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1.
为实现复杂物料分铜液净化渣中锑、铋、铜、碲多种有价金属资源的综合回收,针对现有技术存在的问题,通过技术攻关提出新工艺流程,系统研究了关键工序各参数的影响。结果小型实验最佳工艺参数为:硫酸酸度130g/L,氯离子浓度145g/L,溶液液固比4∶1,温度80℃以上并通二氧化硫气体搅拌还原6h。有价金属锑、铋、铜、碲可实现有效的分离并分别得到回收利用。 相似文献
2.
针对当前公共场所分体空调管理和节能需求,通过分析分体空调的管理模式和设备能耗,设计并实现了一种基于物联网和嵌入式技术的分体空调集中控制系统;分体空调集中控制系统将每台分体空调进行联网,并采集分体空调运行的环境参数以及功耗数据,再结合人体舒适度等因素制定分体空调的节能控制策略,最终通过学习红外编码的方法实现对分体空调的控制;系统已在公共场所实地安装运行与测试,证明本系统能够安全、稳定地运行,具有方便空调管理和良好的节能减排的效果。 相似文献
3.
针对纺织业中浮纹布的织造一直依赖纯机械控制的现状,为提高浮纹布织造的精度和效率,特设计了智能浮纹织造控制系统,通过上位机的工艺软件进行浮纹花色品种的设计,以U盘将多种浮纹工艺文件导入到浮纹织造控制系统里,以STM32处理器为核心根据浮纹工艺进行相关织造的电气控制;为了便于实时掌握浮纹布的产量并按订单及时进行品种的更换,系统以Zigbee技术实现数据的传输及命令的远程控制,避免了复杂的布线;经现场长时间运行,系统稳定可靠,织造速度可达250转/分以上,控制精度达到0.1 mm,具有很好的应用价值。 相似文献
4.
5.
7.
能耗数据预报在工业过程中发挥重要作用,产线级的电耗精准预报更是钢铁智能制造背景下的节能降耗热点。针对带钢热轧精轧控制段的多规格轧件电耗预测问题,首先通过皮尔逊(Pearson)相关性分析筛选出影响精轧电耗的主要因素,节约计算时间,然后充分发挥卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory, LSTM)分别在特征提取与数据预测方面的优势,提出了一种基于CNN-LSTM混合神经网络的精轧电耗预测模型并进一步优化。通过利用预处理后的厂级实时数据进行算法验证,均方误差能控制在0.8%以内,表明该方法能对产线级多规格轧件精轧电耗准确预报。 相似文献
9.
胶质鞋底成型的快速高效和产品切割面质量的美观圆润至关重要,基于旋转轴法向跟踪的切割技术可将图样规划成数据连贯、路径清晰、拐角平滑的加工路径,按照CAN通信协议,指令和数据经过编码由上位发送至下位解码执行。整体系统由上位、下位和外围模块组成;上位采用Linux系统嵌入式平台,可灵活切换图样、编辑图样;下位采用"ARM11+PCL6045B"结构模式运动控制器,可保证运动的平稳性、切割的高效性和产品成样的美观性。 相似文献
10.
为提高kriging代理模型预测精度,基于最大期望提高加点准则,提出一种改进的自适应加点准则和一种并行加点策略。基于kriging模型的预测响应和预测方差,并行加点方法在建模过程中利用粒子群算法并行求解多个加点准则获取多个新样本点更新代理模型,极大提高建模效率。将该方法应用到低维和高维经典非线性函数中,并与单点加点结果相比较,结果表明该方法在保证全局精度情况下,加点次数减少50%以上,并且建模所需总样本数更少。最后以NUMISHEET2002标准考题翼子板成形为研究对象,将该方法应用到板料成形上,建立等效拉延筋阻力和减薄率之间的kriging代理模型,利用并行加点策略快速获取了拉延筋阻力的最优解,消除了翼子板成形中的拉裂缺陷,提高了板料的成形质量。研究表明,改进的自适应加点准则以及提出的并行加点策略可以有效地提高kriging模型的建模效率和建模精度。 相似文献