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Ruhrstahl-Hereaeus (RH)上升管内的气液两相流是整个装置的重要动力源,并对钢液的流动、混匀及精炼过程有重要影响.上升管及真空室内的气液两相流决定了钢包内钢液的流动状态,为了研究真空室及上升管内气液两相流,通过1:6的300 t RH的物理模型模拟了RH上升管及真空室内气泡行为过程,并测量了RH循环流量的变化用于计算上升管内含气率以及气泡运动速度最终得到气泡在真空室内的停留时间,同时记录了气泡在真空室内的存在形式.气泡在真空室的存在形式的主要影响因素为提升气体流量,研究发现了气泡从规则独立的大气泡经历聚合长大,碰撞破碎成小气泡,最后变成小气泡和不规则大气泡共存的现象.液面高度达到80 mm之后,气泡在真空室内的停留时间达到一个平衡值,不再随真空室液面高度的增加而发生改变.当提升气体量达3000 L·min-1,气泡停留时间减小趋势弱,对应3000 L·min-1情况下,真空室内气泡开始聚合长大.研究认为对于300 t RH的真空室液面高度应为80 mm,提升气体量应在3500 L·min-1左右,优化后,脱碳时间由原工艺的21.4 min缩短至现工艺的17.5 min
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为了提高小型两床变压吸附(PSA)制氧机在变产品气流量下的氧气体积分数,建立了改进的Skarstrom两床循环PSA制氧实验装置,研究了产品气流量对其氧气体积分数的影响。研究结果表明,在低产品气流量运行条件下,通过提高清洗气总氧量与原料气总氧量之比(P/F)以及降低最高吸附压力与最低解吸压力之比(θ)可消除氧气返混的不利影响;在高产品气流量运行条件下,通过提高P/F和θ可以提高实验装置中分子筛的工作能力,进而提高产品气中的氧气体积分数。在此基础上,对低和高产品气流量运行条件下的P/F和θ进行了调节,分别将产品气流量为3.55 L·min?1和19.88 L·min?1时的氧气体积分数从92.4%增加至了95.7%和从74.0%增加至了74.9%。本文的研究结果可为变产品气流量下PSA制氧工艺参数优化提供参考
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开口管桩由于其承载力高、质量可靠、施工方便等优点得到越来越广泛的应用.土塞的生成使得开口管桩沉桩阻力不同于闭口管桩, 不仅包括桩外侧摩阻力、桩端阻力, 桩内侧摩阻力亦是其重要组成部分.针对开口管桩沉桩受力特性, 采用自主研发的大尺度模型试验装置, 进行不同桩靴形式下开口管桩的贯入试验, 并与闭口管桩进行对比分析.研究表明, 开口管桩随沉桩深度的增加趋于闭塞, 沉桩阻力随沉桩过程基本呈线性增加, 桩内、外侧单位摩阻力均存在“侧阻退化”效应; 桩体贯入时桩周地表隆起量随径向距离增加逐渐减小, 隆起速率随沉桩深度增加逐渐变缓, 桩周土影响范围约为5 ~ 7倍桩径; 桩靴对开口管桩土塞生成、沉桩阻力和挤土效应均有重要影响, 内30°桩靴土塞生成高度、桩内侧摩阻力及其所占总沉桩阻力比例最大, 桩周土地表隆起量最小, 外30°桩靴与内30°桩靴情况相反, 直角桩靴居中; 闭口管桩沉桩阻力、外侧摩阻力与挤土程度均大于开口管桩
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基于全尾砂絮凝过程中絮团弦长的测定,分别研究絮凝和沉降两个过程:首先以絮团平均弦长为指标研究不同絮凝条件下全尾砂絮凝行为,再以固液界面初始沉降速率为指标分析不同絮凝全尾砂料浆的沉降行为。探明了不同絮凝条件下全尾砂尺寸演化规律,全尾砂均快速絮凝形成絮团,絮团的平均弦长增长达到峰值后随着剪切时间逐渐下降,直至达到稳定状态。发现全尾砂絮团的平均弦长与絮凝全尾砂料浆固液界面的初始沉降速率随着不同的絮凝条件而不断改变,确定了在本文研究范围内的最优絮凝条件:Magnafloc 5250絮凝剂,全尾砂料浆固相质量分数10%,絮凝剂单耗10 g·t?1,絮凝剂溶液中絮凝剂质量分数0.025%,剪切速率94.8 s?1。最优条件下絮凝过程中絮团平均弦长峰值为620.63 μm,絮凝结束时絮团平均弦长为399.57 μm,絮凝全尾砂料浆固液界面初始沉降速率为4.61 mm·s?1。初步建立了适用于本文全尾砂的基于絮团平均弦长的固液界面初始沉降速率模型,固液界面初始沉降速率随着絮团平均弦长的增加而增加,为实际生产中控制全尾砂絮凝沉降参数以及设备结构优化、提高全尾砂料浆的絮凝沉降效率提供参考
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注意力缺陷多动障碍(ADHD)是儿童期最常见的精神疾病之一,在大多数情况下持续到成年期。近年来,基于功能磁共振数据的ADHD分类成为了研究热点。文献中已有的大多数分类算法均假设样本是均衡的,然而事实上,ADHD数据集通常是不平衡的。传统的学习算法会使得分类器倾向于多数类样本,从而导致性能下降。本文研究了基于不平衡神经影像数据的ADHD分类问题,即基于静息状态功能磁共振数据对ADHD进行分类。采用功能连接矩阵作为分类特征,提出了一种基于多目标支持向量机的ADHD数据分类方案。该方案将不均衡数据分类问题建模为具有三个目标的支持向量机模型,其中三个目标分别为最大化分类间隔、最小化正样本误差和最小化负样本误差,进而正负样本经验误差可以被分开处理。然后采用多目标优化的法向量边界交叉法对模型进行求解,并给出一组代表性的分类器供决策者进行选择。该方案在ADHD-200竞赛的五个数据集上进行测试评估,并与传统分类方法进行对比。实验结果表明本文提出的三个目标支持向量机分类方案比传统的分类方法效果好,可以有效的从算法层面解决数据不平衡问题。该方案不仅可用于辅助ADHD诊断,还可用于阿尔茨海默病和自闭症等疾病的辅助诊断
