新型钾盐结晶器内部流场模拟及性能预测

由于钾盐结晶器内部流动的复杂性及流域的多态性,通过实验测量很难得到其流场形态。应用计算流体力学仿真技术,对某新型钾盐结晶器在连续结晶过程中形成的流场进行数值模拟,模拟连续结晶过程的晶体悬浮及固液相混合流动状态,得到了结晶器在不同搅拌速度下的内部流场速度分布、流线图、压力分布及固相悬浮状态分布等信息。模拟结果表明,搅拌速度对结晶器内部的流场分布具有明显的影响,通过比较流场特征确定能够使此新型结晶器运行经济合理的搅拌速度为40～45 r/min,与厂家的测试结果相吻合。本文研究结果可为确定结晶器合适的电机功率奠定基础,为结晶器在不同搅拌速度下的性能预测提供参考依据。     

充填膏体流变参数优化预测模型

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。     

LSTM在煤矿瓦斯预测预警系统中的应用与设计

针对煤矿瓦斯浓度的预测的问题,以亭南煤矿正常生产期间302工作面的监测数据为研究背景,采用深度学习技术LSTM(Long Short Time Memory,长短时记忆网络)建立瓦斯预测模型,研究与设计了基于LSTM的煤矿瓦斯预测预警系统。LSTM网络针对时间序列数据具有较强的建模能力,能够实现信息的长期依赖,自动挖掘数据之间潜在的关联关系。采集煤矿正常生产期间的瓦斯监测数据作为训练数据,利用深度学习框架TensorFlow进行算法的仿真,并研究了不同时间步长、网络深度下的LSTM以及多信息融合对瓦斯预测模型性能的影响。实验结果在1 000条测试数据集上获得了3.61%平均相对偏差,LSTM瓦斯预测模型具有较高的准确度,泛化能力强。在系统研究与设计中,使用Spring,SpringMVC和Hibernate框架按照适应性、易用性、可扩展性等原则对系统进行了设计。系统部署阶段,将训练好的LSTM瓦斯预测模型部署在TensorFlow Serving服务器中,对外提供服务,实现了煤矿瓦斯预警系统,增强了煤矿瓦斯监控系统的预警能力,提高了煤炭企业安全生产管理水平,具有一定的实用价值。     

基于形态与性能的动力电池循环寿命预测方法

常用的锂动力电池循环寿命预测模型由于忽略了电化学反应引起的结构变化而 导致锂动力电池寿命预测出现错误． 为此,以磷酸铁锂动力电池为对象,研究了锂动力电 池内部结构形态与锂动力电池循环寿命之间的关系,提出了基于形态与性能的动力电池 循环寿命预测方法,建立了基于形态与性能的动力电池循环寿命预测模型( BLPC 模型) , 研发了对应的动力电池循环寿命检测系统( BLPC 系统) ,并以此对磷酸铁锂电池进行了 循环寿命实验和 BLPC 模型的验证分析． 结果表明,与常用的电池循环寿命预测方法相 比,该预测方法具有可行与实用的特点．     

基于多角度预测的混合双馈入直流输电系统换相失败抑制策略

提出了一种基于多角度预测的混合双馈入直流输电系统换相失败抑制策略. 结合定关断面积预测法和零序检测及αβ 转换预测法的优势综合得出关断角参考值γref, 利用关断角参考值γref和关断角设定值γset的差值获得无功补偿量, 附加至电压源型换流器高压直流输电(VSC-HVDC)的外环无功控制环节, 调节其故障后发出的无功功率, 提升电网换相换流器高压直流输电(LCC-HVDC)抵御换相失败的能力. 该方法不依赖于对LCC-HVDC关断角的实时测量, 在实际工程中更易实现. 采用PSCAD/EMTDC 进行了算例仿真分析, 仿真结果证明了该控制策略的有效性.     

青海云杉自由授粉家系遗传变异与基于BLUP的改良代亲本选择

【目的】最佳线性无偏预测(BLUP)方法是对遗传种质在不平衡环境下利用混合线性模型方程对育种值进行无偏预测,可有效估算与剔除环境效应,反映真实遗传效应,有较高精确性。应用BLUP方法估算育种值用于改良代亲本选择,对于青海云杉的遗传改良具有积极的参考价值。【方法】本研究在对13 a和14 a的两批青海云杉种子园自由授粉子代测定林的树高遗传分析基础上,利用BLUP方法,通过构建亲缘关系矩阵,对树高育种值进行估测。【结果】结果表明家系及家系和区组互作效应显著影响树高。两批青海云杉种子园自由授粉子代树高的家系遗传力分别为0.17和0.36,单株遗传力均为0.07。基于混合线性模型的BLUP方法估算家系亲本无性系树高育种值和真实树高、单株树高预测值和真实值均具有极显著相关关系,相关系数分别为0.99和0.86。根据家系亲本无性系育种值选出20个优良家系,根据优良家系后向选择母本无性系建立改良种子园的树高现实遗传增益分别为36%和26%。根据单株树高育种值采用配合选择方法从两批家系试验林各选出20个改良代优树,根据前向选择子代优良单株的树高预期遗传增益分别为7.6%和7.9%。【结论】对比后向选择和前向选择树高的遗传增益发现,青海云杉高世代育种中可优先后向选择,选择优良家系母本无性系建立1.5代改良代种子园。     

一种基于聚类的服务QoS值协同过滤预测方法

现有的服务QoS（quality of service,服务质量）值预测方法通常是基于近邻的协同过滤,其中的近邻个数K对于所有用户/服务都是固定的。如果K值太小则损失一部分相似信息,而如果K值太大则会将不相似信息考虑在内,这两种情况都会降低预测精度。文章提出一种基于聚类的服务QoS预测方法CQoSP（cluster-based QoS prediction）,以一种自然的方式确定相似用户/服务的个数。CQoSP首先基于历史QoS记录对用户/服务空间进行聚类,然后基于与目标用户/服务同一类簇的用户/服务QoS数据预测缺失QoS值。真实数据集上的实验结果验证了CQoSP有效提高了服务QoS预测的准备度,与经典方法比较,CQoSP预测结果的平均绝对误差和均方根误差都是最小的。     

面向排名预测的电影媒体网站研究

结合排序学习方法, 对电影排名预测任务进行研究。通过挖掘和分析电影媒体网站数据, 完成对排名预测相关特征的抽取与扩展及排名标注的对齐和划分等, 并提出面向电影媒体网站的排名预测模型。实验结果显示, 该模型能有效地提高电影排名预测任务的性能, 在为影视院线合理规划同期电影的上映时间及排片比例、为观影者提供优质热门的电影推荐等方面具有一定的应用价值。     

各向异性高强钢成形极限曲线有限元预测

采用高强钢是实现汽车轻量化的有效途径之一,而成形极限曲线是用于判断金属板料成形效果的有效工具之一。为了降低实验成本、缩短开发周期,该文提出了一种考虑各向异性,以最大凸模力准则作为失稳判据,对高强钢Q490C的成形极限曲线进行仿真预测的方法。使用相应公式对仿真数据进行了拟合。仿真结果与试验数据得到的模型拟合曲线吻合得较好。将有限元预测得到的成形极限曲线的截距点与Keeler公式进行对比,二者一致性较好。该文采用的成形极限曲线的有限元预测方法可以较准确地预测各向异性板料的成形极限曲线,为板料冲压成形等后续工作奠定基础。