期刊文献+
共找到388篇文章
< 1 2 20 >
每页显示 20 50 100
抗污染型短流程超滤膜组器及运行参数优化试验
1
作者 刘旭东 黄江龙 +3 位作者 郭鹏 吴勇生 付莹 安宁 《净水技术》 2025年第3期123-134,共12页
【目的】针对高浑浊度矿井水处理技术存在处理工序长、超滤(UF)膜进水水质要求高、膜污染严重的问题,采用短流程超滤膜化学反应器(MCR)组器处理高浑浊度矿井水。【方法】在保留短流程超滤MCR工艺精简、集成度高、占地面积小的优势基础上... 【目的】针对高浑浊度矿井水处理技术存在处理工序长、超滤(UF)膜进水水质要求高、膜污染严重的问题,采用短流程超滤膜化学反应器(MCR)组器处理高浑浊度矿井水。【方法】在保留短流程超滤MCR工艺精简、集成度高、占地面积小的优势基础上,对短流程超滤MCR技术的抗污染膜组器型式进行改进,探究高效膜污染控制组器型式;并对改进后组器的运行参数开展试验研究,通过优化运行通量、系统回收率、运行周期、反洗通量4个运行参数,考察不同运行条件对膜污染控制效果,从而确定抗污染膜组器的稳定运行参数,通过进水悬浮物浓度,考察短流程超滤MCR组器的进水条件。【结果】结果表明,短流程超滤MCR组器中振动模式的抗污染性能优于曝气模式,跨膜压差(TMP)低于曝气模式0.16~0.26 k Pa/d。而在振动模式中,线性振动模式TMP低于旋转振动模式0.5 k Pa/d,表明线性振动模式抗污染能力强,且线性振动模式的吨水能耗为0.03 k W·h、水阻能耗占比为28.8%,均优于旋转振动模式。此外,线性振动模式短流程超滤MCR组器在运行通量≤40L/(m^(2)·h),系统回收率≤97%,运行周期为45 min,反洗通量为60 L/(m^(2)·h)条件下,能保证膜抗污染效果,短流程超滤MCR组器进水耐受悬浮物质量浓度达到2000 mg/L,运行参数调整对产水水质无显著影响。【结论】振动模式短流程超滤MCR组器可有效减少处理工艺流程,放宽UF膜进水水质要求,缓解UF膜运行过程中膜污染的情况,可为高浑浊度矿井水工艺改造提供技术指导。 展开更多
关键词 短流程工艺 超滤膜化学反应器(MCR) 超滤 振动膜组器 抗污染运行参数
在线阅读 下载PDF
基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测
2
作者 陈峥 彭月 +3 位作者 胡竞元 申江卫 肖仁鑫 夏雪磊 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第1期319-330,共12页
为解决采用数据驱动的方法对锂离子电池容量进行预测时,难以获取完整充电数据、数据采样精度低和特征因子提取质量不佳等问题,本工作提出了一种基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测方法。首先,为提升数据精度,利用... 为解决采用数据驱动的方法对锂离子电池容量进行预测时,难以获取完整充电数据、数据采样精度低和特征因子提取质量不佳等问题,本工作提出了一种基于短期充电数据和增强鲸鱼优化算法的锂离子电池容量预测方法。首先,为提升数据精度,利用三次样条插值对充电数据进行补充。其次,通过挖掘充电电压曲线与容量衰退之间的规律,确定特征因子为某充电时间区间的电压增量,并利用增强鲸鱼算法,从短期充电数据中实现了老化特征的有效提取。随后,构建了高斯过程回归容量预测模型,在确定训练数据量后,对比了不同算法的预测结果,验证了所构建模型的有效性。最后,将该方法在不同电池上进行测试,验证了预测精度和泛化能力。结果表明:对于实验室数据集,将前15%老化特征作为训练集时,可将该类电池最大误差控制在2.49%以内,且97%的预测误差控制在1.5%内;对于公开数据集,仅12组训练数据就能将该类电池最大误差控制在1%以内,实现了利用低精度和短期充电数据对电池容量的准确预测。 展开更多
