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在对岩体可爆性影响因素进行综合归纳分析的基础上,对14种岩石静载和动载特性参数、岩石容重以及岩体完整性系数测试与计算的结果进行了线性相关性统计分析.结果发现,岩石静载抗拉强度、容重和岩体整体性系数三个指标线性相关性较低或基本不相关,可以同时采用且仅采用这三个指标对岩体的可爆性进行可靠描述.基于此结果,同时考虑到岩石爆破破坏的动载特性,对本钢矿业公司某矿山的14种岩石容重、静载抗拉强度、岩体整体性系数、动载冲击强度进行了加权聚类分析,提出了该矿山岩体可爆性分级的方法

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研究采用模型实验法,以重庆特殊钢厂弧型连铸机、成都无缝钢管厂水平连铸机为原型,探索了中间包感应加热的温度场和升温效果,实验中使用了微机采集数据,并对数据进行系统的处理,在此基础上与电渣加热模型实验比较.结果表明:两种加热方法都可以提高中间包内的钢液温度,只是温度分布有所不同.模拟感应加热的热效率可达80%.对结果进行了无量纲化处理,推算出热态中间包的温度分布

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性

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