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采用Aspen plus软件对工业七塔精馏过程进行全流程建模与模拟,优化工艺参数,研究了新的精馏节能工艺。对一甲塔等7个精馏塔采用双因素水平的灵敏度分析,考察了塔釜采出率、回流比、进料位置和塔顶压力对产品浓度和热负荷的影响,确定一甲塔最优的工艺参数:塔釜摩尔采出率为0.92,摩尔回流比为130,塔顶压力为0.18 MPa,总理论板数为400,在210块理论板位置进料。在此基础上,针对高能耗的脱高塔/脱低塔,模拟研究了双效精馏新工艺,新工艺可节省39.70%的年总成本;针对一甲塔模拟研究了热泵精馏新工艺,新工艺可降低41.42%的年总成本。 相似文献
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针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题,提出一种多共振分量融合卷积神经网络(multi-resonance component fusion based convolutional neural network,简称MRCF-CNN)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对振动信号进行共振稀疏分解,得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量;其次,构建多共振分量融合卷积神经网络,将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合,通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明,该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障,成功对行星齿轮箱故障进行诊断,同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。 相似文献
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阐述了液压活塞式惯容器的基本结构、工作原理与承载力大的特点,建立了考虑摩擦力、寄生阻尼力和油液弹性效应的惯容器非线性力学模型。在数控液压伺服激振台上对液压活塞式惯容器进行了力学性能试验,基于试验结果,利用Matlab参数辨识工具箱对非线性力学模型中的参数进行辨识。在此基础上建立了包含液压活塞式惯容器非线性因素的车辆惯容器 弹簧 阻尼器(inerter-spring-damper,简称ISD)悬架动力学模型并进行了仿真分析。结果表明,当考虑液压活塞式惯容器非线性因素时,车辆ISD悬架系统的车身加速度均方根值增加5%,而轮胎动载荷与悬架动行程均方根值均有所减小,降低了车辆的行驶平顺性。 相似文献
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水文过程相依性是水文变异的主要表现形式之一,应用自回归模型对其进行拟合时合理确定模型阶数是一个难点问题。本文在分析AIC和BIC准则的基础上,提出了一种以原序列与其相依成分的相关系数作为拟合度指标,同时借用信息熵形式的函数式,作为模型不确定性度量指标的自回归模型定阶准则(简称RIC准则)。以AR(1)、AR(2)、AR(3)和AR(4)模型为例进行统计试验,将不同序列长度下该准则的定阶准确率与其他定阶准则进行比较,试验结果表明,RIC准则对于上述模型均具有较好的适应性,且定阶准确率远高于AIC准则,其中对于前三阶模型RIC准则优于BIC准则,但四阶模型略低于BIC准则。RIC准则的优势是可以同时满足模型定阶、相依程度分级与模型检验的需求,将其应用于实测水文序列分析,结果显示,该准则能较准确地识别自回归模型的阶数,且符合提出的"相依有变异而残差无变异的最小阶数"的检验标准。 相似文献
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随着社交媒体的发展,用户之间的关系网络对于社交媒体的分析有很大的帮助。因此,该文主要研究用户好友关系检测。以往的关于用户好友关系抽取的研究主要基于社交媒体上的结构化信息,比如其他好友关系,用户的不同属性等。但是,很多时候用户本身并没有大量的好友信息存在,同时也不一定有很多确定的属性。因此,我们希望基于用户发表的文本信息来对用户关系进行预测。不同于以往的潜在好友推荐算法,该文提出了一种基于注意力机制以及长短时记忆网络(long short-term memory,LSTM)的好友关系预测模型,将好友之间的评论分开处理,通过分析用户之间的评论来判断是否具备一定的好友关系。该模型将好友双方信息拼接后的结果作为输入,并将注意力机制应用于LSTM的输出。实验表明,用户之间的评论对于好友关系预测确实有较大的实际意义,该文提出的模型较之于多个基准系统的效果,取得了明显的提升。在不加入任何其它非文本特征的情况下,实验结果的准确率达到了77%。 相似文献
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