湿法冶金草酸钴粒度分布建模与优化研究

提出了一种基于实数编码的自适应遗传算法的优化控制策略,对湿法冶金草酸钴粒度分布进行了优化控制研究.利用最小二乘支持向量机与草酸钴合成过程动态机理模型相结合的混合建模方法,来预报草酸钴的粒度分布.在所建立的混合模型基础上,确定了草酸钴粒度分布的优化模型的目标函数与约束条件,并运用自适应遗传算法实现了对草酸钴粒度分布的优化.优化结果表明,所建立的优化模型较好地优化了草酸钴的粒度分布,提高了产品的质量,对草酸钴的工业生产以及促进硬质合金工业的发展有指导意义.     

湿法冶金中预测金产量的混合建模方法

由于缺乏有效的检测手段,无法实现湿法冶金全过程金产量的精确在线检测.提出了一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)与湿法冶金全过程静态机理模型相结合的混合建模方法,用以预测金的产量.通过对湿法冶金全过程的机理分析,利用物料衡算关系建立金的产量静态机理模型,利用LS-SVM对机理模型不能描述的过程特性进行误差补偿.仿真结果表明,该方法的预测性能优于机理模型和单独的LS-SVM构建的模型,验证了该方法的有效性.     

油气生产过程综合能耗混合建模方法

为准确预测油气生产过程中的能源消耗,通过对油气生产过程分析,确定了过程的主要能耗指标,提出了一种机理模型与最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的混合建模方法.通过对油气生产过程及各子过程之间关系的分析,建立了该过程综合能耗的机理模型,并利用LS-SVM对机理模型不能描述的误差特性进行补偿.仿真结果表明,该方法能够准确地预测油气生产过程的综合能耗,其预测性能优于机理模型和LS-SVM构建的数据模型,且具有较好的稳定性和可靠性,将其应用到某采油作业区的实际生产过程,取得了满意的效果.     

粒度支持向量机学习模型

粒度支持向量机(Granular Support Vector Machine,GSVM)是以粒度计算理论和统计学习理论为基础的一种新的机器学习模型,它可以有效地克服传统支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对于大规模数据集训练效率低下的问题,同时也可获得较好的泛化性能.文章针对原空间的GSVM模型进行了分析,提出了核空间的GSVM学习模型,在标准数据集上的实验说明了文中提出模型的有效性.     

方铅矿湿法冶金方法探讨

通过用氯酸钾、三氯化铁、软锰矿等氧化剂处理方铅矿的对比实验，以及对氧化剂用量、反应温度、反应时间等反应条件的探索，提出一种实用的湿法处理方铅矿的方法。     

基于ICA-LSSVM的铜萃取混合模型

由于湿法冶金萃取生产过程中组分的质量浓度在线检测极其困难,因此提出了一种结合独立成分分析与支持向量机的数据建模方法,建立了铜萃取过程组分的质量浓度预测模型.首先利用独立成分分析方法对现场数据进行预处理,然后利用支持向量机建立分配比模型对预测模型中的必要参数进行辨识,从而增强了铜萃取过程组分质量浓度预测模型的准确性.通过萃余液铜质量浓度和反萃余液铜质量浓度的实验证明了该模型更有效、更精确,为进一步控制管理提供了理论基础.     

一种基于关联规则的核粒度支持向量机

提出一种基于关联规则的核粒度支持向量机(association rules based kernel granular SVM,AR-KGSVM)学习算法.AR-KGSVM首先将输入空间中的样本用核函数映射到高维特征空间,然后在核特征空间挖掘基于距离度量的关联规则以划分粒.算法的粒划分和数据训练都是在高维核空间中进行,避免了一般的粒度支持向量(granular SVM,GSVM)在低维空间作粒划分而在高维空间中训练,使数据分布不一致而导致泛化能力不高的问题.在标准数据集上的实验结果表明AR-KGSVM的泛化能力优于传统的SVM和GSVM方法.     

基于混合PLS-SVM方法的双酚A软测量建模

在对复杂生产过程的软测量建模中,为了有效地处理其生产过程的非线性、多输入和数据相关性等复杂特性,提高模型的推广能力和精度,提出了一种兼备偏最小二乘和支持向量机优点的混合偏最小二乘-支持向量机方法.在对双酚A结晶塔工艺分析的基础上,将该方法应用于双酚A结晶塔软测量建模.应用结果表明,该方法在模型精度、推广能力等方面都明显优于一些传统软测量建模方法.     

机理知识与支持向量机相结合的混合建模方法在胎面生产过程关键段的应用

本文提出了一种综合机理知识与最小二乘支持向量机的胎面生产过程关键段的混合建模方法,建立胎面生产工业过程模型,并与现场所取得的测试数据比较,分析了其可行性.方便了以后系统的优化,预测等工作.     

谷氨酸发酵过程的混合建模

针对谷氨酸发酵过程时变、非线性、模型的不确定等问题,提出一种综合机理知识与改进最小二乘支持向量机的发酵过程混合建模方法.采用改进最小二乘支持向量机模型对动力学模型估计值进行校正,弥补动力学模型的不精确性.将混合模型应用到谷氨酸发酵过程的谷氨酸质量浓度、基质质量浓度与菌体质量浓度的预测估计中,结果表明混合模型提高了单纯的机理模型的预测精度.     

