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研究矿井瓦斯涌出量准确预测一直是煤矿安全生产中重点关注的问题。煤层瓦斯爆炸因受开发环境、矿层深度、天气等因素的影响,造成与瓦斯涌出量增大而引起的。针对传统预测模型在矿井瓦斯涌出量预测中存在建模困难、收敛速度慢、要求历史数据量大的问题,提出了一种遗传优化的灰色神经网络预测模型。模型利用灰色系统对数据量要求低的特点,将灰色系统理论与神经网络有机结合起来,建立灰色神经网络模型。并采用遗传算法对所建立模型的权值和阈值进行优化。采用模型对矿井瓦斯涌出量进行预测,实验表明,遗传优化的灰色神经网络模型,可以简化系统建模,并能提高瓦斯涌出量预测精度,有一定的实用价值。 相似文献
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在实际生产制造与现场安装过程中,电缆接头硅橡胶绝缘层内极易引入空气、金属杂质与分布不均等缺陷,危害电网系统的安全运行.目前,对于电力设备缺陷的检测多为破坏性试验,且试验结果仅能反映设备的整体情况.超声检测作为一种无损检测技术,能够准确对材料内部的缺陷进行定位与成像,反映设备内部局部性能的变化.本研究自主设计搭建了一套超声检测平台,并对人工制作的含有不同缺陷的硅橡胶试样进行了超声检测.结果 表明:对于硅橡胶类柔性材料,超声检测能够较好地对试样内的气泡、气隙与钢针等缺陷进行成像,且相较于X射线检测,超声检测对微小气泡缺陷有明显的放大作用.此外,超声检测技术能够反映出材料内部的应力与密度变化,且根据超声回波能够准确定位缺陷的具体深度.该技术在电缆接头硅橡胶绝缘层内部缺陷的定位识别与在线检测方面有广阔的应用前景. 相似文献
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以西宁特钢EAF→LF→VD→IC工艺路线生产GCr15SiMn轴承钢为研究背景,采用矿物解离分析仪、夹杂物自动分析系统、化学分析及X射线荧光光谱仪等检测手段与热力学计算相结合的方法,研究了铸锭中大尺寸TiN夹杂物的析出机理,分析了冶炼阶段钢液中钛含量增加的原因,并提出了相应的改进工艺。通过对轴承钢中残余钛、氮含量的热力学计算,发现大尺寸TiN主要是在凝固过程中析出和长大,降低冶炼过程中钛含量是控制TiN生成的主要途径。对原工艺冶炼过程钛含量变化进行分析,钢液中钛增量主要发生在EAF出钢→LF结束阶段,其中52%钛增量来自于炉渣。为了避免炉渣中钛进入钢液,借助于七元炉渣CaO-SiO2-MgO-FeO-Al2O3-MnO-TiO2与钢液之间平衡的钛分配比(LTi)模型,计算了铝含量和炉渣中CaO含量对LTi 的影响,预测了最佳的平衡炉渣成分。结果表明,适当降低铝含量和炉渣中CaO含量可以提高渣-钢之间的钛分配比,降低钢液的钛含量;当铝质量分数为0.015%~0.025%、CaO质量分数为50%~55%时,其他炉渣组元的最佳成分(质量分数)为18%~24% Al2O3和12%~17% SiO2。此外,定量描述了不同LTi条件下EAF下渣量与LF终点钛含量的关系。最后,采用“低炉渣碱度、低铝含量以及严格控制电炉下渣量”的改进措施进行了优化试验,优化后冶炼终点钛质量分数可控制在小于0.002 0%,铸锭TiN平均数密度可由原工艺的2.09个/mm2降低至0.73个/mm2,且TiN尺寸几乎都小于10 μm。 相似文献
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不同直径的出钢口决定转炉出钢流场的分布,从而影响出钢过程的钢水温降,而钢水温降直接影响转炉出钢温度以及炼钢生产节奏。为掌握出钢过程中的温降规律以及设计合理的出钢口参数,利用Ansys软件包建立三维转炉及钢包模型,借助数值模拟方法,研究得到200 t转炉在不同尺寸出钢口下的出钢流场数据,进而针对出钢过程中的钢水注流,研究出钢口尺寸及钢包内壁温度对注流温降的影响规律。研究发现,钢水注流的温降与注流比表面积成正比;另外在出钢早期,内壁温度每提升100 K,注流温降平均减小0.4~0.7 K。后续将继续开展出钢过程中钢包及合金辅料对钢水温降影响规律的研究,以期为转炉出钢工艺提供数据支撑。 相似文献
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铬锰氮钢铸件,是冶金企业生产烧结矿用烧结机中的易损重要备件.篦板品质直接关系到烧结矿生产正常运行.由于铸件的制造过程中,钢液冶炼和铸型制作都存在相当难度,因采取严控钢液熔炼,改进砂型制造工艺等措施而获得成功. 相似文献
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用食盐焙烧法从石煤中提取五氧化二钒的过程中,废气、废液和废渣中含有大量污染环境、危害人体的各种有害物质,但也有不少可利用的成分。由于小型钒厂设备简陋,资金薄弱,只管提钒,不重视“三废”治理,致使污染严重。我们基于这个方面,作了一些“三废”治理的试验研究工作,现将有关情况及数据整理如下: 相似文献
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<正> 用低粘度硝化纤维为主成膜物质;用聚氨酯树脂作改性剂;以酮、醇、酯类混合物作溶剂;用强力搅拌、适当升温、加入二丁基二月桂酸锡和辛酸亚锡等能化剂,使消化纤维素与聚氨酯在混合溶剂中充分互溶,制得NU皮革光亮剂。其含固量为10±0.5%,比重(d(?)) 相似文献
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