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为了更精确地对充填膏体流变参数进行优化预测,建立主成分分析法(PCA)和改进的BP神经网络(I-BPNN)相结合的优化预测模型。以某金属矿山充填膏体配比实验为基础,利用主成分分析法对充填膏体流变参数影响因素(膏体质量分数、砂灰质量比、料浆容重和坍落度等)进行预处理,得出主成分,再利用改进BP神经网络模型进行预测,最终得到更准确的充填膏体流变参数预测结果。研究结果表明:该模型对充填膏体屈服应力、黏度等流变参数优化预测的相对误差都控制在5%以内,较未经主成分分析的BP神经网络预测结果,经主成分分析后,屈服应力预测相对误差降低0.48%~7.29%和黏度相对误差降低1.67%~6.20%,表明该模型对充填膏体流变参数预测是合理、有效的,屈服应力与黏度的预测精度显著提高,为充填膏体流变参数优化预测提供了一种新思路。 相似文献
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探讨了低压空气雾化烧嘴的雾化机理,分析了影响雾化细度的主要因素,建立了该类烧嘴气体雾化的准则方程.以三种尺寸各异的喷头,在不同的一、二次风配比下进行了实验研究,获得了影响低压空气雾化烧嘴雾化细度的主要因素及其实验关系式 相似文献
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提出一种基于边缘连接强度的图像融合算法。利用形态学梯度算子得到图像的边缘信息。以图像灰度的边缘连接强度加权为判据,进行图像融合。实验结果表明,该图像融合方法在保留TM多光谱图像光谱分辨率的同时,通过融合SPOT全色图像提高了空间分辨率,丰富了图像细节信息。 相似文献
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基于神经网络的超声无损检测缺陷定征方法的研究 总被引:5,自引:0,他引:5
针对超声无损检测中缺陷分类难、分类结果可靠性差等问题,给出了一种以神经网络为基础的缺陷特征分类方法。利用Fisher线性判别方法对表征缺陷特征的时域信号的波形参数进行了选择,并将这些参数作为神经网络的输入矢量对网络进行训练,用该网络对缺陷特征进行了识别,结果表明:神经网络的识别率远大于传统的贝叶斯分类方法。 相似文献
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基于快速原型制造技术、数控技术以及激光熔覆技术的原理,研究了以回转表面为基体的金属零件直接成型技术的基本理论。为实现基于回转表面的金属零件直接成型加工,在快速原型设备中引入回转轴,并推导了基于圆柱面分层的STL模型分层算法.基于所推导的分层算法,编制了用于回转表面金属零件直接成型加工的数据处理软件和加工过程控制软件,并且进行了金属零件直接成型加工实验. 相似文献
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提出一种适合汽车尾气温差发电器的方型双面翅片换热通道结构,利用流体仿真软件FLUENT,在一定的尾气流速下,对该强化换热通道进行数值模拟.通过改变翅片结构特性尺寸(翅片长度l、间距d、高度h)进行仿真计算,得到不同翅片结构管道的壁面努塞尔数(Nu)、摩擦因子(f)以及综合换热效率(η),发现翅片换热通道的综合换热效率与翅片长度和高度成正比,与翅片间距成反比.综合考虑翅片结构特性尺寸的多因素影响,得到强化换热性能最优的翅片结构为l=400mm,d=20mm,h=50mm. 相似文献
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阐述了本文主要围绕土建施工技术,及其建筑术体施工阶段应做到的工序,在建筑基础施工阶段,应做好接地装置及接地引线,防雷装置引下线等工作;在建筑主体施工阶段,应做好配管、配线、预留、预埋工作,在建筑装修阶段,应做好电器安装、调试等工作.加强电气安装与土建施工的相互配合,对整个工程施工是非常重要的. 相似文献
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工业脱硫成本较高、脱硫剂难再生和脱硫产物难利用,采用吸附性能和再生性能优越的活性炭 纤维作为脱硫剂极具前景。 首先阐述了活性碳纤维吸附—氧化—水合整个脱硫过程,分析了表面官能团对 ACF 吸附催化效率的影响。 总结出在吸附和氧化前,基于碱性含氧官能团及含氮官能团的调控对 ACF 进行 改性可显著提升其脱硫率。 而水合生成硫酸后,对 ACF 再生可将孔内污染物洗脱或分解,还原活性位,实现 循环脱硫。 然后对活性碳纤维改性及再生方法进行归纳:改性方法主要基于 ACF 物理结构和表面官能团种 类、数量的调整,瓶颈在于难以分离孔隙和官能团的耦合影响;再生方法主要靠外部供能,使吸附质分子和产 物脱附或直接分解,但碳损耗大、能耗高、产物利用率低。 最后对未来脱硫活性碳纤维改性及再生技术研究 方向提出建议,以供制备高性能脱硫剂参考。 相似文献