针对钢铁空分企业氧气放散率高、综合能耗高的问题，建立了以减小转炉用氧总量波动和降低系统能耗为目标的转炉用氧调度模型。综合考虑了吹炼区间时长不变、各吹炼区间起始时刻满足工艺要求、钢水温度大于1250 °C、转炉用氧调度前后变动最小等约束，以基于整数空间的粒子群（Particle swarm optimization, PSO）算法进行求解。同时，以国内某大型钢铁企业空分厂为案例，采用Pipeline Studio软件建立该厂区氧气管网输配系统模型，对转炉用氧调度的节能优化效果进行了验证。结果表明，本文提出的转炉用氧节能优化调度在研究时间段尽可能安排单台转炉生产，有效降低多台转炉吹氧重叠时间，在生产时间内错峰用氧，减小转炉用氧总量波动，缓解氧气供求不平衡的矛盾。在120 min研究时长内，调度前后系统氧气放散量由1242.1 m3降低至0，相应的空分系统的电耗节约了1192.42 kW·h，氧压机的压缩能耗增大了41 kW·h，氧气管网输配系统节约总能耗为1151.42 kW·h。综合计算来看，转炉用氧调度应用到全年，预计减少氧气放散总量5.44×106 m3，节约氧气管网输配系统总能耗5.22×106 kW·h

针对装药结构对聚能爆破煤层增透的影响，在分析装药结构对爆炸应力波传播特性、爆破裂隙分区影响的基础上，基于平煤十矿己组煤层瓦斯地质条件设计了煤层深孔聚能爆破现场试验方案，通过现场试验探讨了装药结构对煤层深孔聚能爆破在水平方向和竖直方向上的影响.实验结果表明：装药结构影响煤层深孔聚能爆破增透效果，煤层深孔聚能爆破后，在水平方向爆破影响区内瓦斯抽采浓度平均增幅为52.78%；竖直方向上距离爆破孔相同距离的考察孔在爆破后，处于爆破孔上方的考察孔无炮烟逸出，处于下方的考察孔有炮烟逸出，证明偏心不耦合装药结构对爆破孔上方煤层影响小于对下方煤层影响，爆破孔上方爆破裂隙范围小于下方爆破裂隙范围

为探究洛带古镇隧道瓦斯爆炸下洞口衬砌致损机理，对隧道内积聚瓦斯等效、量化研究，采用LS-DYNA建立与洞门几何结构一致的流固耦合数值模型并验证，以RHT模型模拟混凝土并修正参数，对爆炸过程中冲击波的传播特征及强度、洞门致损机理研究分析，并将模拟结果与实际情况对比.研究表明：爆炸冲击波在隧道内无规则的反射效应使其强度剧增、流场复杂，局部位置有聚焦现象，隧道内高压达1.2~2.4 MPa；传播过程中，靠衬砌一侧冲击波运动速度较快，形态也由“球状”变为“喇叭”状；当以平面波形态传至洞门时，拱顶冲击波强度增加56%，达2.8 MPa，并在削竹式洞门周边发生衍射；自隧道传出后，强度逐渐降低，边墙及底板处的冲击波沿纵向径直射出，拱部冲击波向斜上方运动，形成“蘑菇云”.爆炸作用下，衬砌曲边墙脚处完全破坏；爆心距7 m范围内衬砌受损严重；7~15 m范围内拱部几乎未受损；洞门受损严重.缺少围岩的约束作用，洞门拱顶Y向、拱脚X向位移分别达0.26和0.14 m，迎爆面、背爆面拉应力分别介于7.9~31.5 MPa、4.9~15.6 MPa，背爆面出现多个应力峰值，洞门主要为受拉致损.经对比，洞门损伤特征的数值模拟结果与现场实际情况基本一致，可为后续的衬砌灾害处治提供依据