关键词 锂离子电池 短期充电数据 容量预测 增强鲸鱼优化算法 高斯过程回归
在线阅读 下载PDF
涤纶短流程染色匀染剂TF-213HE
3
作者 金泽 徐迅 +2 位作者 周伟 余培泽 贾言星 《印染助剂》 2025年第2期48-51,共4页
探讨涤纶短流程染色匀染剂TF-213HE对分散染料高温分散性、缓染性、移染性、染色均匀性的影响。结果表明,TF-213HE对不同类型的分散染料均具有优异的高温分散性、移染性、缓染性,且染色均匀度好,可以实现快速升温染色,为工厂节省工艺时间。
关键词 短流程 匀染剂 染色均匀度 节省工艺时间
在线阅读 下载PDF
低温练白剂TF-1291K在涤纶针织物短流程工艺中的应用
4
作者 陈光 金泽 +2 位作者 陈迎春 兰淑仙 彭昊程 《纺织导报》 2025年第1期57-60,共4页
文章介绍了低温练白剂TF-1291K的应用性能,并将其用于涤纶针织物染色、去霉污短流程同浴加工工艺,探究低温练白剂用量、H_(2)O_(2)用量、温度和时间等因素对涤纶针织物霉污清洁度的影响。结果表明,该产品能够使涤纶针织物在一浴两步工... 文章介绍了低温练白剂TF-1291K的应用性能,并将其用于涤纶针织物染色、去霉污短流程同浴加工工艺,探究低温练白剂用量、H_(2)O_(2)用量、温度和时间等因素对涤纶针织物霉污清洁度的影响。结果表明,该产品能够使涤纶针织物在一浴两步工艺中获得良好的加工效果,与常规工艺相比,既缩短了工艺流程,又保证了良好的霉污清洁度和染色效果。 展开更多
关键词 涤纶 低温练白剂 短流程 一浴两步
在线阅读 下载PDF
基于LSTM的光伏发电短期预测模型研究
5
作者 林晨翔 谢炜 +2 位作者 郑州 翁宇游 马腾 《广东水利电力职业技术学院学报》 2025年第2期1-4,共4页
由于多种因素制约,当前短期预测准确率无法满足电力系统调度需求,对光伏发电并网影响较大。对此,研究基于LSTM的光伏发电短期预测模型,以提高电力系统调度的准确率。分析气象因素与光伏发电量的关系,将影响程度转换为数据并进行平滑处理... 由于多种因素制约,当前短期预测准确率无法满足电力系统调度需求,对光伏发电并网影响较大。对此,研究基于LSTM的光伏发电短期预测模型,以提高电力系统调度的准确率。分析气象因素与光伏发电量的关系,将影响程度转换为数据并进行平滑处理;构建LSTM模型进行短期预测,并用时间区域原理分析预测误差;通过SOA算法校正误差,提升预测精度。测试显示,该方法预测精度高达99%,预测时间最长8分钟,具有较高应用价值。 展开更多
关键词 LSTM 平滑处理 光伏发电 短期预测模型
在线阅读 下载PDF
基于模糊逻辑的FBiLSTM-Attention短期负荷预测
6
作者 张岩 康泽鹏 +2 位作者 高晓芝 杨楠 王昭雷 《河北科技大学学报》 北大核心 2025年第1期41-48,共8页
针对电力负荷数据由于受多种因素的影响具有高度不确定性的问题,将负荷数据的不确定性与深度学习算法相结合,提出了一种基于模糊逻辑的FBiLSTM-Attention短期负荷预测模型,以提高负荷预测的精度。首先,对原始数据进行数据预处理,包括缺... 针对电力负荷数据由于受多种因素的影响具有高度不确定性的问题,将负荷数据的不确定性与深度学习算法相结合,提出了一种基于模糊逻辑的FBiLSTM-Attention短期负荷预测模型,以提高负荷预测的精度。