基于VMD和BSA-KELM的高陡边坡位移预测模型研究

边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明：和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。     

探究建盏的审美与文化——以曜变建盏为例

早在我国晚唐五代时期,就开始产生了建盏文化,发展到宋代时期逐渐和茶文化进行了融合,并形成了一些衍生文化。在历史发展过程中,国家的文化也在不断发展,建盏文化从诞生到盛行又走向衰弱,在现代又重新走向复兴,在这个过程中产生了许多建盏珍贵文物,也逐渐成为了陶瓷中的上品。在建盏文化中,最为典型的一种就是曜变建盏,其中更是蕴含了独特的审美和文化。     

基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

基于氯化钙水溶液的输送带低温防物料冻粘技术

通过对输送带冬季低温冻粘物料理机进行深入分析,对比现有输送带低温防冻粘技术的优缺点,探索基于氯化钙水溶液的输送带防冻粘物料解决方案,利用不同浓度的氯化钙水溶液具有不同冰点的防冻结特性,结合氯化钙水溶液的防腐蚀性与粘着性,提出了一种基于氯化钙水溶液的输送带防冻粘物料解决方案。     

硫磷混合酸溶样重铬酸钾容量法测定全铁

介绍了硫磷混合酸溶样重铬酸钾容量法测定矿石中铁含量的方法和步骤。重点讨论了一线生产中的质量控制。     

脱硫脱硝制酸废水中S的形态及其去除研究

活性炭烟气脱硫技术在烧结厂得到了广泛应用。在活性炭的高温再生过程中,会形成单质S。单质S被洗涤时,会形成S胶体进入制酸废水。S胶体因具有强粘结性,若不去除,易导致设备堵塞。因此,需系统分析单质S的形态特征,并开发针对性的去除技术。本文采用Raman、FTIR等方法分析单质S的形态,利用浊度法分析S在废水中的变化特征。基于电荷中和的原理,利用S胶体与废旧活性炭粉的复合实现快速分离,S胶体去除率可达99%以上。新方法的应用避免了S胶体进入废水处理系统和后续制酸系统,且分离后的活性炭粉复合物可返烧结做燃料使用。