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<正> 图1所示防尘盖是我厂进口汽车附件国产化产品中的一个冲压件。形状较复杂,工艺性较差。在试生产中为尽快保证配套,我们在工艺及模具设计时采取了一些简化措施,取得了满意的效果。 相似文献
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碳酸二乙酯(Diethyl carbonate,DEC)是一种绿色环保的化工产品,用途广泛,具有良好的工业应用价值。为避免传统工艺副产物多、产物难分离等问题,采用碳酸丙烯酯一步法合成碳酸二乙酯,并将反应精馏技术应用于碳酸丙烯酯与乙醇酯交换反应生产碳酸二乙酯工艺中。以乙醇钠为催化剂条件下碳酸丙烯酯酯交换反应动力学为基础,应用Aspen Plus软件对反应精馏过程进行模拟,分别探讨了反应精馏塔精馏段、反应段和提馏段理论板数、醇酯进料比、操作回流比和塔顶采出进料摩尔比对碳酸丙烯酯转化率的影响,从而确定适宜的工艺条件:反应精馏塔的精馏段、反应段、提馏段理论板数分别为2、8、8:醇酯比为8;操作回流比R为6.7;塔顶采出进料摩尔比为0.71。在此工艺条件下碳酸丙烯酯的转化率为79.54%。模拟结果对反应精馏合成碳酸二乙酯的工艺设计和过程优化具有重要指导意义。 相似文献
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精确的光伏发电预测对提高电力系统稳定性、保证电能质量、优化电网运行具有重大意义。为了解决现存光伏预测算法精度较低、性能较差的问题,同时为了综合利用多层感知器(MLP)解决非线性问题的能力以及深度信念网络(DBN)有效处理大量复杂数据的优势,构建了一种融合MLP和DBN的光伏预测算法(MLP-DBN),其基本思想是先利用MLP模型进行初步预测,再将观测值与预测值的残差输入DBN预测模型进行预测,最后用残差预测值对MLP模型的预测值进行修正。利用光伏发电实测数据仿真,探究了不同学习率下模型的预测性能,并对模型的各参数进行了寻找优化设置。使用均方根误差、平均绝对误差以及决定系数等性能指标评估结果表明,与传统的预测算法支持向量机(SVM)以及具有较高预测精度的深度学习算法长短期记忆网络(LSTM)相比,MLP-DBN算法性能有明显的提升,为光伏发电提供了一种高精度高性能的预测算法,可以有效解决光伏发电预测问题。 相似文献
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