从安钢电极控制的实际应用出发,应用数据挖掘技术建立了电极预测模型并应用于电极控制系统的参数整定.首先介绍了建立电极预测模型的数据挖掘过程;然后在数据挖掘算法中提出了一种新的变结构遗传Elman网络方法,该算法用改进的混合遗传算法对网络结构和权值及自反馈增益同步动态寻优.将基于BP算法的Elman网络和本文提出的变结构遗传Elman网络都应用于安钢交流电弧炉的电极预测模型中进行比较.通过基于安钢现场数据的计算机仿真实验表明:采用变结构遗传Elman网络的数据挖掘算法比BP算法具有更好的动态性能、更快的逼近速度和更高的精度.在此基础上,把建立的模型应用于安钢电极控制系统的参数整定,取得了良好的控制效果

对TPC(Terminal Process Control)技术在50t电弧炉上的应用与实践进行了介绍,对工艺存在的问题进行了分析并介绍了对用氧供电的控制.TPC技术的应用解决了电弧炉高铁水比例冶炼存在的水冷炉盖粘钢、冶炼周期长等工艺问题,使终点成分和温度同时命中率由67%达到91%,各项技术经济指标提升明显,供电时间每炉缩短6min,吨钢冶炼电耗降低58kW·h,电极消耗降低0.3kg,钢材的全氧含量降低

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

介绍了全球的钒资源的主要分布、储量情况及其市场供需与应用状况。从中心结构、有效基团与空间效应、离子交换协同萃取三个方面综述了机磷(膦)类萃取剂的萃钒机理及其近年来萃钒的新型磷(膦)类萃取剂的研发与应用进展，指出了新型磷(膦)类型萃取剂的研发、新工艺的应用以及协同萃取是目前磷(膦)类萃取剂萃钒的主要研究方向。分析了酸性磷(膦)类萃取剂萃钒、中性磷类萃取剂萃钒和其他新型磷(膦)类萃取剂萃钒的不同萃取体系的萃钒机制。分析认为有机相的损失，萃取和反萃钒的步骤，萃取和分离时间较长，出现乳化现象等是当前萃取钒体系普遍存在的难点。因此需要不断开发新型高效萃取剂，发展清洁绿色萃取技术，在原萃取剂的基础上利用协同效应，探索新的萃取剂组合方式，更好地推进中国钒工业的发展

本课程面向非工科专业的学生,是必修统考 课。前导课程为:《计算机文化基础》 通过对该门课程的学习,使学生掌握关系数 据库以及数据库语言的基本概念和知识;具有操 作数据库的能力;对数据库语言及程序设计的思 路有一定了解,能阅读课程所介绍数据库语言编 写的程序;学习掌握 Visual FoxPro的基本应用 方法。为管理信息系统的应用与开发打下基础

针对轧辊偏心问题,提出了一套对轧辊偏心信号进行提取和检测的数字信号处理方法;讨论了该方法在偏心控制中应用的有关问题。现场实验结果证实,该方法应用方便,处理正确,控制有效

定积分的几何应用 一、平面图形的面积 1直角坐标系 作为一般情况讨论,设平面图形由[a,b] 上连续的两条曲线y=f(x)与y=g(x) )及两条直线x=ax=b所围成 在[a,b]上任取典型小区间[xx+dx 与它相对应的小曲边梯形的面积为局部量dA

本文列举了世界各国控制VOD过程的方法,指出使用氧浓差电池控制VOD过程的基本原理及其优点。论述了氧浓差电池的构造、安装及使用。在实验室条件下,运用热力学计算求得一定温度下氧浓差电势（E0）和氧浓度O2%的对应值。通过在大连钢厂应用氧浓差电池控制VOD过程的工业性实验,得出了各种正常冶炼和不正常冶炼的典型曲线。用氧浓差电池並辅以其他方法控制VOD过程,炼出了不锈钢、超低碳不锈钢、超纯工业纯铁及精密合金20多炉。超低碳不锈钢的成功率达100%,铬回收率超过96%。由于氧浓差电池在VOD过程控制上的应用在国内还是首次,要使它成为冶金自动化的工具,还要做大量工作

介绍 英语阅读在考试中了占很大的比例。 同样,也是应用英语的一门很重要的技巧。 当然,这种语言的感觉是经过长期阅读实 践得来。英语与其他学科不一样,不需要 呆在实验室,或在工地上去实习,但它也 需应用,对于把英语作为第二语言的学习 者来讲,通过来自国外的英语资料的阅读, 这是我们了解这门语言的主要途径。从阅 读中可以把所学到的几乎所有的英语技能 应用其中。我们在阅读的同时同样也可体 会到另一种语言的迷人之处

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