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电动汽车具有节能环保的优点,电池、乘员舱和电机驱动系统的热管理是提高其运行安全性和司乘人员舒适性的关键技术。针对电动汽车集成热管理系统构建过程中的关键问题,首先概述了电池、乘员舱和电机驱动系统的产热模型;其次系统地总结了现有的电池、乘员舱和电机驱动系统的热管理方法,重点分析了集成热管理系统的研究现状、运行控制和系统性能评价;最后总结了当前研究存在的不足并进行了研究展望,指出研究准确的产热计算模型,发展紧凑高效的集成热管理系统,在综合性能评价体系下优化集成热管理系统的运行控制是未来的主要研究方向
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研究对象是带有限缓冲区混合流水车间中的多目标调度问题。以各机器前置后置缓冲区容积有限、工件以批量形式运输、运载设备的运载能力有限等作为资源限制因素,以最小化完工时间、最小化物料运输时间、最小化并行机前置缓冲区空间占用率均衡指数为目标,建立调度模型。分别采用NSGA-II、NSGA-III算法求解该模型,并对比两者之间的差别;设置不同的缓冲区容积,探究不同缓冲区容积对生产目标的影响,寻找最优缓冲区容积;建立不同模型,探究以最小化并行机前置缓冲区空间占用率均衡指数为目标的意义,最后以某船用管类生产企业的实际生产案例作为对象,通过对比优化结果与实际生产数据,验证了算法有效性
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MATLAB意为“矩阵实验室”,源自 Matrix Laboratory ,它是一种科学计算软件。 Matlab语言是由美国的Clever Moler博士于1980年。开发的设计者的初衷是为解决“线性代数”课程的矩阵运算问题。 目前MATLAB已经成为国际上最流行的软件之一,除了可提供传统的交互式的编程方法之外,还能提供丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像 处理和Windows编程工具等。因而出现了各种以MATLAB为基础的工具箱,应用于自动控制、图像信号处理、生物医学工程、语音处理、信号分析、时序 分析与建模、优化设计等广泛的领域,表现出了一般高级语言难以比拟的优势。 美国Mathwork软件公司推出的Matlab软件就是为了给人们提供一个方便的数值计算平台而设计的
文档格式:PDF 文档大小:1.17MB 文档页数:10
双极板作为质子交换膜燃料电池(PEMFCs)的重要组成部件,对电池堆的重量、体积、效率、耐久度、成本起着决定性作用。目前,金属板与石墨板电堆制备技术相对成熟,已经广泛应用于商用车、乘用车领域,但复合双极板的生产制造因原料配方未完全实现国产化、无法大批量流水线生产、成本较高等在我国仍未大批量投入市场,寻找低成本的原材料、优化原料配比及加工条件、缩短加工周期对复合双极板的产业化具有重要意义。本文首先比较了金属双极板、石墨双极板和复合双极板的特点,介绍了复合双极板的模压工艺及优点,然后概述了碳基复合材料模压双极板的研究进展,包括以酚醛树脂、环氧树脂和乙烯基酯树脂等热固性树脂为黏结剂的树脂/石墨复合双极板和炭黑、碳纤维、碳纳米管增强复合双极板,重点总结了原料种类、配比和成型工艺条件对双极板性能的影响,最后梳理了复合双极板的产业化现状,提出国内外主要双极板研发企业面临的问题,并对复合双极板的发展方向进行了展望
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铰接式车辆的路径跟踪控制是矿山自动化领域中的关键技术,而数学模型和路径跟踪控制方法是铰接式车辆路径跟踪控制中的两项重要研究内容。在数学模型研究中,铰接式车辆的无侧滑经典运动学模型较为适合作为低速路径跟踪控制的参考模型,而有侧滑运动学模型作为参考模型时则可能导致侧滑加剧。此外基于牛顿–欧拉法建立的铰接式车辆四自由度动力学模型原则上满足路径跟踪控制的需求,但是还需要解决当前的四自由度模型无法同时反映瞬态转向特性和稳态转向特性的问题。在路径跟踪控制方法研究中,反馈线性化控制、最优控制、滑模控制等无前馈信息的控制方法无法有效解决铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时误差较大的问题,前馈–反馈控制可以用于解决上述问题,但是在参考路径具有不同幅度的曲率突变时需要解决自动调整预瞄距离的问题,而模型预测控制,尤其是非线性模型预测控制,可以更加有效地利用前馈信息,且不需要考虑预瞄距离的设置,从而可以有效提高铰接式车辆跟踪存在较大幅度曲率突变的参考路径时的精确性。此外,对于基于非线性模型预测控制的铰接式车辆路径跟踪控制,还需深化三个方面的研究。首先,该控制方法仍然存在误差最大值随参考速度增大而增加的趋势。其次,目前该控制方法以运动学模型作为预测模型,无法解决铰接式车辆以较高的参考速度运行时侧向速度导致的精确性下降和安全性恶化的问题。最后,还需对这种控制方法进行实时性方面的优化研究
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