梳毛机除草装置工艺参数的优化

本文利用系统工程原理和回归正交实验方法,在小型去草梳毛机上模拟真实加工条件,对除草装置的主要工艺参数:除草刀与莫雷尔辊(或开毛辊)之间隔距,除草刀表面线速度.除草刀罩壳前、后开口高度进行了优化。得出,①除草刀与开毛辊或莫雷尔辊之间的隔距越小,除草率和落毛率越高。②除草刀罩壳的前开口高度越大,落毛率越高。但当取小隔距时,前开口高度越大,除草率越高。③除草率与线速度比V_1/V_2成正比(指除草刀与开毛辊或莫雷尔辊之间线速度比);而落毛率则与其为负指数关系。当线速度比大于6时除草率较高同时落毛率较小.④加大除草刀罩壳的后开口高度,可提高除草率并减少落毛率。实验结果与作者提出的除草刀作用数学模型分析一致。此外,还优选出上述几个除草作用区的工艺参数调节范围。使除草效率分别提高32～52％.     

基于机器学习的找矿预测模型在湖南岳溪锑矿田的应用

分析各类地质找矿因子与矿体之间的相关性,建立合理高效的找矿预测模型,是优选找矿勘查靶区的关键。位于雪峰弧形构造带中段之金锑钨多金属成矿带上的岳溪矿田,找矿前景良好。以岳溪断裂(F_1)南部缓冲区、从Landsat8-OLI影像数据中提取的铁染及羟基蚀变信息及从地球化学勘探获取的Sb等10种元素含量作为地质找矿因子,分别构建了基于随机森林和支持向量机的分类预测模型。通过分析认为,随机森林模型具有更为优异的预测功能,故选取该模型的预测结果进行成矿潜力制图。研究结果表明F_1以南的缓冲区和地表的As、Sb含量,对矿体定位有较高的贡献;划分的成矿高潜力区,占研究区的7.69%,包含着98.60%的含矿单元,可优选为后续找矿勘查工作的靶区。     

一类新的支持向量机核函数——埃尔米特核函数

基于埃尔米特正交多项式,文章提出了向量形式的广义埃尔米特多项式,并由此衍生出一类新的核函数——埃尔米特核函数.该类核函数最大的优势在于其参数仅在自然数中取值,能大大缩短参数优化时间.在鲁棒性与泛化性能方面,文章在双螺旋集和标准UCI数据集上与常用的核函数(多项式核、高斯径向基核等)做了对比试验.     

浅谈电解槽槽控机防雷的解决方法

在电解铝行业,因槽控机控制系统的防雷接地网接地电阻不合格,厂房和地网未做等电位平和、接地贯通母线线径过细、信号线屏蔽层未接地、防雷模块自身问题、上位机未做信号防雷等缺陷,每年到雷雨季节,造成槽控机主系统电路板、网络硬件防火墙、防雷模块烧坏及后级主显板烧坏等问题.对电解铝正常生产带来诸多不便,就此将根据雷电渡的特点,在电源及通信装置前加装防雷装置,同时对电源线及通信电缆进行屏蔽接地,减少感应电压对电源线的耦合干扰,从而降低雷电波对槽控机的危害,提高工艺控制的可靠性.     

机车轮缘用菜籽油-DOP润滑脂配方工艺研究

采用12-羟基硬脂酸与碱液皂化生成稠化剂来稠化菜籽油与对苯二甲酸二辛酯(DOP)的复配物,制备一种机车轮缘用的菜籽油-DOP润滑脂.探讨其不同配比对润滑脂性能的影响,在较佳配比的基础上研究添加剂的加入对润滑脂性能的影响.研究结果表明:当菜籽油与邻苯二甲酸二辛脂(DOP)的配比为6∶4时润滑脂性能较好,其滴点为148℃,锥入度为31.41mm.当石油磺酸钡作为防锈剂时,产品的防锈性能较好,达到2c级别.最大无卡咬负荷PB值为647N,与外购产品相比,增大了50.11%.     

系列Ni（Ⅱ）配配位超分子的晶体结构及表面光电压光谱分析

采用水热和水浴合成法,以不同的刚性和柔性有机羧酸衍生物为配体,合成了2个Ni（Ⅱ）配合物：[Ni（otpha）（Imh）3（H2O）2].H2O（1）（H2otpha=邻苯二甲酸）,[Ni（mal）（phen）（H2O）2]（2）（mal=丙二酸,phen=1,10-菲啰啉）.采用X-射线单晶衍射确定2个配合物的分子结构.结构分析表明,配合物1和2均属于单斜晶系,空间群分别为P2（1）/n和P2（1）/c,中心金属Ni（Ⅱ）离子均为6配位,并由氢键将其分别连接成具有3D和1D结构的超分子.采用表面光电压光谱（SPS）研究了2个配合物的表面光电性能.结果表明,它们在300-800nm范围内均呈现出正的表面光伏响应,表明它们具有一定的光-电转换能力.对2个配合物的UV-Vis-NIR吸收光谱进行了测定和分析指认,并分别将它们的SPS谱与UV-Vis吸收光谱进行了对比分析,发现SPS谱中响应带的数量和位置与其UV-Vis吸收光谱中的吸收峰呈现出一致性.     

基于混沌自适应遗传 ν SVR的城市客运量预测

针对城市客运量预测问题本身所存在的小样本、高维数和非线性等特点,将ν-支持向量回归机(ν-support vector regression,ν-SVR)应用于城市客运量预测.为了提高ν-SVR模型的预测精度和泛化性能,利用基于混沌理论和自适应机制的混沌自适应遗传算法(chaosadaptive genetic algorithm,CAGA)优选ν-SVR模型参数,建立了基于CAGA进行参数优选的CAGA-ν-SVR城市客运量预测模型.结合1978～2008年统计数据进行了仿真预测,结果表明该模型的预测性能优于RBF神经网络模型、GA-SVR模型和GA-ν-SVR模型,平均绝对相对误差控制在2.3%以内,可有效应用于城市客运量预测.     

基于LS-SVM的边坡稳定性预测研究

针对边坡工程稳定性估计的复杂性,将最小二乘支持向量机引入到边坡稳定性估计的研究中,分别建立了边坡安全系数预测的最小二乘支持向量机模型和边坡稳定状态预测的最小二乘支持向量机模型,以实例数据为学习样本和测试样本,讨论了基于最小二乘支持向量机的边坡稳定性分析方法及其可行性．该方法具有一定的工程参考和实用价值．