高炉回旋区影响因素的冷态模型研究

以重钢5号高炉实际尺寸和操作参数为基础,假设回旋区内的流动为气固两相流动,且气湘流动为粘性不可压缩流动,根据相似理论建立了高炉回旋区三维冷态实验模型,分析了回旋区形成机理的影响因素.结果表明:鼓风量、料层属性、料层高度以及风口直径对回旋区大小和形状均有影响.随着鼓风量的增大,回旋区深度和高度均不同程度的增加,当风量过大时,回旋区炉料上浮,椭球形的回旋区形状不再存在.回旋区高度随料层高度的逐渐增加而减小.风口直径对回旋区穿透深度的影响较其对高度的影响明显.     

基于CFD的高炉仿真研究

针对高炉炼铁的复杂过程，基于计算流体动力学（CFD；Computational Fluid Dynamics）技术建立一种二堆数学模型，模拟了多相流在高炉中运动及热传递情况．模型中包括气、液、颗粒和粉四种相态，并对高炉中存在的主要化学反应做了简化处理．其充分考虑了各个相态之间的耦合作用，分析它们之间相互关系，因此能够预测当一种相态参数变化时，其它各相产生的相应变化。应用所建模型计算得到了各个相态的稳态速度、温度等结果，尤其可仿真软熔带、回旋区等关键区域的情况，为高炉仿真做了很有意义的尝试，也为指导高炉运行提供了新的方法。     

高炉浓尘环境料面散射特性建模与成像

工业恶劣成像环境下的雷达图像常存在对比度低和清晰度差等问题，质量退化的图像直接影响计算机视觉任务的处理效果以及目标参数反演结果。因此，对高炉料面后向散射进行建模，并针对弥散浓尘环境下的随机粗糙料面成像，提出一种基于衰减补偿和散射修正的成像方法。考虑微波沿空间路径的传播损耗，在回波模型中加入环境因子，采用瑞利散射和积分方程法分别求解衰减系数和粗糙面的后向散射系数，从传输损耗和散射机理出发，对图像进行损耗补偿以及目标像素亮度的提升，减小图像因成像环境、目标距离以及表面起伏形状不同造成的信号强度差异。通过南钢3号高炉雷达数据验证算法，目标像素亮度差异平均减小4.33 dB,有效改善雷达成像中高炉径向距离起伏料面的成像性能。     

钢铁企业分时段多品种高炉生产计划问题研究

建立一个钢铁企业的分时段多品种高炉生产计划线性规划模型，与其它模型相比，该模型具有以下新特点：(1)考虑了高炉生产的多品种因素；(2)分时间段；(3)面向供应链，集成采购与库存；(4)引入喷煤量极限理论与最低碳比理论，加入了相应的约束；(5)考虑了配料对高炉产量的影响，模型求解结果为经济最优(利润最大)物料配比，最后给出了一个应用实例。     

基于堵塞割集评估随机流动网络的可靠性

基于流动单元在网络中随机流动的特点,提出一种新的网络模型——随机流动网络;建立了该网络模型中个体流动单元随机流动的饱和流模型。网络有多种饱和状态并且总有相对应的堵塞割集。尝试用两端点网络饱和流值不小于给定需求的概率评估网络实际流通能力的可靠性。基于饱和流模型,可以仿真出网络中饱和流分布及各弧流量分布情况;利用网络中堵塞割集弧流量分布建立了评估网络可靠性的表达式。最后通过实例分析给定不同网络需求时相对应的可靠性。     

基于神经网络的手绘服饰图纹上色及风格迁移

针对图纹上色容易色彩溢出、风格迁移缺少布料纹理特征等问题，提出基于神经网络的手绘服饰图纹上色及风格迁移方法。初始化数据集，收集服饰图纹图像，提取服饰图纹黑白线稿，合成具有颜色特征的手绘图像，构建风格数据集；构建条件生成对抗网络模型，基于该生成器模型实现对具有颜色信息的线稿图像上色；构建卷积神经网络模型，利用该模型计算内容图的内容特征并结合Gram矩阵计算风格图的风格特征，输出令人满意的服饰图纹迁移图像。实验结果表明，该方法生成的图像具有真实的服饰图纹颜色分布，具有较好的布料材质感。     

管状直接甲醇燃料电池的建模和仿真

通过对管状DMFC的电化学反应机理分析，采用活塞流反应模型建立了甲醇、氧气和气态水的浓度分布模型；依据列管式换热器原理，建立了甲醇溶液、膜电极和空气的温度分布模型，并对电流密度、进料参数对浓度分布以及电池温度影响进行仿真，为管状直接燃料电池选择合理的控制变量和控制策略提供佑据；仿真结果表明，对于液相进料的DMFC，甲醇溶液的温度是影响整个电池温度的主要因素；根据燃料电池的热力学数据，对电池的效率进行了分析。     

基于仿真的吸声材料缩比试验设计

结合应用于国防工程中的某型吸声材料的研究，设计了缩比模型发动机和试验装置模型，通过仿真计算对试验方案进行了分析和确认。通过缩比热流试验，研究了火箭发动机的流场分布，验证了吸声材料的抗烧蚀、抗射流冲击能力，对其工程应用价值进行了评估。     

未确知数学在研究混合配矿中的应用

结合矿山设计和生产实际 ,针对矿物和其有用成分分布得不均匀的矿床 ,需要在采场进行矿石混合配料 ,而建立了质量控制的 UM模型 ,并研究和分析了混合配矿的结果 ,证实了这种方法对矿山综合利用是适用的.     

