【摘 要】
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为解决SVM模型在尾矿库坝体位移预测中,参数寻优时间较长、模型稳定性较差的问题,引入布谷鸟算法(CS)进行优化,构建的CS-SVM模型用于辽宁省风水沟尾矿库2#副坝的位移预测实例中,将该模型预测值与SVM模型和PSO-SVM模型的预测值进行对比分析。结果表明,CS-SVM模型有较高的预测精度,预测值趋近于真实值,模型构建合理,验证了CS-SVM模型在尾矿库坝体位移预测中的可行性和有效性。
【机 构】
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辽宁科技大学土木工程学院,鞍钢集团矿业弓长岭有限公司选矿分公司,鞍钢集团有限公司东鞍山烧结厂
【基金项目】
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辽宁省教育厅重点项目(601009877-36)。
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为解决SVM模型在尾矿库坝体位移预测中,参数寻优时间较长、模型稳定性较差的问题,引入布谷鸟算法(CS)进行优化,构建的CS-SVM模型用于辽宁省风水沟尾矿库2#副坝的位移预测实例中,将该模型预测值与SVM模型和PSO-SVM模型的预测值进行对比分析。结果表明,CS-SVM模型有较高的预测精度,预测值趋近于真实值,模型构建合理,验证了CS-SVM模型在尾矿库坝体位移预测中的可行性和有效性。
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为开发节能环保的铌铁矿冶炼工艺,探究铌酸铁在微波场中的还原等温动力学,采用X射线衍射(XRD)、扫面电子显微镜—能谱分析(SEM-EDS)等手段分析了不同微波还原温度下所得产物的微观结构和形貌。采用热重分析仪测量了升温速率为50℃/min,升温至1100-1300℃并保温1 h的失重曲线。确定了微波碳热还原反应的机理模型以及表观活化能。结果表明,微波加热下,铌酸铁的还原步骤为Nb 2 O 5→NbO2→NbC;微波场中铌酸铁碳热还原反应符合收缩球模型;微波场中铌酸铁碳热还原的表观活化
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5Ni
13,均匀分布在泡沫镍(NF)基体表面,呈层状结构。FeCo
5Ni
13的层厚约30 nm,彼此交织形成蜂窝状,不仅提供了高的比表面积,还增强了FeCo
5Ni
13与基底之间的结合。FeCo
5Ni
以微波碳热还原低品位钛精矿工艺研究为背景,准确预测微波加热物料的温度对提高加热过程的安全性和可靠性具有重要意义。针对微波加热钛精矿过程进行温度预测,以微波输入功率、加热时间、初始温度三个因素作为神经网络的输入量,构建一维卷积神经网络预测模型,并将预测结果与热有效能传递模型和通用传热模型预测结果进行对比,三者预测结果的均方根误差和决定系数的值分别为1.4527、0.9927与6.0355、0.8734及6.5986、0.8486。结果表明,该模型能有效预测结果,为后续生产过程提供理论指导。
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