首先,对原始数据进行数据预处理,包括缺失值填充、相关性分析及数据归一化;其次,通过K-Means聚类将每个特征的数据转换成模糊规则引入模糊逻辑的处理,同时,模型结构方面采用双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention);最后,对所提方法和传统的LSTM与BiLSTM-Attention模型的预测结果进行对比。结果表明,结合了模糊逻辑的模型精确度和鲁棒性都有了明显的提升,具有更好的预测性能。所提模型可以有效提高处理不确定性数据的能力,为负荷预测研究提供了参考。 展开更多
关键词 数据处理 模糊逻辑 负荷预测 双向长短期记忆网络 注意力机制
在线阅读 下载PDF
基于神经网络的电动汽车负荷预测模型
7
作者 宋晓敏 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第1期154-157,169,共5页
为提高电动汽车负荷预测准确性,优化电网规划以及管理,提出一种基于改进长短期记忆网络的电动汽车负荷预测模型。通过层次分析法确定电动汽车负荷预测的主要影响因素,同时对其权重进行计算;以长短期记忆神经网络为基础,结合层次分析法... 为提高电动汽车负荷预测准确性,优化电网规划以及管理,提出一种基于改进长短期记忆网络的电动汽车负荷预测模型。通过层次分析法确定电动汽车负荷预测的主要影响因素,同时对其权重进行计算;以长短期记忆神经网络为基础,结合层次分析法得到主要影响因素权重,结合域对抗神经网络进行特征提取以及模型优化。经过实验对比验证:改进长短期记忆神经网络的电动汽车负荷预测模型相比传统的长短期记忆神经网络以及人工神经网络模型,标准差稳定在2.7%—3.7%的范围内,改进电动汽车负荷预测模型的精确度更高,稳定性更好。 展开更多
关键词 长短期记忆神经网络 电动汽车 层次分析法 负荷预测
在线阅读 下载PDF
660 MW发电机组转子匝间短路故障检测与设备改造
8
作者 李正欣 胡高斌 +1 位作者 汪涛 张骁尉 《科学技术创新》 2025年第5期9-13,共5页
近几年,大型火力发电机组频繁参与深度调峰,发电机转子匝间短路故障率呈上升趋势,对发电机组长期稳定运行造成较大威胁。本文通过某电厂#1发电机转子匝间短路故障案例,重点在故障排查、改造方法和预防措施等方面,为解决发电机转子匝间... 近几年,大型火力发电机组频繁参与深度调峰,发电机转子匝间短路故障率呈上升趋势,对发电机组长期稳定运行造成较大威胁。本文通过某电厂#1发电机转子匝间短路故障案例,重点在故障排查、改造方法和预防措施等方面,为解决发电机转子匝间短路故障问题提供参考。 展开更多
关键词 660 MW机组 发电机转子 匝间短路 重复脉冲发 双层绝缘 判断处理
在线阅读 下载PDF
数据驱动下造纸过程短期电力负荷预测研究 被引量:1
9
作者 苏钊 《造纸科学与技术》 2024年第1期92-97,共6页
造纸过程中对于短期电力负荷量的设置,参考预测值结果,因此若发生实际负荷量大于预测结果的情况,则会导致造纸工作任务的失败。为顺利实施造纸工作任务,针对数据驱动下的造纸过程短期电力负荷预测方法展开研究。按照数据驱动模型定义条... 造纸过程中对于短期电力负荷量的设置,参考预测值结果,因此若发生实际负荷量大于预测结果的情况,则会导致造纸工作任务的失败。为顺利实施造纸工作任务,针对数据驱动下的造纸过程短期电力负荷预测方法展开研究。按照数据驱动模型定义条件,设计电力等效电路,并以此为基础,求解短期电力负荷空间方程,完成数据驱动下的造纸过程短期电力负荷量预估。基于数据驱动模型,构建预测决策树组织,并根据短期电力负荷向量搜索结果,确定负荷值预测参数的实际取值范围,实现数据驱动下造纸过程短期电力负荷预测方法的设计。实验结果表明,依照数据驱动模型预测值设置短期电力负荷量,可以确保实际负荷量不超过预测结果,不会造成造纸工作任务失败的问题。 展开更多
