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为提高无钟高炉炉喉料面的预测精度,建立了考虑炉料运动的炉料分布数学模型.在分析炉料运动的基础上,指出了炉料运动是影响炉料堆积过程的重要因素,采用尺寸比1∶10的无钟布料器模型试验分析了不同炉料分速度对炉料堆积行为的影响,建立了考虑炉料运动因素的料堆轮廓预测模型,并通过数值方法确定了料堆的位置和料面轮廓曲线,应用于料面形状的预测.结果表明:炉料的运动是造成料堆两侧堆积角差异、料堆横截面面积变化以及料面轮廓改变的重要原因,料堆轮廓采用直线段和曲线相结合的方式进行构造,炉料的堆积角和曲线过渡区域长度作为重要的模型参数均考虑了炉料速度的影响,模型构造的轮廓接近真实料堆形状,应用该模型实现了炉喉料面的准确预测
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利用三维激光扫描技术对采空区进行探测以建立三维可视化模型,从而准确获取其三维空间位置和形态,是矿山采空区事故隐患综合治理工作中的重要环节.但由于采空区形态复杂,往往需要从多个方位对其进行多次探测才能准确获取采空区完整的三维形态.如何对多次探测点云数据拼合后的散乱点云构建三角网格模型,是实现复杂采空区三维探测建模的关键.本文提出了采空区激光扫描拼合散乱点云数据球面投影三角剖分生长算法,首先选定球心将原位点云投影到球面上得到投影点云,然后对投影点云进行三角剖分,最后将投影点云三角网空间拓扑关系还原到原位点云,从而构建复杂采空区三角网模型.为了有效实现算法,研究了球面投影参数设定、XYZ三向单元栅格点云搜索策略、三角形生成规则、优势顶点边界切分策略、边界闭合策略、不规则三角形优化策略等多种方法.实际应用表明,所研究的算法能够生成优质的采空区三角网模型,为实现复杂采空区三维精确建模及可视化管理提供了重要技术支持
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一、传热过程在化工生产中的应用 二、传热的三种基本方式 三、传热基本方程 四、热负荷的计算 五、稳定传热和不稳定传热
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以河砂、水泥和盐为原料制作类砂岩型矿石试件,采用水浸的方式对不同品位矿石进行浸矿试验,对浸出液质量浓度进行监测.考察了浸出液质量浓度和浸出率随浸矿时间演变规律;将浸出液质量浓度时间序列进行相空间重构,用混沌理论揭示了不同品位矿石浸出液质量浓度在相空间中相点距演化规律;利用灰色理论,建立了浸出液质量浓度相点距演化预测模型,确定合理的浸矿周期.研究发现:浸出液质量浓度表现出混沌特性,对其进行相空间重构处理后,细微变化特征得以放大,内部规律得以充分展现;不同品位矿石表现出不同的非线性动力学行为;利用基于相空间重构的残差修正灰色模型预测了浸矿周期,为溶浸采矿理论与技术提供了一种新的研究和探讨方法
文档格式:PPT 文档大小:4.96MB 文档页数:68
第一节质量保证的意义和内容 第二节实验室认可和计量认证/审查认可概述 第三节监测实验室基础 第四节监测数据的统计处理和结果表述 第五节实验室质量保证 第六节标准分析方法和分析方法标准化 第七节环境标准物质 第八节环境监测管理 第九节质量保证检查单和环境质量图
文档格式:PDF 文档大小:1.14MB 文档页数:9
针对环境仓内升温增湿过程,采用计算流体动力学(CFD)方法预测了试件的结露行为并加以试验验证.研究了被测试样的尺寸、材质对其表面结露行为的影响.测试结果表明,材料/构件的环境适应性试验中润湿时间存在明显的尺寸效应和材质效应,是该类试验中需要着重考虑的因素.通过优化建模,数值模拟结果与测试数据能够较好地吻合,表明可以利用数值模拟方法预测工程构件在环境适应性测试中的传热行为与结露规律
文档格式:PPT 文档大小:1.76MB 文档页数:47
第一节固体废物概述 第二节固体废物样品的采集和制备 第三节有害特性的监测方法 第四节生活垃圾和卫生保健机构废弃物的监测 第五节有害物质的毒理学研究方法
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一、目的要求: 了解眼动实验的方法。 二、讲授内容: (一)眼动实验方法的发展 (二)眼动实验原理
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一、传统摄影测量学定义 是利用光学摄影机摄影的像片,研究和确定被摄物体的形状、大小、位置、性质和相互关系的一门科学和技术。它包括的内容有 1:获取被摄物体的影像 2:研究单张和多张像片影像的处理方法 3:所测得的成果以图解形式或数字形式输出的方法和设备
文档格式:PDF 文档大小:524.83KB 文档页数:8
针对一类具有空间不均匀性的辨识和回归问题,提出了基于小波分析的极限学习机方法.从多分辨率分析的思想出发,构造一簇紧支撑正交小波作为隐层激活函数,并利用改进的误差最小化极限学习机训练输出层权重,避免了新加入高分辨率子网络后的重新训练.同时,由一维多分辨分析的张量积构造了二维多分辨小波极限学习机.进而通过脊波变换将小波学习机扩展到高维空间,对脊波函数的伸缩、方向和位置参数进行优化计算.对具有奇异性的函数仿真结果证明,与标准极限学习机相比,小波极限学习机由于其聚微性能在极短的训练时间内更好地逼近目标.一些实际基准回归问题上的测试验证了脊波极限学习机在其中大部分问题上达到更高的训练和泛化精度
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