浮选流体动力学关键技术研究与装备智能化发展路径

为精准定义和测量气体体积流量(Q_g)、表观气体速度(J_g)、气泡直径(D₃₂)及其分布(BSD)、气泡表面积通量(S_b)、体积气含率(ε_g)等流体动力学关键参数,研发成型了新一代浮选流体动力学特征阈值传感器系统。结果表明:该传感器系统通过多维度测量浮选设备以及浮选回路的核心参数,能够对采集到的数据进行建模分析,形成优化方案并生成自动化操作指令,推动选矿技术经济指标实现优化提升,有效填补国内矿业领域此类设备研发的技术空白,为选矿工业4.0的实现创造了有利条件。工业化应用成果表明:该传感器系统具备较为精准评价大型浮选设备运行效能的能力,能够实现矿山浮选流程的金属回收率、精矿品位等经济指标的最优解。     

城轨交通FAO虚拟仿真实训室的设计与实现

为响应全自动运行系统（FAO）进军国际市场且市占率稳步提升的浪潮,满足轨道交通行业对FAO专业技术人才的需求,设计并成功搭建城轨交通FAO虚拟仿真实训室。实训室规划多类教学区域,配套FAO列车运行控制系统,引入模拟驾驶功能,同时提供数据传输系统（DCS）与基础信号实训设备,实现各区域设备联动,构成完整的信号联动系统。实训室的成功设计与实现,既提高专业师资队伍实训指导水平,又为培养专业FAO人才打下坚实基础。     

基于CFL认证体制的区块链系统认证机制研究

针对现有区块链系统认证机制存在的单点失效、弱身份认证等问题,研究了基于CFL认证体制的区块链系统认证机制。在分析CFL体制基本原理的基础上,提出基于CFL的区块链系统认证技术;综合应用π演算理论,建立基于CFL认证体制的区块链系统认证模型CFL-BCAM。实验与分析结果表明,本方法能够为区块链系统提供正确的、安全的认证服务。     

内蒙古某硫化铅锌矿回水对浮选指标的影响

尾矿水的再利用越来越得到重视,但简单的回用会影响现场的生产指标.以内蒙古某硫化铅锌矿为例,原矿Pb品位2.48％,Zn品位2.84％.正常生产的情况下,铅精矿含铅68％左右,含锌5％左右;锌精矿含锌49％左右,含铅0.5％左右.然而,随着生产回水的返回,生产中,铅精矿品位下降,含锌偏高,含铅65％左右,含锌10％左右,...     

环境热应激对绵羊肉品质及血液生化指标的影响

为了解热应激对绵羊肉品质及血液生化指标的影响,选择鲁中肉羊作为实验对象,人工调控养殖环境对其施加热应激处理,比较组间羊肉品质和血液生化指标。结果显示：热应激对羊肉在45 min和贮藏24 h时的pH值以及蒸煮损失均无显著影响;滴水损失、剪切力以及在45 min和24 h的亮度值(L^*)、红度值(a^*)和黄度值(b^*)在2组间均存在显著差异(P<0.05);对照组在各方面感官评分均优于应激组;扫描电镜结果显示应激组肌肉纤维更为松散。应激组血液中促甲状腺素释放激素(thyrotropin-releasing hormone,TRH)、甲状腺素、皮质醇(cortisol,Cor)含量的全天平均水平相较于对照组均极显著降低(P<0.01);肾上腺素、胰岛素(insulin,Ins)含量显著上升(P<0.05);三碘甲状腺原氨酸、促肾上腺皮质激素含量无显著差异。免疫球蛋白A(immunoglobulin A,IgA)含量应激组相较于对照组显著下降(P<0.05),IgG、IgM和白细胞介素4水平无显著差异;...     

AI选矿——选矿工业4.0的设想

在理论和实践的结合下,作者根据德国工业4.0的标准提出选矿工业4.0的设想:即选矿工业1.0是以选矿工业检测设备为代表,选矿工业2.0的标志性特征为由中心控制室集中控制指挥的检测仪表集中控制系统,选矿工业3.0将其进一步升级为生产过程中的大数据专家智能系统为代表的工艺流程模式,选矿工业4.0的核心为将一次检测仪表中心(中央)控制室系统和大数据专家智能系统连接形成一体化的选矿信息化与智能化系统。     

简单高效的低密度奇偶校验码比特翻转译码算法

为了提高比特翻转(BF)效率,提出一种基于平均幅度的低密度奇偶校验(LDPC)码加权梯度下降比特翻转译码算法。该方法首先以信息节点的平均幅度作为校验方程的可靠度,再用其对双极性校验子进行加权,从而构造出更加高效的比特翻转函数。在加性高斯白噪声(AWGN)信道下,误比特率(BER)为10-5时进行仿真实验,相比传统的梯度下降和基于可靠度比率的加权梯度下降比特翻转算法,所提出的算法可分别获得0.08dB和0.29dB的增益;同时,平均迭代次数可分别降低72.6%和9.3%。实验结果表明,所提算法在获得一定编码增益的同时,平均迭代次数也有所降低,可见该算法在纠错性能、实现复杂度和时延之间达到了更好的平衡匹配,能适用于实时性要求较高的高速通信系统。     

外军导弹数据链现状与发展启示

针对导弹数据链在制导控制、协同作战等方面的应用,分析了导弹数据链的能力需求,对外军导弹数据链的发展历程和现状进行了梳理,总结了导弹数据链的发展趋势,并提出了后续发展重点和方向。     

基于朴素贝叶斯分类器的高压开关柜状态评估方法

提出了基于朴素贝叶斯分类器的高压开关柜状态评估方法,分析了高压开关柜带电检测大数据,选取了10种状态特征作为开关柜健康状态的特征向量,通过计算贝叶斯分类器的后验概率,获取每种特征对状态分类的贡献率,并以开关柜健康状态作为预测结果对开关柜进行状态评估。采用陕西电网2016—2019年高压开关柜带电检测相关数据对模型进行训练和测试,结果表明：测试样本的召回率达到80.77%,准确率远高于传统判定方法。