高炉过程的多目标最优化

本文的炼铁优化模型以高炉炼铁的产量、成本、焦化三个主要技术经济指标作为三个目标函数, 用56个约束条件描述了高炉炼铁过程的行为特征, 用优化变量与状态变量相结合的方法将非线性关系线性化, 并用循回协调的算法进行寻优求解。同时建立了高炉炼铁优化的灵敏度分析方法, 多目标处理采用线性加杜法。实际运行表明模型可以单目标运行, 也可以全面综合为多目标运行, 这样可灵活地适应高炉生产的不同时期的要求。优化结果对高炉操作有良好的指导作用。     

钢铁企业煤气混合优化分配模型

高炉煤气、焦炉煤气和转炉煤气是钢铁企业生产过程中的副产品,作为燃料广泛应用于钢铁生产的生产工序中.在实际生产中,不同工序所需煤气的热值差别很大,采用单一煤气供应极易造成煤气过量放散,或者煤气供应不足而影响生产,因此必须对这三种煤气混合使用.即针对不同工序,在备选的煤气混合方案中选择其一,并根据生产需要确定具体的混合量.以煤气放散成本和煤气不足损失成本之和最小化为目标,同时兼顾煤气管网压力与流量平衡,建立了煤气混合优化分配的0-1混合整数规划模型,并考虑了不同煤气混合及能源分配的工艺要求.以某大型钢铁企业的实际生产数据为例,利用CPLEX软件求得了问题的最优解.     

自反馈RBF网络在高炉热状态模型预测中的应用

在RBF神经网络的输入上加入了自反馈的神经元,提出了自反馈RBF神经网络,使网络对过去时态的数据具有了记忆能力,对该网络进行了稳定性分析后,采用层叠的自反馈神经元以增加网络的动态处理能力,并设计了自反馈RBF的在线训练算法,通过对混沌时序数据的仿真实验证明该算法的有效性。在此研究基础上,建立了高炉的热状态预测控制模型,预报铁水中硅的含量以达到判断高炉热状态的目的,实验表明该模型提高了高炉热状态的预报精度。     

高炉专家系统的知识求精

针对高炉专家系统中知识表达的特点,探讨了高炉异常炉况判定中最常出现的规则出错类型,给出了具体的知识求精策略并实现了相应的算法。实际应用结果表明,文中所采用的方法具有较好的效果。     

重力加速度对燃烧过程影响的数值模拟研究

重力对燃烧过程有着很重要的影响,但是在燃烧各理论模型中往往被忽略。建立三维燃烧器模型,采用数值模拟的方法,考察了正常重力和微重力环境下炉膛内温度场的变化规律、热力型NO浓度分布规律和流场的变化情况。经计算分析表明,在正常重力和微重力环境下高温区的形状,炉膛内的温度场,火焰的传播速度,污染物的生成浓度和流场等都发生了很大的变化。这将有助于探索重力因素对燃烧过程的影响,更进一步了解燃烧过程的基本规律和机理,对改进燃烧模型有重要的意义。

Abstract：

Gravity has a significant impact on the combustion process; however, it is often overlooked during the various combustion theoretical models. Three-dimensional model of reverberatory furnace was set up; the numerical simulation was used to study the changing law of temperature field, concentration distribution of thermal NO and flow field in a refining reverberatory under the conditions of the normal gravity and microgravity environment. As a result of calculation and analysis, the flame shape, temperature inside the furnace, flame propagation speed, pollutants generated concentration and flow field have taken place in great changes. This will help to explore the gravitational effects of factors on the combustion process, better understanding the basic laws and mechanism of the combustion process and it has important implications for improving the combustion model.     

基于鲁棒LS-SVM的ARMA时序模型研究

对时序数据建模与辨识技术进行了分析,提出了使用鲁棒LS-SVM算法建立ARMA时序预测模型。该模型是在LS-SVM的约束条件中加入鲁棒特性和时序模型参数,使之在求解的过程中对孤立点与噪声不敏感,并且能准确地辨识时序模型参数。考虑到高炉的热状态的输入输出数据集间存在着复杂非线性时序上的关系,通过用基于鲁棒LS-SVM的ARMA模型预报铁水中硅的含量,从而达到了预测高炉热状态的目的。说明了该模型在对非线性时间序列预测精度和稳定性上具有明显的优越性,为稳定钢铁质量和生产工艺创造了良好条件。     

Indirect Tax Burden of Regional Residents: Study on Long Term MRIO Model

Investigating the indirect tax burden of residents is an important way of understanding the effect of tax on income distribution and the tax burden transfer. In this paper, a long term MRIO model is constructed by using the regional input-output tables in China. We simulate the flow of valueadded tax, consumption tax and business tax in different departments of 30 provinces(except Tibet) in mainland China from the perspective of rows in the IO table, we obtain the real burden of three indirect taxes on urban residents, and discuss the transfer of tax burden among regions. The conclusions are as follows: There are large differences in tax burden among regions. The real tax burden shifted from the eastern region to the middle and the western regions. Indirect tax aggravates the income inequality of urban residents in different regions. The indirect tax in China has a certain degree of regression.Based on the empirical analysis, we think the government should make the following policy changes: 1)Giving more consideration to the consumption terminals; 2) Adjusting preferential policies of regional taxation; 3) Increasing the amount of preferential policies for the western region.     

过程控制中的智能集成建模方法

针对复杂工业过程中广泛存在的对象难于辨识的问题,本文讨论了过程控制中的一类集成建模方法.通过研究铅锌冶炼过程的两个对象,分别建立了预测烧结块成分的集成模型和鼓风炉透气性模型.然后阐述了以神经网络为基础,结合其它方法的智能集成建模策略,这种方法由于充分利用了对象的各类信息,能够有效解决复杂对象的建模问题.