新型一维草酸钴化合物的水热合成和晶体结构

在水热条件下,成功合成出1例1D的新型草酸钴化合物—[Co(C2O4)0.5(H2O)]n(1).X-射线单晶衍射的分析表明,化合物(1)属于单斜晶系,C2/c空间群,晶胞参数为a=1.178 5(6)nm,b=0.542 5(3)nm,c=0.966 5(5)nm,β=126.371(5)°,Z=8.在化合物中,Co2+离子与草酸基团沿b轴交替连接而形成一个1D直链结构,这些链状结构之间又通过氢键作用而形成一个3D的超分子化合物.     

有机-无机烧结“合金型”材料的孔径和晶粒粒径分布及其群子模型

作者用图象仪测试了材料结构中的晶粒粒径和孔径分布,并在此测试基础上,应用群于统计理论,建立了晶粒和孔径的群子分布函数.发现:函数中的参数与材料的性能有密切关系,证明了体系中晶粒和孔径分布是影响材料力学性能的重要因素.并提出了材料结构的物理模型,并认为:体系的晶粒分布均匀,镶嵌紧密,碳层成网状分布,孔洞小又少时,有利于提高材料的力学性能.     

颗粒组分对泥石流形成形态影响研究

利用自主设计的小比例尺模型槽,采用粗砂(1~2 mm)和细砂(0.075~0.25mm)按照不同质量比例制作模型,在人工降雨条件下研究了不同的颗粒组分对砂性土泥石流形成形态的影响.模型试验研究发现,随着细砂含量由20%增加至100%,泥石流破坏形态由分级块体滑落向整体流滑型转变.利用GeoDog软件分析位移场,利用孔压计测量孔压变化.研究发现:分级块体滑落破坏过程存在明显的潜在滑动面的发展,孔压随裂缝的产生而耗散、随雨水渗入裂缝而升高,呈波浪式下降;整体流滑型突发性强,破坏前没有明显滑动面出现,孔压呈一次性陡降.通过测定启动过程单位时间启动量发现,流滑型破坏单位时间启动量大于分级块体滑落型.分层块体滑落形成机理为土体渗透系数大,雨水快速渗透破坏坡脚,使上部土体失去支撑而分层坍塌;流滑型破坏机理为土体渗透系数小,后部高度饱和呈流态化推动坡脚土体快速下滑.基于室内模型试验,初步分析了缩尺试验条件下降雨诱发泥石流形成形态机理,为降雨诱发泥石流的进一步研究提供参考.     

风速对海岸风沙流中不同粒径沙粒垂向分布的影响

 选择河北昌黎黄金海岸状态自然、规模高大、形态典型的海岸横向沙脊,野外实地观测不同风速下海岸沙丘表面风沙流中不同粒径组沙粒垂向分布的变化。结果表明,随着风速的增大,海岸横向沙脊表面不同粒径组的沙粒在距地表60 cm高度内输沙量的垂向分布呈现出了不同的变化特点,其中粗沙的总输沙量减少,但中沙和细沙增加,在不同高度层内的变化亦不一致;相对输沙量基本呈现为下层减少、中层增加或基本持平、上层减少的变化特点,但各个变化层位的高度不一;垂向分布模式,粗沙转变为典型负幂函数分布,中沙由负幂函数转变为指数函数,细沙则为典型的指数函数布模式。究其原因,主要应与不同风速气流的携沙极限、随风速增大增加了沙粒的搬运高度以及不同粒径组沙粒的主导运动方式有关。     

气液喷射器中不同液滴粒径的反应过程模型

以缩芯模型和双膜理论为基础,把气液喷射器中不同液滴的粒径分布函数用于气液两相流中,推导出了气液喷射器中不同液滴粒径的反应过程模型.并对模型中的转化率进行了实验研究,通过与理论模型计算的转化率相比较,确定传质系数kg后,模型计算结果与实验结果吻合较好,具有较高的实用性.     

合金凝固过程中晶粒尺寸和形貌演变的预测

利用合金凝固热力学原理,考虑形核和长大因素,建立了预测晶粒尺寸的理论模型,利用该模型对近液相线半连续铸造6061铝合金的晶粒大小进行了计算,所得结果与实验吻合.在所计算的几个条件中,最大误差小于7μm.通过对凝固过程中液固界面法向生长的扰动分析,得出球形晶粒周边主导波长及对应于一定波数的临界晶粒直径表达式.利用此关系可以很好地解释球晶生长及其向一定形貌的枝晶转变的条件及机理;对于分析凝固组织中不同形貌晶粒的形成及演化具有参考价值;对于半固态合金组织性能预测及其制备工艺优化具有实际意义.     

超临界流体萃取过程混合模型的建立

采用混合建模技术,通过集成人工神经网络模型与单元过程机理模型建立了超临界流体萃取过程的混合模型,较好地解决了超临界过程的模拟计算、经济评价、设计和运行优化问题.通过软件集成的方法实现了商业模拟软件Aspenplus与ANN的集成,大大降低了模型的实现难度和实施时间.