对目前仪器类研究生培养中存在的问题,以江西理工大学仪器学科研究生主干课程模式识别为例,以培养学生“工匠精神”为导向,探索形成“一体化设计、三阶段培养、多平台支撑、过程化监管”的教学体系。实践结果表明,基于“工匠+创新”型人才培养模式改革具有重要的价值和现实意义。     

Fenton试剂氧化无机物的研究进展

Fenton氧化技术在废水处理中具有独特的优势,是一种很有应用前景的废水处理技术。本文介绍了Fenton试剂氧化法处理无机废水,主要是利用其强氧化性先将无机污染物进行氧化,再进行后续处理。并针对目前矿山开采后排放废水中较典型的无机物,如重金属砷、氨氮、金属络合物等,阐述了Fenton氧化技术在该邻域的研究现状。同时针对目前的采用单一Fenton氧化技术有时也难以彻底的去除的特点,展望了该技术的发展方向：采用Fenton氧化与其他工艺联用的方法,这样不仅产生的二次污染少,而且对环境友好。     

超声振动作用下矿石破碎后颗粒分形特征

以黑钨矿石为研究对象进行超声振动加载试验,通过筛分实验得到矿石破碎后颗粒的粒度分布曲线,计算颗粒的分形维数,利用分形维数定量描述矿石破碎过程,分析分形维数与静载荷、超声波输出功率及颗粒的平均粒度之间的关系。结果表明：当静载荷由100 N增加至500 N时,颗粒的平均粒度由19.513 2 mm减小至5.040 0 mm,分形维数由1.725 2增大至2.541 9;当超声波输出功率由1.56 kW增大至2.60 kW时,颗粒的平均粒度由19.672 9 mm减小至5.040 0 mm,分形维数由1.912 7增大至2.541 9;分形维数分别与静载荷、超声波输出功率及平均粒度之间呈现良好的线性相关性,可以直观地定量描述矿石的破碎过程。     

稀土浸矿氨氮废水的吹脱试验研究

针对稀土浸矿产生的高氨氮废水,采用吹脱法对其进行处理,通过单因素试验和正交试验对影响因素进行了研究。结果表明,各主要因素对吹脱效果的影响大小为p H吹脱温度气液比;最佳操作条件:p H=11,温度为40℃,气液比为5 555.6∶1,吹脱时间为100 min。吹脱出的NH_3用H_2SO_4吸收,形成(NH_4)_2SO_4溶液,可作为浸取剂返回生产中使用或者用于生产(NH_4)_2SO_4肥料,实现资源回收利用。该试验工艺可作为脱氮除磷二级生物处理或一级强化处理的预处理。     

任意方向轴线对平面倾斜度误差的评定

根据被测要素与基准要素的几何关系．本文提出了一种评定轴线对平面在任意方向的倾斜度误差。该算法通过坐标的旋转变换确定评定轴线．从而可以快速准确地确定符合意义的倾斜度误差值。     

基于FCM-WA联合算法的多种类矿石图像分割

矿石图像分割是基于机器视觉的矿石粒度分布检测的重要组成部分。针对复合矿山中颜色多样、纹理复杂且边缘粘连的多种类矿石图像难以识别与分割的问题,提出了一种基于FCM-WA联合算法的矿石图像分割方法。首先对矿石图像进行形态学优化,利用双边滤波、直方图均衡化和形态学重构来优化矿石图像的几何特征,减少噪声对分割效果的影响,提高图像对比度;然后将模糊C均值聚类（FCM）算法与分水岭（WA）算法相结合,利用FCM算法进行聚类迭代,计算出合适的分割阈值并对矿石图像进行分割,输出二值化图像;再利用基于距离变换的WA算法优化FCM算法的分割结果,对FCM算法输出的矿石图像边缘粘连部分进行分割,以获取最佳的分割图像。研究结果表明：（1）利用形态学优化流程处理矿石图像能够减少噪声并增强边缘信息,从而提高对比度;（2）相比传统的大津法和遗传算法,本文所提FCM-WA方法的稳健性更强、分割效果更好,对多种类的矿石图像像素分割准确率和矿石粒度识别准确率均可达到92%以上;（3）通过试验验证,FCM-WA方法能够精确地分割颜色多样、纹理特征复杂及边缘粘连的多种类矿石图像,分割结果满足粒度分布检测的要求;（4）FCM-...     

基于PSO-LSSVM球磨机负荷参数预测及监测系统开发

针对球磨机筒体振动信号中存在非线性、非平稳性及环境噪声强等问题,提出一种基于粒子群优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）球磨机负荷参数（填充率和料球比）预测方法,并开发基于LabVIEW的球磨机负荷参数监测系统。通过粒子群(PSO)优化最小二乘支持向量机（LSSVM）算法中的正则化参数y和核函数宽度,简化求解过程,提高模型训练速度。以球磨机筒体振动信号的Hilbert-边际谱样本熵为输入,以球磨机筒体内部的填充率和料球比为输出,建立基于PSO-LSSVM的磨机负荷参数预测模型。与LSSVM预测结果比较,该模型的预测精度较高,填充率平均绝对误差降低0.05、平均绝对百分误差降低8.09%;料球比平均绝对误差降低0.04、平均绝对百分误差降低2.76%。在线测试结果表明该在线监测系统准确率为64.37%,且系统运行一次的平均时间为45 s,可实现球磨机负荷参数的实时预测。     

基于改进EEMD的红砂岩声发射信号的频谱特性研究

针对EEMD算法在以往选取有效固有模态函数(IMF)时存在误判现象,提出了一种将EEMD与云相似度理论相结合的去噪方法。通过构造连续声发射信号的仿真实验,并与互相关系数法选取固有模态函数作了比较,以信噪比和均方误差作为指标,验证了该方法能更好地提高信噪比;利用改进EEMD算法对红砂岩声发射信号进行频率特征提取,结果表明:声发射信号分解的固有模态函数前三个IMF分量的云相似值较大,与其它分量的差值范围为0.346~0.906,经过多组实验统计分析选取阈值为0.655;通过功率谱分析,将0~25 kHz对应于IMF4、IMF5、IMF6、IMF7、IMF8低频分量,25~150 kHz对应于IMF1、IMF2、IMF3高频分量,且红砂岩破裂过程的声发射信号的有效频段为25~150 kHz。     

基于Mask RCNN的矿仓入料口

针对矿仓入料口堵塞矿石识别过程中现场工况环境复杂、矿石识别检测难度大等问题,采用深度学习和图像处理技术开展矿石智能识别检测的研究,提出基于Mask RCNN的矿石识别检测方法。该方法可以实现对矿石识别的同时进行实例分割,并提出利用矿石轮廓的形心坐标取代Mask RCNN中的外接矩形框定位方法,有效解决矿石定位不精确的问题。实验结果表明:基于Mask RCNN网络的矿石识别模型可以实现对多种数量、不同位姿以及堆叠的矿石精准识别,综合准确率达到97.6%,采用矿石轮廓形心坐标的定位方式可以有效避免因矿石形状和位姿而带来的定位误差,为智能清堵机械手提供精确的视觉引导。      

测控技术与仪器专业创新人才培养模式的研究

本文针对“测控技术与仪器”专业人才培养目标的定位，教学计划制定，教师队伍和实验室的建设，教学方法与手段的加强，以及如何提高与保证测控技术与仪器专业教学水平的人才培养体系与模式进行了较全面研究与实践。