无电压作用离子交换膜分离去除水中锰离子的研究

研究了离子交换膜在无外加电压的条件下分离去除原水中锰离子的技术,探讨了锰离子浓度、补偿离子钾离子摩尔浓度、水力搅拌速度、温度和水力停留时间(HRT)等对去除效果的影响.实验结果表明,当原水中二价锰离子初始摩尔浓度为0.072 7 mmol/L(即4 mg/L)左右时,在下述的实验条件下:水温为(25±1)℃,水力停留时间HRT为6 h,水力搅拌速度为(600±25)r/min,补偿离子钾离子的摩尔浓度是原水中锰离子摩尔浓度的20倍,锰离子去除率达到80%.此外,在实验装置不改变的条件下,进水锰离子摩尔浓度增加到0.727 mmol/L(即40 mg/L)左右时,去除率会降低到66%;补偿钾离子摩尔浓度与进水锰离子摩尔浓度的比值大于20后,再增加其比值,对去除率影响不大;降低搅拌速度到(300±25)r/min,去除率降低到51%;降低水温到(16±1)℃,去除率降低到60%;水力停留时间(HRT)大于6 h后,再增加水力停留时间到12 h,去除率无明显改变.     

MIMO-OFDM系统的CQI反馈压缩改进算法

针对多用户MIMO-OFDM系统的信道质量指示(CQI)反馈特征值序列空间维相关性小、不利于反馈压缩的问题,分析了它的分布特性,利用其期望提出了一种适应CQI反馈压缩特性的改进算法.仿真结果表明,在多用户V-BLAST+OFDM的系统下,改进的算法提高了反馈信息的压缩率和系统的吞吐量性能,在几乎不影响吞吐量性能的前提下有效地降低了反馈开销.     

复杂制造系统中的热轧带钢力学性能预测的深度学习模型

钢铁工业向智能制造转型升级过程中对相关模型的精度提出了更高的要求，传统的热轧板带力学性能预测模型已很难满足现场需要，基于多层网络的深度学习模型在实际应用中往往受到数据不足、调参困难等限制，而且选择的有限个离散工艺参数很难准确反映板带的实际加工过程。为了应对这些问题，本文提出了一种新的基于gcForest框架的板带力学性能输入数据采样方法，该方法根据热轧板带生产这类工序流程复杂且工艺路径及参数对产品质量异常敏感的特点，设计了一种基于时间-温度-形变的三维连续时序过程数据采样方式，并将多粒度扫描得到的局部历程信息与板坯的基础信息（化学成分和典型工艺参数）进行融合，使下一环节的输入同时具备局部特征和全局特征；此外，在多粒度扫描结构中设计了可变窗口的子采样方案，使具有不同维度的输入数据通过多粒度扫描结构后能够得到相同维度的输出特征，使级联森林结构能够的正常训练。最后，在3个钢种的实际生产数据上进行实验评估，结果表明，这种基于gcForest的力学性能预报模型综合性能更好，而且调参容易，在样本较少的情况下也能保持很高的预测精度。