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高浓度甲基橙低压湿式催化氧化及动力学研究 总被引:8,自引:0,他引:8
采用低压湿式催化氧化法(LPWCO)处理高浓度模拟偶氮染料甲基橙溶液,考察了温度、H2O2浓度、Fe^2+浓度等因素对去除效果的影响,结果表明,LPWCO法能有效云除废水颜色,同时用一级反应模型拟合了甲基橙溶液脱色的LPWCO反应,由实验数据确定了反应速率方程。 相似文献
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气动调节阀是工业过程中使用最广泛的终端执行机构之一,它的性能好坏直接影响控制回路的性能.将基于稀疏性贝叶斯的极限学习机(SBELM)方法运用于多类故障诊断,基于DAMADICS平台的典型气动调节阀多类故障模型数据通过SBELM进行训练.不仅能根据模型的先验知识和基于最大后验概率准则(MAP)的贝叶斯思想估计出模型输出的概率分布,而且能基于设定的性能指标自动剔除无用的训练样本,用一小部分观测数据达到多故障分类的目的,能训练出一个精确且紧凑的故障诊断模型. 相似文献
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利用二元关系性质的判定定理证明与关系性质的保守性和关系的闭包有关的几个定理,比用定义证明更为简洁. 相似文献
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针对自主空战中轨迹预测难以同时保持高预测精度和短预测时间的问题, 提出一种自适应增强的粒子群优化长短期记忆网络预测方法。首先,建立三自由度无人机动力学模型, 解决机动轨迹的数据来源问题。其次,分析长短期记忆网络, 并引入在线预测的滑动模块输入矩阵, 利用粒子群优化算法代替传统基于时间的反向传播算法进行网络内部权值更新; 同时为解决优化算法非定向性问题, 提出数据共享方法。然后,为进一步提高预测精度, 采用自适应增强算法搭建外框架, 通过控制弱预测器的数量平衡预测精度与预测时间。最后, 在一段变化较为频繁的轨迹进行预测, 与5种神经网络预测方法进行比较, 结果表明所提方法能够较好地满足精度和时间要求。 相似文献
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从语音信号预测伴随头动时,基于隐Markov模型(hidden Markov model,HMM)的头动合成方法的效果依赖于头动模式的划分和头动模式的正确识别。该文尝试了不同头动模式划分方法的头动合成效果。由于语音和头动之间是非确定性的多对多的映射关系,很难用固定的类别描述清楚,因此该类方法的头动模式识别率不高,头动合成效果受限。该文尝试采用逆传播(back-propagation,BP)神经网络的非线性回归方法,通过学习语音与头动之间的映射关系,实现语音信号到头动参数之间的直接连续映射,避免了HMM方法中头动模式不明确、头动模式识别错误带来的负面影响。实验表明,基于BP神经网络的回归方法有效地提高了语音到头动预测的准确度和头动合成的自然度。 相似文献
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为解决物流园区内交通拥堵问题,构建了降低运输成本和改善交通拥堵状况的多目标优化模型。研究表明,优化方法可以有效改善交通拥堵情况并降低运输成本。基于对模型及结果的分析,为物流园区的建设和改善措施提供了建议。 相似文献
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设计了一种用于处理富含丁烯醛废液体系的新工艺,并应用Aspen Plus软件对该工艺的理论塔板数、回流比、采出率、进料位置等工艺参数进行灵敏度优化与正交试验分析。最终优化后的模拟结果为:脱轻塔的塔板数N1=31,塔釜采出率B1/F1=0.867 5,塔顶油层回流比R1=23.50,进料位置NF,1=10,进料温度TF,1=60 ℃;脱重塔的塔板数N2=40,回流比R2=4.0,塔顶采出率D2/F2=0.942,进料位置NF,2=15。经济效益分析的结果表明本工艺具有良好的经济与环境效益。 相似文献