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为实现单独个体热舒适及需求的实时预测,推动智能服装对衣下微气候进行高效调控,在介绍机器学习算法建立的个体热舒适模型框架的基础上,从样本来源与样本量、输出特征与输出标签、机器学习算法、评估指标4个角度,回顾了模型搭建过程中影响其预测能力的因素,指出该类模型优于传统热舒适模型,且具有用户个性化、输入参数多维化、预测动态化的特点。最后,提出可在个体热舒适模型的基础上配置可穿戴硬件及软件系统,以研发智能调温服装。未来的研究应根据应用环境选择样本数据、提取不同性质的参数构建模型、制定模型性能评估的规范、探索模型在智能调温服装领域的应用。 相似文献
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黄铜矿和辉钼矿存在磁性差异,因此理论上两者可以采用高梯度磁选分离,并且物料粒度和粒度分布是影响高梯度磁选铜钼分离效果的重要因素。本研究分析了磁介质捕获不同细度黄铜矿的特性,开展了脉动高梯度磁选分离不同粒度黄铜矿-辉钼矿纯矿物混合矿试验,并对比研究了实际铜钼混合精矿分级后和全粒级入选的脉动高梯度磁选效果。研究表明:脉动高梯度磁选对细粒黄铜的回收效果较差,且细粒辉钼矿在磁力捕获产品中的机械夹杂明显比粗粒辉钼矿更严重。铜钼混合精矿分级后的脉动高梯度磁选铜钼分离效果,明显优于全粒级铜钼混合精矿入选的铜钼分离效果。将铜钼混合精矿分级成+0.025 mm和-0.025 mm两个粒级后,在最佳条件下开展脉动高梯度磁选试验,获得的铜精矿铜回收率为55.36%,Cu和Mo品位分别为30.86%和0.067%,钼精矿Mo回收率为91.72%。该研究结果可以用于指导脉动高梯度磁选分离铜钼的工业应用。 相似文献
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208.
研究了Ca、Pr复合微合金化与挤压工艺对AS41镁合金半固态微观组织的影响。结果表明,Ca、Pr复合微合金化能够明显降低Mg17Al12相的含量,形成Al2Ca和Al-Pr相。在半固态等温处理过程中,Ca、Pr元素具有吸附毒化作用且Al2Ca和Al-Pr相具有钉扎界面的作用,促使α-Mg和晶界熔化率降低。挤压工艺促进再结晶重熔的发生,提高了晶粒密度。在Ca、Pr复合微合金化与挤压共同作用下,半固态AS41镁合金具有更高的晶粒密度和较低的晶粒粗化系数。 相似文献