关键词 数据驱动 造纸过程 短期电力负荷 电力等效电路 负荷空间方程 预测决策树 负荷向量
在线阅读 下载PDF
基于跳聚集现象随机波动率短期利率模型的影响研究
10
作者 张新军 江良 +1 位作者 林琦 宋丽平 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期17-38,共22页
构建了具有自我激励机制跳的随机波动率短期利率模型,应用Hawkes过程描述自我激励机制的跳,从而刻画了跳的聚集现象。基于微分算子展开给出精确的矩函数,进一步应用广义矩方法给出模型的参数估计值和统计推断。实证结果揭示了在随机波... 构建了具有自我激励机制跳的随机波动率短期利率模型,应用Hawkes过程描述自我激励机制的跳,从而刻画了跳的聚集现象。基于微分算子展开给出精确的矩函数,进一步应用广义矩方法给出模型的参数估计值和统计推断。实证结果揭示了在随机波动模型条件下,引入自我激励机制跳的模型将不会明显地改变了拟合效果,但是在统计意义上接受强度满足Hawkes过程,而且所构建的模型也能很好地刻画跳的聚集现象。最后,使用过滤方法给出随机波动率、跳的幅度、跳的概率和随机跳强度的估计,特别是跳的概率估计值可作为市场压力测试的一个重要指标。 展开更多
关键词 短期利率模型 随机波动率 跳的聚集 Hawkes过程
在线阅读 下载PDF
矿井水井下短程直滤处理工艺中试研究 被引量:1
11
作者 刘宗 周如林 赵中梅 《煤炭工程》 北大核心 2024年第6期169-173,共5页
针对当前矿井水井下处理存在处理流程长、占地面积大、运行效果差等问题,提出了以有机金属卷式超滤膜为主要净化核心的井下直滤处理工艺及智能化装备,并在宁东地区某煤矿井下综采工作面进行了中试研究。研究结果表明,在低运行通量条件下... 针对当前矿井水井下处理存在处理流程长、占地面积大、运行效果差等问题,提出了以有机金属卷式超滤膜为主要净化核心的井下直滤处理工艺及智能化装备,并在宁东地区某煤矿井下综采工作面进行了中试研究。研究结果表明,在低运行通量条件下,直滤系统运行较为稳定,并未有明显的膜污染情况发生,膜通量衰减不足3%。在初始运行通量为47.4 L/(m^(2)·h),回收率为84.6%条件下,运行48 d后,运行通量衰减9.01%,其膜通量的衰减主要由滤饼层沉积所引起的膜污染导致。同时在恒压运行方式下,提高直滤系统的回收率,进水量随产水量的增加而减小。在进水浊度为10~30 NTU范围内,直滤系统产水水质较为稳定,产水浊度低于0.5 NTU。整体运行效果表明该直滤技术具有处理流程短、产水水质稳定、抗污染性能强等优点,在井下具有较为明显的应用优势。 展开更多
关键词 矿井水 井下处理 超滤膜 直滤 短流程
在线阅读 下载PDF
污水厂改造中节地型处理工艺的选择与应用
12
作者 刘倩 李骏飞 《广州建筑》 2024年第6期107-112,共6页
在广东省本轮污水厂提标扩容改造中,预留用地不足成为了制约工艺选择的关键因素,凸显了空间限制在改造中的重要性。本文提供了一种全新的视角,以土地集约利用为核心,通过节地型处理工艺的选择与应用,将提标和扩容的吨水用地指标分别降低... 在广东省本轮污水厂提标扩容改造中,预留用地不足成为了制约工艺选择的关键因素,凸显了空间限制在改造中的重要性。本文提供了一种全新的视角,以土地集约利用为核心,通过节地型处理工艺的选择与应用,将提标和扩容的吨水用地指标分别降低至0.19 m^(2)/(m^(3)·d^(-1))和0.36 m^(2)/(m^(3)·d^(-1)),出水水质全面达标的同时还显著优化了土地资源利用,可为同类型污水处理厂提供有效的借鉴和参考。 展开更多
