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1.
This paper presents a practical three-dimensional meathematical model of circulation and heat transfer in generator of glass melting furnaces.The model was based on the heat transfer between the smoke flow and the lattice units,and between the air flow and the lattice units.This model not only bypassed the difficulty of complicated computation of the heat transfer process in the regenerator of glass furnaces,but also avoided the irrationality of fixing the temperature distribution on the surfaces.Use of the model yielded very important data and also the method for the design of the regenerator of glass furnaces in practical production. 相似文献
2.
文章论述了电力谐波的产生原因和其对供电质量造成的影响,并且结合实际生活中问题,对谐波的产生进行了分析,在分析基础上提出了解决该问题的方案,文章将理论和实际很好的结合起来,对于现实生活中的谐波治理具有较好的参考价值. 相似文献
3.
采用石墨炉原子吸收光谱法测定泛昔洛韦中痕量钯。用1%盐酸处理样品,氘灯背景校正。3种不同浓度的加样回收率分别为101.3%、105.3%、109.5%、RSD分别为4.3%、0.8%、1.5%。 相似文献
4.
5.
6.
本文以细支纱摩擦纺为研究对象,利用实验测试手段研究了尘笼胆结构对吸口轴向负压和尘笼胆安装角α对加捻区轴向负压和流速分布的影响。最后,基于类似于控制论中的“黑箱”原理,采用二次正交回归设计在实验室自制单头机上进行了32支纱的纺纱试验,建立了加捻辊加稔效率、纱线品质指标及CV值与尘笼胆几何尺寸、尘笼胆安装角α、摩擦辊转速及纺纱速度间的关系,并作了分析,由此得到选取α=0°、S=6毫米左右较好的结果。 相似文献
7.
钢包炉(ladle furnace,LF)精炼的核心任务之一是进行钢水合金化过程,以保证钢包到达连铸平台后满足钢水成分要求。钢水合金化也是较为复杂的物理化学反应过程,其不仅对钢水温度有影响,而且对钢水质量、合金料消耗量均有影响。因此,实现LF精炼过程中合金元素收得率的精准预测具有重要意义。本研究首先采用主成分分析法(principal component analysis,PCA)对模型输入变量进行处理,用于简化实际生产数据结构;然后,融合SGDM算法和L2正则化方法,构建了深度神经网络(deep neural network,DNN);最后,采用主成分分析和深度神经网络相结合的方法,建立了合金元素收得率预测模型。结果表明,Si元素收得率命中率在±1%, ±3%和 ±5%误差范围内分别为54.0%、93.8%和98.8%;Mn元素收得率命中率在±1%, ±2%和 ±3%误差范围内分别为77.0%、96.3%和99.5%。此外,PCA–DNN模型的预测精度优于参考炉次法、多元线性回归模型、改进BP神经网络模型和DNN模型,有助于实现钢水成分的“窄窗口”控制。本研究中合金元素收得率预测模型的建立,也可为LF智能精炼合金化控制模型的开发提供支撑。 相似文献
8.
针对GJ型光辐射加热炉在对不同材料加热时,其数学模型参数变化范围较大的特点,提出了采用滑模变结构控制代替常规PID控制的方法,并对炉温变结构控制系统进行了仿真研究,研究结果表明,采用变结构控制的炉温控制系统,不仅有很好的动态特性,而且具有较强的鲁棒性,对对象参数摄动具有很好的自适应能力,这将大大增加辐射加热炉的应用范围。 相似文献
9.
10.
徐志杰 《鞍山科技大学学报》2005,28(3):274-276,280
针对焦炉集气管在现场安装过程中,易出现集气管弯曲变形、联接短管法兰面倾斜,导致安装质量差、返修多的状况。通过预留合理的焊接收缩量、控制焊接能量、安排好顺序等和防焊接变形措施以及合理的焊接方法控制、过程监控,使焦炉集气管制造质量达到设计要求。 相似文献