核算前移在冶炼企业优化成本控制中的应用

针对国际黄金价格的走低,黄金冶炼企业如何在激烈的市场竞争中寻求更大的利润空间,优化成本控制显得尤为重要。以某冶炼厂为例,阐述核算前移在优化企业成本控制中的应用,以达到降本增效的目的,实现企业利润的最大化。     

浅谈氯碱氢的一种深度脱水工艺

概述了氢的主要工业生产方法和实际应用,详细介绍了氯碱氢三级脱水工艺过程,并运用在线分析手段,准确显示了干燥过程中的氯碱氢水分含量变化规律。     

冷矫机弯辊控制的完善与优化研究

本文据国内矫直机的使用情况,提出完善弯辊功能,解决辊缝标定清零及运行中的问题,提升轧钢厂运行效率与产品质量。     

新型计量斗在锰粉料制块配料中的改进应用

锰粉料制块是解决铁合金冶炼精料入炉的主要途径之一,生产过程中为解决锰粉料粘附计量斗的问题,介绍了一种新型计量斗,阐述他的结构特点和工作原理,实施改进后下料流畅,降低了劳动强度,提高了生产效率。     

Modeling Impact of ROADM Intra-Node Add/Drop Contention on a Single Node Lightpath Blocking Performance

We propose an analytical model to evaluate the lightpath blocking performance for a single ROADM node with intra-node add/drop contention,in which the number of lightpaths that can be added/dropped with the same wavelength is limited by the add/drop contention factor.Different models of traffic load per nodal degree are considered to validate the effectiveness of the analytical model.The simulation results show that the proposed analytical model is effective in predicting the performance for different values of add/drop contention factor C and for variable offered loads at the node.The add/drop contention factor shows an important impact on the lightpath blocking performance and properly raising the contention factor can significantly improve the lightpath blocking performance.When the add/drop contention factor C exceeds a certain level,the performance of a ROADM with intra-node contention is close to that of a contentionless ROADM.     

基于Q-learning的不确定环境BDI Agent最优策略规划研究

BDI模型能够很好地解决在特定环境下的Agent的推理和决策问题,但在动态和不确定环境下缺少决策和学习的能力。强化学习解决了Agent在未知环境下的决策问题,却缺少BDI模型中的规则描述和逻辑推理。针对BDI在未知和动态环境下的策略规划问题,提出基于强化学习Q-learning算法来实现BDI Agent学习和规划的方法,并针对BDI的实现模型ASL的决策机制做出了改进,最后在ASL的仿真平台Jason上建立了迷宫的仿真,仿真实验表明,在加入Q-learning学习机制后的新的ASL系统中,Agent在不确定环境下依然可以完成任务。     

铝合金热轧板锭熔铸技术及设备

本文概述了近年来铝合金热轧板锭的熔铸设备和熔铸技术的发展和最新成就，重点介绍晶粒细化、熔体净化、检测及铸造新技术，为国内铝板带企业跟踪国际铝合金板锭熔铸技术、开展技术攻关和进行技术创新提供有益的参考。