点击切换搜索课件文库搜索结果(1583)
文档格式:PDF 文档大小:2.26MB 文档页数:7
风能、太阳能等间歇式能源的引入和工业生产中大功率动态负载的增加,使得智能电网电力负荷越来越多呈现出大范围随机频繁波动的特点.动态负荷的增加对智能电能表的有功电能测量带来新挑战.传统的测量算法是针对稳态负荷而提出,因此无法解决智能电能表动态计量性能的改善问题.本文在传统MA (moving average)算法的基础上提出一种SDPA (segmented dot product accumulation)动态有功电能测量算法,该算法可在一定程度上减小动态功率条件下的测量误差.首先,分别讨论了传统MA和ⅡR (infinite impulse response)滤波器算法的动态响应速度和动态电能误差特性,指出两种算法对动态输入信号测量的局限性,并理论分析了影响各自动态计量性能的因素.以此为基础,提出智能电能表有功电能动态测量的SDPA算法,通过将待测的动态功率信号按周期截短、分段执行点积运算、并累加求和的方式实现动态测量.另外,通过按周期抽取的算法实现方式可以大大减少存储空间、提高运行速度.理论和仿真结果表明,与传统MA和ⅡR滤波器相比,SDPA算法在动态响应时间为一个基波周期的前提下,动态电能测量可达到较低误差水平
文档格式:PDF 文档大小:745.22KB 文档页数:12
锌浸出渣是一种具有较高综合利用价值的固废资源。本文针对锌浸出渣中有价金属的回收以及全质化利用的研究进展进行了归纳总结:锌浸出渣中有价金属的种类多,如锌、铅和银等具有较高的回收价值,其回收工艺主要有火法工艺和湿法工艺。通过对多种典型锌浸出渣回收工艺的优缺点和适用性的详细比较分析,提出了微生物浸出?氯盐浸出联合的方法,该方法可高效浸出锌浸出渣中的锌、铅和银,对不同类型的锌浸出渣具有良好的适用性,展现出了良好的工业应用前景;其次,介绍了锌浸出渣全质化利用的进展,展望了技术发展方向,锌浸出渣全质化利用将朝着制备性能优异、精细化和绿色节能的高端材料方向发展,在实现锌冶炼行业清洁生产的同时努力获得更大的经济效益
文档格式:PDF 文档大小:0.98MB 文档页数:9
采用旋转柱体法对不同类型的含氟连铸保护渣黏度进行检测,并基于Arrhenius方程通过非线性回归分析建立了新的黏度预测模型,分析了组分变化对黏度的影响。结合模型计算和实验检测,建立了CaF2?Na2O?Al2O3?CaO?SiO2?MgO渣系的等黏度图。结果表明,与传统的含氟连铸保护渣黏度预测模型相比,该模型计算的偏差在10%以内,当渣中w(CaF2)超过20%时,偏差逐渐增大,主要由于氟化物挥发造成炉渣成分变化,最终黏度实测值与炉渣初始成分不符,造成模型无法对黏度有效预测。此外,研究发现,CaF2的增加能显著降低炉渣黏度,而Al2O3和Na2O对黏度的影响受CaF2含量的限制。当w(CaF2)>17%,炉渣黏度随Al2O3含量增加而减小,当w(CaF2)<17%,Al2O3的增加使炉渣黏度显著增大;当w(CaF2)>11.5%,炉渣黏度随Na2O含量增加显著下降,当w(CaF2)<11.5%,Na2O含量变化对黏度的影响并不明显。此外,该等黏度图表明低黏度区w(CaF2)接近14%。通过调整等黏度图中各组分比例,可以改善保护渣的黏度和流动性,供钢铁工业应用
文档格式:PDF 文档大小:1.18MB 文档页数:9
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
文档格式:PDF 文档大小:6.05MB 文档页数:11
作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性
文档格式:PDF 文档大小:1.6MB 文档页数:14
采用经典弹性力学方法建立了金属层合板翘曲解析计算力学模型,获得了厚度方向不均匀延伸与板形翘曲之间的定量关系;并分别建立了在线和离线两种状态下金属层合板翘曲变形的有限元数值模拟模型,对解析计算力学模型进行了验证;在此基础上,揭示了金属层合板产生板形翘曲缺陷的力学根源以及各因素对金属层合板板形翘曲缺陷演变的影响规律,同时对比分析了双层和三层结构层合板与均质板的翘曲变形差异以及铜/碳钢层合板与不锈钢/碳钢层合板二者之间的翘曲变形差异。研究表明,金属层合板翘曲高度与延伸差、厚度比呈正比关系,与厚度呈反比关系,且基层与覆层的切变模量相差越大,厚度比对金属层合板翘曲变形的影响越大。基于数值模型,模拟研究了层合板在理想均匀分布的初始温度下,历经去应力退火过程时,其板形翘曲的变形行为及规律,并与均质板进行比较。最后,在工业生产现场取样已翘曲层合板,通过测量其弯曲变形量进而反求其初始延伸差,验证了解析计算力学模型的准确性