关键词 双滤池 AAO+MBR 集约 短流程 节地
在线阅读 下载PDF
螺纹短收尾表面折叠形成机理及滚压工艺参数仿真
13
作者 林忠亮 张振峰 +3 位作者 许学石 李浩楠 唐伟 白清顺 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第22期243-249,共7页
短收尾螺纹螺栓具有结构紧凑、质量轻、连接可靠等优点,在航空航天领域中被广泛使用。然而在螺栓加工时,收尾区域容易产生折叠缺陷,严重影响螺栓的疲劳寿命。因此需要开展螺纹短收尾表面折叠形成机理及工艺参数影响的研究。首先,建立了... 短收尾螺纹螺栓具有结构紧凑、质量轻、连接可靠等优点,在航空航天领域中被广泛使用。然而在螺栓加工时,收尾区域容易产生折叠缺陷,严重影响螺栓的疲劳寿命。因此需要开展螺纹短收尾表面折叠形成机理及工艺参数影响的研究。首先,建立了螺纹及其收尾滚压的有限元数值仿真模型,分析了短收尾折叠缺陷的形成过程,揭示了螺纹短收尾表面折叠的形成机理。之后,探究了收尾滚压工艺对收尾折叠量的影响,构建了滚压工艺参数-折叠量数学回归模型,并对滚压工艺参数进行了优化。研究结果表明:螺纹短收尾表面折叠主要出现在加工后期,滚丝轮收尾对螺栓螺纹收尾圆弧过渡区域产生挤压作用是造成折叠的主要原因。随着滚压加工的进行,过渡部分厚度越来越小,材料剧烈变形,会进一步导致折叠缺陷的加重。基于构建的滚压工艺参数-折叠量数学模型,分析发现进给量对折叠量的影响显著,随着其取值的增加,收尾折叠呈现先减小后增大的变化趋势。 展开更多
关键词 短收尾螺纹 折叠 滚压工艺 数值仿真
在线阅读 下载PDF
生态酶处理及新型活性染料染色短流程与免皂洗后处理工艺生产实践
14
作者 陈慧 《染整技术》 CAS 2024年第2期31-33,共3页
前处理、染色到后处理都需经过染料、助剂等大量化学处理过程,各工序能源、热能和水的消耗量都很大,废水的电导率、COD高,污水处理难度大。通过大量生产实践,总结分析了公司自主开发的生态酶前处理工艺、新型活性染料染色短流程工艺及... 前处理、染色到后处理都需经过染料、助剂等大量化学处理过程,各工序能源、热能和水的消耗量都很大,废水的电导率、COD高,污水处理难度大。通过大量生产实践,总结分析了公司自主开发的生态酶前处理工艺、新型活性染料染色短流程工艺及免皂洗后处理工艺,该前处理、染色、后处理工艺具备低温柔和、短流程、免皂洗等优点,大幅度降低了电导率、COD、污染和排放。 展开更多
关键词 生态酶 短流程 免皂洗
在线阅读 下载PDF
活性染料印花工艺的研究进展
15
作者 王翊 张京彬 +3 位作者 沙乾坤 薛孟芳 张子超 黄凯 《染整技术》 CAS 2024年第2期9-12,共4页
活性染料是棉织物印花应用最普遍的一类染料,具备高溶解度、高固色率、良好的稳定性等优点,有K型、N型、M型等类型,应根据印花固色工艺选择合适的染料。常用的印花流程较长,采用尿素和小苏打为固色剂,导致产生大量废水,污染环境。为了... 活性染料是棉织物印花应用最普遍的一类染料,具备高溶解度、高固色率、良好的稳定性等优点,有K型、N型、M型等类型,应根据印花固色工艺选择合适的染料。常用的印花流程较长,采用尿素和小苏打为固色剂,导致产生大量废水,污染环境。为了解决以上问题,可改用甲酸钠、双氰胺、乙二胺四乙酸钠、叔胺类等固色剂,亦可采用阳离子改性棉纤维或活性染料提高上染率。将上述两种方式应用于高温焙烘法和汽蒸法,可制备较高固色率的印花织物。 展开更多