针对膏体充填技术中添加絮凝剂对尾砂浓密后浓度提高有限，且屈服应力增大，流动性降低等问题，研究了絮凝剂?浓密增效剂共同作用，进一步提高全尾砂膏体充填料浆浓度，降低料浆屈服应力，并从微观角度进行机理分析. 结果表明：通过沉降与流变试验发现，最佳添加工艺为加入絮凝剂沉降完毕后再加入浓密增效剂，固相质量分数可提高8.57%～10.13%，同时屈服应力降低6.68～12.85 Pa；多组分浓密增效剂不仅能降低单耗与成本，还可以提高膏体充填材料的抗压强度；灰砂质量比1∶12并添加浓密增效剂的膏体充填材料28 d抗压强度为2.5 MPa，与灰砂质量比1∶6未添加浓密增效剂的膏体充填材料强度相差小于20%；通过总有机碳（TOC）吸附试验与Zeta电位试验发现，浓密增效剂具有吸附与分散的作用，会打开絮凝结构，释放絮团间水，从而提高尾砂浓度，并改善尾砂颗粒的流动性

从钙钛矿晶格结构和器件结构入手，介绍了钙钛矿电池的发展历程，总结了A位，B位及X位的组分调控方法、一步法、两步法及其他成膜方法，形貌控制方法，最后，详细讨论了钙钛矿太阳能电池稳定性的影响因素，光热湿等因素是引起钙钛矿晶体分解，导致电池性能下降的主要原因。最后，稳定性问题已经成为阻碍钙钛矿电池产业化的最大的障碍，介绍了钙钛矿太阳能电池当前稳定性问题的主要解决方案：开发更稳定的钙钛矿结构，开发用于控制晶粒生长的新添加剂，以及选择具有优异性能的空穴传输层和电子传输层

由于协作机器人的结构比普通工业机器人更为轻巧，一般动力学模型所忽略的复杂特性占比较大，导致协作机器人的计算预测力矩误差较大。据此提出在考虑重力、科里奥利力、惯性力和摩擦力等的基础上，采用深度循环神经网络中的长短期记忆模型对自主研发的六自由度协作机器人动力学模型进行误差补偿。在实验中采用优化后的基于傅里叶级数的激励轨迹驱动机器人运动，以电机电流估算关节力矩，获取的原始数据用来训练长短期记忆模型(LSTM)补偿网络。网络的训练结果和评价指标为预测力矩相比实际力矩的均方根误差。计算与实验结果表明，补偿后的协作机器人动力学模型对实际力矩具有更好的预测效果，各轴预测力矩与实际力矩的均方根误差相比于未补偿的传统模型降低了61.8%至78.9%不等，表明了文中所提出补偿方法的有效性

商业企业POS系统作为直接面向顾客的前 台信息系统,在收银结算、货款支付和商 品管理方面具有重要的作用,是商业企业 综合管理信息系统中的重要组成部分。 本章首先介绍了POS系统的基本知识;然 后详细介绍了其重要组成部分——电子收 款机、条形码以及自动识别设备;最后讲 授了POS系统在商业企业中的综合应用情 况

深锥浓密机的面积或占地大小主要由其固体通量决定。通过量筒静态沉降实验，计算得到深锥浓密机固体通量，分析了絮凝剂单耗、料浆浓度对深锥浓密机固体通量的影响，得到了两种因素对深锥浓密机固体通量的影响规律。结果表明，尾矿在5～30 g·t?1的絮凝剂单耗下，基本呈现二次函数关系；料浆的固相质量分数为6%～26%时，固体通量呈现先增大后减小的趋势，与实验所得的规律相契合。通过对絮凝剂单耗和料浆浓度耦合效应下的固体通量方程回归分析，得到三者之间的数学关系，进而确定二者对固体通量的贡献为：料浆浓度>絮凝剂单耗。结合絮凝剂及料浆浓度对固体通量的影响分析，总结了絮凝剂单耗和料浆浓度贡献值不同的原因。最后，结合单因素和耦合条件下的数学方程，对深锥浓密机的设计和运行提出工程建议。在深锥浓密机运行过程中，需要优先保证料浆浓度，其次是絮凝剂单耗

毛论 第一章 第一页:最后一行(1938这个命题) 第二页:第二段第一行(缘于践经验)倒数第二段第一行(刘少奇是中国化的马克思 主意)最后一段第一句(是解决中国问题的需要)

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度