文档格式:PDF 文档大小:1.69MB 文档页数:11
为研究压下对连铸坯内部裂纹产生的影响,利用ABAQUS有限元软件建立了230 mm×280 mm断面大方坯压下数学模型。通过压下模型对重轨钢连铸坯压下过程进行热力耦合模拟计算,对压下过程中产生的内部裂纹进行了预测。首先,对连铸坯不同中心固相率为0.3~0.7的温度场进行计算;然后,利用压下模型计算了连铸坯中心固相率0.3~0.7时凝固前沿的等效塑性应变。研究结果表明,在连铸坯中心固相率为0.3~0.7的位置处分别施加7 mm压下量进行压下,连铸坯凝固前沿等效塑性应变未超过临界等效塑性应变(0.4%),连铸坯未出现内裂纹;同时,对连铸坯在中心固相率为0.6位置处进行了不同压下量的研究,研究结果表明,当连铸坯压下量超过7 mm时,凝固前沿的等效塑性应变超过临界塑性应变(0.4%),连铸坯出现内裂纹,并且压下量越大,连铸坯内裂纹越严重。同时,工业试验结果与模型计算结果基本吻合,验证了模型计算的准确性
文档格式:PDF 文档大小:4.85MB 文档页数:9
为解决矿山高水充填材料成本较高、粉煤灰等工业废料大量剩余造成资源浪费、环境污染等问题,借助微机控制电子万能试验机(ETM)力学试验系统、扫描电镜扫描装置和X射线衍射分析仪,研究粉煤灰掺量对高水材料物理力学性能的影响规律,并通过物相和微观结构分析探讨其影响机理.结果表明:随着粉煤灰掺量的增加,高水材料的凝结时间逐渐延长,含水率逐渐降低,容重基本不变;掺杂粉煤灰前后高水材料均是一种弹塑性材料,其变形破坏过程可以分为孔隙压密阶段、弹性阶段、屈服阶段和破坏阶段;高水材料的峰值强度、弹性模量和变形模量均随粉煤灰掺量的增加略有降低,残余强度却有所提高;综合考虑高水材料的强度、模量和成本,粉煤灰掺量a为15%是最优掺量,此时峰值强度、弹性模量和变形模量仅分别降低了25%、8.6%和10%,残余强度却提高了50%.物相和微观形貌分析结果表明:粉煤灰的掺量影响了β-C2S的水化进程,导致钙矾石生成量减少,其他水化产物生成量增多,进而破坏了钙矾石结构的整体性和均匀性,最终降低了高水材料的抗压强度
文档格式:PDF 文档大小:713.8KB 文档页数:9
多环芳烃(PAHs)是近年来在大气污染问题中逐渐受到关注的一类污染物,不仅其自身严重威胁着人体健康,还可作为低挥发性物质促进二次颗粒物的生长.世界多国开始不断通过各种技术手段对废气中PAHs的排放进行控制,PHAs已成为大气环境领域共同关注的热点问题.吸附法是最具潜力且已被工业应用认可的一类PAHs控制净化关键技术,吸附剂对PAHs的吸、脱附性能是其中的关键.目前国内外学者无论是基于传统碳类吸附剂,还是新型的介孔吸附剂,都针对此类特殊低挥发性气体的吸附相平衡、动力学以及脱附特性做了相关研究,探悉了获取PAHs吸脱附最优平衡的关键因素以及最适吸附剂.本文针对这些结果及相关应用进行了综述,对比分析了介孔吸附剂较传统吸附剂在PAHs吸脱附特性上呈现的优势,旨在为PAHs及其他低挥发性气体吸附净化的相关工作提供有效参考
文档格式:PDF 文档大小:1.66MB 文档页数:11
研究了一种方便可靠的夹杂物评估方法:利用合适电化学充氢后的拉伸试样获取夹杂物并与极值统计法相结合估算不同体积钢中非金属夹杂物的最大尺寸并预测疲劳强度。研究选用工业生产的高洁净度20Cr2Ni4A齿轮钢,将淬火+低温回火态的标准拉伸试样进行电化学充氢,使拉伸断口由于氢脆现象存在一些以粗大非金属夹杂物为中心的脆性平台,从而可方便快捷地在扫描电子显微镜下对夹杂物的类型、尺寸和分布进行检测,并利用极值统计法对钢中的最大夹杂物尺寸进行评估。为了验证该方法的准确性,采用传统金相法和旋转弯曲疲劳试验对钢中非金属夹杂物进行了检测,结果表明,使用本文所提出的夹杂物评估方法预测的钢中最大夹杂物尺寸及疲劳强度与疲劳试验结果相吻合。因此,该方法有望成为预测高洁净度高强度钢中最大夹杂物尺寸及其疲劳强度的一种有效方法
首页上页152153154155156157158159下页末页
热门关键字
搜索一下,找到相关课件或文库资源 1583 个  
©2008-现在 cucdc.com 高等教育资讯网 版权所有