关键词 活性染料印花 短流程 高温焙烘法 汽蒸法
在线阅读 下载PDF
CEEMDAN-LSTM框架下的天然地震与矿震区分技术研究
16
作者 闫昭阳 朱景宝 +2 位作者 刘赫奕 宋晋东 李山有 《煤炭学报》 CSCD 北大核心 2024年第S2期731-745,共15页
准确识别矿震和天然地震有着重要意义。一方面,使用纯粹的天然地震目录进行活断层划分、强震预测、应力场计算等更深层的地震学研究。另一方面,确定完善的矿震目录有助于开采部门对相关行为进行监管。从矿震和天然地震的频谱特征入手,... 准确识别矿震和天然地震有着重要意义。一方面,使用纯粹的天然地震目录进行活断层划分、强震预测、应力场计算等更深层的地震学研究。另一方面,确定完善的矿震目录有助于开采部门对相关行为进行监管。从矿震和天然地震的频谱特征入手,通过对数据的短周期面波进行识别,利用改进的完全集成经验模态分解法(CEEMDAN),结合长短期记忆网络(LSTM)对辽宁地区和日本的矿震与地震事件进行了区分研究。首先对矿震和天然地震的波形数据进行基线矫正、P波到时等预处理;然后使用CEEMDAN分解出不同的固有模态函数(IMFs),并通过提取IMFs的方差贡献率作为特征来识别矿震的短周期面波成分;之后将其输入LSTM模型进行分类训练,最终形成准确的分类模型。结果表明,CEEMDAN-LSTM模型能有效解决模态中噪声与短周期面波的混叠问题,提高分类的准确性,分类成功率显著提高。此外,还探讨了不同分类特征和不同分类模型的优势与局限,为未来地震事件的自动识别提供了有效的技术支持和新思路。这不仅增强了对矿震与天然地震特征的理解,也为地震预警与灾害防控提供了科学依据,并指出未来研究可以更进一步从速度上优化该模型,同样也可以以此模型为基础进行更多的非天然地震事件的分类。 展开更多
关键词 矿震 完全集成经验模态分解法 地震预警 长短期记忆网络 信号处理
在线阅读 下载PDF
工艺参数对短电弧-电化学复合加工表面质量的影响研究
17
作者 代向宇 胡国玉 +2 位作者 周建平 张儒 王家豪 《航空制造技术》 CSCD 北大核心 2024年第12期64-70,86,共8页
针对传统短电弧铣削加工后表面存在热损伤层问题,在钛合金TC4上进行了短电弧-电化学复合加工试验研究,分析了短电弧-电化学复合加工的材料去除机制,并通过理论模型分析了影响复合加工快慢及表面质量的关键影响参数,即加工电压、工作介... 针对传统短电弧铣削加工后表面存在热损伤层问题,在钛合金TC4上进行了短电弧-电化学复合加工试验研究,分析了短电弧-电化学复合加工的材料去除机制,并通过理论模型分析了影响复合加工快慢及表面质量的关键影响参数,即加工电压、工作介质电阻率和进给速度。通过单因素试验研究了关键参数对短电弧-电化学复合加工表面质量的影响。试验结果表明,利用短电弧-电化学复合加工底面间隙电化学效应可以很好地去除短电弧加工后表面热损伤层。在进给速度为4 mm/min时可以实现无热损伤层加工,加工效率为354 mm^(3)/min,加工表面粗糙度Sa为17.982μm。 展开更多
关键词 钛合金TC4 短电弧-电化学复合加工 工艺参数 热损伤层 表面粗糙度
在线阅读 下载PDF
基于灯芯绒组织的精纺丝/毛短顺大衣呢面料开发 被引量:1
18
作者 周力 陈太明 +1 位作者 张燕娜 于月霞 《毛纺科技》 CAS 北大核心 2024年第1期10-14,共5页
