废弃矿山生态环境保护与恢复治理问题研究

国家经济社会发展过程当中,离不开矿产资源的开发与利用,这是推动经济社会发展的主要动力源泉,但是随着矿产资源的大规模开采之后,遗留下很多废弃矿山,大量的废弃矿山存在给生态环境造成的破坏性非常严重,如何及时有效地对废弃矿山进行治理,关乎生态环境和经济社会的可持续发展。为此,下文结合实践,对废弃矿山生态环境保护与恢复治理问题展开详细分析与研究,希望能为相关工作的开展提供一定的参考作用。     

小方坯中心缩孔的数值模拟分析

中心缩孔是铸坯质量缺陷中较难解决并且极易出现的问题。基于方坯连铸凝固末端中心缩孔形成的机理,建立1/4方坯二维热力耦合模型,应用ANSYS有限元软件进行模型分析,与传统热力耦合模拟过程进行了对比。结果表明,传统模型法模拟的中心缩孔的形成过程与实际不符,新模型法消除了传统方法的漏洞,模拟的中心缩孔形成的规律和经过理论分析所得中心缩孔形成的规律一致。并对铸坯温度和坯壳厚度变化进行了分析。     

厨房用燃气燃油节能系统设计

在对该设备的意义及前景进行了分析的基础上,阐述了对厨房用燃气、燃油的节能的办法,设计内容主要有燃气、燃油的控制,系统设计、执行元件的选择设计。该系统的设计成功,对实现节能性社会有重意义。     

基于多输出最小二乘支持向量回归建模的自适应非线性预测控制及应用

提出一种可有效提高常规预测控制方法控制性能与计算效率的数据驱动自适应非线性模型预测控制方法.首先,为了提高多输出非线性系统最小二乘支持向量回归(least squares support vector regression, LS–SVR)建模的精度,考虑各维输出间的耦合关系,采用在目标函数中加入样本整体拟合误差项,实现多输出LS–SVR(multi-output LS–SVR,M–LS–SVR)预测建模,同时采用粒子群算法优化模型参数;其次,针对动态过程建模的模型失配问题以及由于M–LS–SVR模型复杂导致传统智能算法求解预测控制律缓慢的问题,提出自适应非线性模型预测控制策略,包括两个非线性优化层:第1层采用梯度下降算法实时优化模型和实际过程输出的偏差,以自适应调节模型参数;第2层采用具有全局收敛性和超线性收敛速度序列二次规划(sequential quadratic programming, SQP)算法设计非线性预测控制器,以加速预测控制律的求解速度. Benchmark仿真实例及在高炉炼铁过程的数据试验表明:所提基于M–LS–SVR预测建模的自适应非线性模型预测控制具有较快的求解速度、较好的设定值跟踪和干扰抑制性能以及较强的鲁棒性.     

基于案例推理增强学习的磨矿过程设定值优化

磨矿粒度和循环负荷是磨矿过程产品质量与生产效率的关键运行指标,相对于底层控制偏差,回路设定值对其影响要严重的多.然而,磨矿过程受矿石成分与性质、设备状态等变化因素影响,运行工况动态时变,难以建立模型,因此难以通过传统的模型方法优化回路设定值.本文将增强学习与案例推理相结合,提出一种数据驱动的磨矿过程设定值优化方法.首先根据当前运行工况,采用基于Prey-Predator优化的案例推理方法,决策出可行的基于Elman神经网络的Q函数网络模型;然后利用实际运行数据,在增强学习的框架下,根据Q函数网络模型优化回路设定值.在基于METSIM的磨矿流程模拟系统上进行实验研究,结果表明所提方法可根据工况变化在线优化回路设定值,实现磨矿运行指标的优化控制.     

