14.1固体去湿方法和干燥 1.物料的去湿方法 化工生产中的固体原料、产品或半成品为便于进一步的加工、运输、贮存和使用,常常需要将其中所 含的湿分(水或有机溶剂)去除至规定指标这种操作简称为去湿\。去湿的方法可分为以下三类: (1)机械去湿 当物料带水较多时,可先用离心过滤等机械分离方法以除去大量的水

动态规划方法是处理分段过程最优化问题的一类及其有效的方法。在 实际生活中，有一类问题的活动过程可以分成若干个阶段，而且在任 一阶段后的行为依赖于该阶段的状态，而与该阶段之前的过程如何达 到这种状态的方式无关。这类问题的解决是多阶段的决策过程。在 50 年代，贝尔曼（Richard Bellman）等人提出了解决这类问题的“最 优化原理”，从而创建了最优化问题的一种新的算法设计方法－动态 规划

第三节几种可降阶的高阶常微分方程 二阶和二阶以上的微分方程,称为高阶微分方程。 通过变量代换将高阶方程转化为较低阶的微 分方程进行求解的方法,称为“降阶法”。 “降阶法”是解高阶方程常用的方法之一

为方便残疾人和老年人使用计算机进行信息交互,设计了一种非接触式低成本视线追踪系统.系统设计了一种双环形红外光源,通过交替照射用户脸部,用单CCD摄像机得到\亮瞳\和\暗瞳\的相邻两帧图像.将这两帧图像做差得到瞳孔的位置,使用椭圆拟合方式求得瞳孔中心,加之在\暗瞳\图像上得到的普洱钦斑中心,从而确定了局部视线的盯视方向.基于人类视线移动的特点,提出了使用神经网络和卡尔曼滤波相结合的方法进行瞳孔跟踪,最后给出了视线映射模型和校准方式

针对潜水流湿地污水处理反应器模型,研究了当Michaelis-Menten方程近似为浓度的非线性(二次幂律)函数情况时的求解方法.利用Adomain拆分方法,得到了问题具有级数形式的近似解析解.本文所采用的方法和技巧可以用来解决当Michaelis-Menten方程近似为浓度的其他非线性函数情况

基于统计分析方法,导出了传统并行干扰消除检测器(PIC)、部分干扰消除检测器(P-PIC)和最小均方误差检测器(MV-PIC)的输出均值和方差.结果表明:与传统PIC检测器比较,P-PIC检测器降低了软判决量的均值和方差的偏差;选择恰当的部分干扰消除系数,可以使MV-PIC的输出均值增大、方差减小、误码性能优于PIC检测器

针对薄板坯连铸连轧两流供料方式下生产组织中出现的新问题,提出两种生产计划组织方式,建立模型进行仿真分析.根据仿真分析结果对薄板坯连铸连轧的生产组织方式选择提出建议

本章将一元回归模型拓展到了多元回归模型，其基本的建模思想与建模方法与一元的 情形相同。主要内容仍然包括模型的基本假定、模型的估计、模型的检验以及模型在预测方 面的应用等方面。只不过为了多元建模的需要，在基本假设方面以及检验方面有所扩充

提出将线型激光束垂直投射到钢板表面,通过面阵CCD摄像机采集激光线在钢板表面的图像来计算表面缺陷深度的三维检测方法.利用中点法对激光图像进行细化,并根据稳定点判别依据提取激光线形.采用分区标定方法对摄像机进行标定,由空间还原思想恢复激光线形的空间坐标.根据扫描投影的方法选择理想表面方向作为缺陷深度计算的基准,实现对缺陷深度信息的定量计算.通过对缺陷样品验证的结果表明,采用该方法得到的计算值与实际值非常接近

针对轧机液压伺服系统工作过程中弹性负载力和外负载力的跳变,基于公共Lyapunov函数方法和自适应反步控制方法,提出了一种多模型切换自适应反步控制策略.该方法结合自适应反步控制的特点和公共Lyapunov函数的设计要求,通过反步法设计了各子系统的状态反馈控制器和不确定上界参数的自适应估计器,取反步法的Lyapunov函数作为公共Lyapunov函数,保证了系统在任意切换下的渐近稳定.自适应反步法和公共Lyapunov函数方法的结合,便于公共Lyapunov函数的求取,又解决了同时存在参数跳变和参数慢时变的问题.仿真结果表明,该方法能够保证轧机液压伺服系统具有良好的动静态性能,并对参数跳变和参数慢时变具有较强鲁棒性