为适应当前绿色生态环保的消费理念,满足消费者对面料的舒适性、功能性、时尚性的新要求,基于灯芯绒组织开发丝/毛短顺大衣呢面料,结合棉纺色织灯芯绒的产品特点,利用精纺环锭纺纱线与桑蚕丝交织,通过精纺、粗纺后整理设备的优势互补,... 为适应当前绿色生态环保的消费理念,满足消费者对面料的舒适性、功能性、时尚性的新要求,基于灯芯绒组织开发丝/毛短顺大衣呢面料,结合棉纺色织灯芯绒的产品特点,利用精纺环锭纺纱线与桑蚕丝交织,通过精纺、粗纺后整理设备的优势互补,开发全新风格的面料;介绍精纺丝/毛短顺大衣呢面料设计思路以及灯芯绒组织、排列、原料的选择对产品风格的影响;根据对面料外观和手感要求的特殊性,从纺纱、织造和后整理工序进行多次工艺试验和质量攻关,最终面料的纱线质量得到提高,同时解决了由于纬密大织造易断经、纬向弹力纱易卷边、高比例桑蚕丝在后整理过程中易造成磨伤、斑疵等关键问题,拓展了精纺羊毛织物产品的开发思路。 展开更多
关键词 灯芯绒组织 精纺 短顺大衣呢 产品设计 生产工艺
在线阅读 下载PDF
超短激光微加工数学建模优化分析
19
作者 施培成 张钦 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1554-1561,共8页
超短激光微加工进行优化时涉及到多个参数,而这些参数间往往存在着复杂的相互关系,导致优化方法的优化性能较差。为此,提出超短激光微加工数学建模优化分析方法。首先,基于导热微分方程分析超短激光微加工在表面产生的热累积作用,根据... 超短激光微加工进行优化时涉及到多个参数,而这些参数间往往存在着复杂的相互关系,导致优化方法的优化性能较差。为此,提出超短激光微加工数学建模优化分析方法。首先,基于导热微分方程分析超短激光微加工在表面产生的热累积作用,根据分析结果构建超短激光微加工的数学模型;然后,通过数学模型,分析不同抛光参数对加工过程中的热效应和热应力的影响程度;最后,采用递阶结构对硬化层的分布平均性、表面层深与硬度等目标进行优化,以此构建超短激光微加工数学优化模型,实现优化分析。实验结果表明:运用该模型后平均加工精度高达99%,粗糙度最低时仅为5%,光洁度与均匀性均达到了90%以上,具有较好的实用性。 展开更多
关键词 超短激光微加工 导热微分方程 数学建模优化 表面粗糙度 加工精度
在线阅读 下载PDF
基于GMM-KNN-LSTM的烧结矿化学指标预测 被引量:1
20
作者 閤光磊 吴朝霞 +1 位作者 刘梦园 姜玉山 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期314-322,共9页
针对烧结矿化学指标检测频率低导致无标签样本无法被机器学习利用的问题,提出了一种充分利用样本中有用信息的烧结矿化学指标预测模型.首先,结合高斯混合模型(GMM)和K-近邻(KNN)算法,将无标签样本转化为有标签样本,然后与长短期记忆(LS... 针对烧结矿化学指标检测频率低导致无标签样本无法被机器学习利用的问题,提出了一种充分利用样本中有用信息的烧结矿化学指标预测模型.首先,结合高斯混合模型(GMM)和K-近邻(KNN)算法,将无标签样本转化为有标签样本,然后与长短期记忆(LSTM)单元相结合,用于预测烧结矿的总铁质量分数、FeO质量分数和碱度3个化学指标.通过与反向传播神经网络(BPNN)、循环神经网络(RNN)和LSTM三种模型对比,结果表明所建模型具有较低的预测误差.总铁质量分数和FeO质量分数的预测命中率在允许误差±0.5%内时分别达到98.73%和95.33%,碱度的预测命中率在允许误差±0.05内为98.13%,展现了较高的预测精度. 展开更多
关键词 烧结矿化学指标 预测模型 无标签样本处理算法 LSTM 数据预处理
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 20 下一页 到第
使用帮助 返回顶部