卷积神经网络在目标检测中的应用及FPGA实现

针对传统目标检测算法在复杂背景条件下的对红外弱小移动目标的检测能力弱,虚警率高等问题,提出了一种基于卷积神经网络的目标检测方法,分析了卷积神经网络的结构、特点,将卷积神经网络应用到红外弱小目标检测领域,选择卷积神经网络模型,学习训练学习出合适的模型参数,并将算法在以FPGA为核心的硬件平台上进行移植。实验表明,本文的算法实时性好,硬件移植工作量小,在复杂背景下能够得到目标掩码信息、有效检出目标。     

推力矢量垂直短距飞机轨迹优化与控制

推力矢量垂直短距起降(V/STOL)飞机是一种兼顾巡航飞行速度和起降灵活性的新型飞机.本文首先建立了包含执行器饱和的V/STOL飞机动力学模型;然后针对V/STOL飞机在过渡过程阶段面临的强耦合、强非线性的特点,使用梯度下降法进行最优过渡过程轨迹优化并采用适应性矩估计算法(Adam)加速了优化过程;在此基础上,以最优轨迹为基础设计前馈控制器,同时通过对比真实飞行状态与所设计的最优状态给出反馈补偿量,保证了实际的过渡过程沿着最优轨迹进行.经过仿真实验可以发现,该方法具有过渡过程时间短、姿态平稳、鲁棒性强的优点.     

基于改进绝对差值代价和动态窗口的立体匹配算法

针对传统的SAD局部立体匹配容易引起幅度失真、存在匹配窗口大小选择困难等问题,提出一种改进SAD局部立体匹配算法。首先在传统的SAD算法的基础上,提出利用像素灰度间欧氏距离的大小关系代替像素差值作为相似度量函数,很好地利用了邻近像素灰度值之间的连续性约束;在极限约束条件下,提出引导滤波器的动态匹配窗口的建立,能够很好地保持边缘特性;最后经过左右一致性检测策略来检测匹配异常点,再进一步平滑去噪,求得最终的视差图。实验结果表明,本文算法效率高、匹配精度高,对光照失真条件和边缘信息较多、深度不连续区域具有更好的鲁棒性。     

600 ℃高温钛合金发展现状与展望

钛及钛合金具有比强度高、耐腐蚀性能和低温性能好、热强度高等优点,是航空航天工业中重要的结构材料。同时,相比于铝、镁轻合金,钛合金高温性能优异,因而在航空发动机耐高温部件中也有着相当大的应用潜力。1954年,美国研发出了第一种实用型高温钛合金Ti-6Al-4V,高温长时使用温度为300～350℃,综合性能良好,在之后的很长一段时间内被广泛使用。随着航空航天工业的不断发展,尤其是航空发动机的发展,其他各国也都相继研发出了一些使用温度更高的高温钛合金,直至1984年,英国开发出了世界上第一个使用温度达600℃的高温钛合金IMI834。IMI834的典型特点是在原有的近α型高温钛合金Ti-Al-SnZr-Mo-Si体系中加入了0.06%C,扩大了两相区的加工窗口,优化了组织。在此之后,美国于1988年在原有高温钛合金Ti-6542S的基础上通过调整一些合金元素的含量也获得了一种实用温度为600℃的高温钛合金Ti1100。1992年,俄罗斯在BT18Y的基础上用5%的高熔点W代替1%Nb也开发出了一种达600℃的高温钛合金BT36。而国内高温钛合金起步相对较晚,前期以仿制为主,后逐渐形成了以添加稀土元素为特色的高温钛合金体系,典型的有中科院金属研究所和宝钛集团研发的Ti60和西北有色金属研究院自主研发的Ti600,它们的实际使用温度均为600℃,综合性能优异。总体来说,目前高温钛合金的使用温度很难突破600℃,主要是由于使用温度高于600℃时合金的热强性与热稳定性难以匹配协调,并且合金的抗氧化性急剧下降,表面氧化严重,导致合金热稳定性以及疲劳性能下降,甚至可能使航空发动机高压压气机部位的零部件存在"钛火"的风险。本文综述了国内外600℃及600℃以上的高温钛合金的发展现状。重点介绍了美国的Ti1100、英国的IMI834、俄罗斯的BT36、中国的Ti60、TG6和Ti600(600℃高温钛合金)以及中国的Ti65和Ti750(600℃以上高温钛合金)。总结了各国发展高温钛合金的思路,指出了限制高温钛合金向更高使用温度发展的瓶颈并提出了可能的解决途径。从控制α2相大小、形态、含量以及改善热加工工艺的角度对未来高温钛合金的发展进行了展望,以期为进一步提高高温钛合金的使用温度、优化高温钛合金性能提供指导。