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凡口矿选矿厂的磨矿工艺,几经改革,发展到现在的原矿二段磨矿、铅粗泡再磨的工艺,从原矿一、二段磨机的一对一配置到二对一配置,再到三对二配置,在节能降耗方面取得了显著的成绩。为了进一步降低磨矿费用,凡口矿决定引进新型旋流器——CZ型旋流器,使二段磨矿处理能力达到2600t/d,为以后改造储备资料。试验在一段磨矿能力2913t/d,相应的溢流浓度和细度分别为41%和68.83%(-76μm含量)的基础上在实验室对CZ型高效旋流器进行参数优化,最终确定采用CZ350高效旋流器在现场进行工业试验,试验证明,采用三台CZ350高效旋流器,插入管深度H=359mm,溢流管直径d=100mm,沉砂嘴直径d=60mm,同时采用Φ30钢球取代Φ40钢球作为磨矿介质,可使新生能力由原来的0.785t/hm增加到1.068t/hm,二段磨矿处理能力达到2655.4t/d,相应的浓度38.61%,溢流细度达到85.4%-76μm,达到工业生产要求的处理量、细度和浓度。

关键词：磨矿分级高效旋流器分级效率处理能力优化

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在哲学教学中培养学生的科技意识

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中学政治教学参考 2005年第11期 15-16页

作者：林裕安广东梅县畲江中学

在科学技术迅猛发展、知识经济已见端倪的时候，科技实力已成为一个国家综合国力强弱的内在标志之一，一个国家和民族的科技水平如何．已成为决定其兴衰荣辱的重要因素。青年学生是祖国的未来，他们的科技教养、科技素质和科技意识，对... 详细信息

在科学技术迅猛发展、知识经济已见端倪的时候，科技实力已成为一个国家综合国力强弱的内在标志之一，一个国家和民族的科技水平如何．已成为决定其兴衰荣辱的重要因素。青年学生是祖国的未来，他们的科技教养、科技素质和科技意识，对国家的建设、民族的振兴、经济的发展、社会的进步都有极其重要的影响。因此，在广大青年学生中普及科技知识，引导他们树立科学精神，掌握科学方法，形成学科技、用科技的良好风尚。

关键词：科技意识培养学生哲学教学国家综合国力知识经济青年学生科学技术科技实力科技水平

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发展“放心菜”生产提高居民生活质量

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广西经济 1999年第9期18卷 14-15页

作者：林裕安秦雨

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优化提锗流程提高稀散金属的回收

优化提锗流程提高稀散金属的回收

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中国有色金属学会第七届学术年会

作者：林裕安张伟李莎深圳市中金岭南有色金属股份有限公司

金狮冶金化工厂原提锗流程锗渣含锌高锗品位低,也没有回收镓、铟。通过对原流程分析和实验,对该工艺流程进行优化,降低生产成本,提高锗渣的品位,镓、铟也得到回收,取得较好的经济效益。

关键词：锗渣镓锗铟

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广西江河渔业自然资源现状及保护措施

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广西水产科技 2002年第4期 1-4页

作者：黄赤秦炜章林裕安周解广西水产畜牧局，南宁530022 广西水产研究所，南宁530021

广西江河有着丰富的渔业自然资源，生长着纯淡水271种鱼类，还有洞穴盲鱼、佛耳丽蚌、三线闭壳龟、大鲵等一批珍稀的水生野生动物。有着独特的水生生物的多样性亮点。本文针对日趋枯竭的江河渔业资源现状，分析了其致危因素和致危程度... 详细信息

广西江河有着丰富的渔业自然资源，生长着纯淡水271种鱼类，还有洞穴盲鱼、佛耳丽蚌、三线闭壳龟、大鲵等一批珍稀的水生野生动物。有着独特的水生生物的多样性亮点。本文针对日趋枯竭的江河渔业资源现状，分析了其致危因素和致危程度，并提出了保护渔业自然资源的相应对策和建议。

关键词：广西江河渔业渔业自然资源现状保护措施生物多样性致危因素致危程度

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基于直接式液冷的动力电池热管理系统建模及温度控制研究

基于直接式液冷的动力电池热管理系统建模及温度控制研究

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作者：焦裕安吉林大学

学位级别：硕士

近年来,电动汽车在我国得到了飞速的发展。动力电池是电动汽车的核心部件,而在动力电池中,锂离子电池的应用最为普遍,其性能决定着电动汽车的续航能力、安全性等关键指标。锂离子电池在工作过程中,核心温度可能远高于表面温度,这会导致... 详细信息

近年来,电动汽车在我国得到了飞速的发展。动力电池是电动汽车的核心部件,而在动力电池中,锂离子电池的应用最为普遍,其性能决定着电动汽车的续航能力、安全性等关键指标。锂离子电池在工作过程中,核心温度可能远高于表面温度,这会导致核心温度比表面温度更早的到达临界点,从而引发热失控和其他安全事故。而在电动汽车实际工作中,受传感器技术等条件的限制,电池的核心温度难以被直接测量,这进一步放大了电池安全相关的风险。因此,需要建立精确、高效的动力电池热管理系统以准确估计和控制电池的核心温度,这对提高动力电池的性能以及确保电动汽车的安全具有十分重要的意义。直接式液冷作为一种新型的冷却方式,相比其他冷却方式具有结构简单、换热效率高等优点,近年来受到了大量的关注和研究,本文采用直接式液冷方式对电池温度进行调节,主要工作内容如下:针对当前模型难以获得核心温度的问题,为获得电池的核心温度并对其进行控制,建立电池组降阶热模型(Reduced Order Thermal Model,ROTM)。根据锂离子电池的结构和工作原理,将电池模型分为电池核心、电池表面、冷却液三个部分。首先通过电池的产热、散热机制建立三者之间的热传递关系,拟合不同电池周围冷却液温度特性的线性关系得到电池组ROTM。其次,通过混合功率脉冲特性(Hybrid Pulse Power Characteristic,HPPC)内阻测试实验获得电池内阻和温度之间的关系,最后基于自适应遗忘因子最小二乘法对模型中其他的参数进行辨识。为确保电池组ROTM的准确性,通过与计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)模型对比验证电池组ROTM精度。根据电池组的物理和热力学特性,在ANSYS中搭建电池热管理系统CFD模型,并在新欧洲驾驶循环工况(New European Driving Cycle,NEDC)和补充联邦测试驾驶工况(Supplemental Federal Test Procedure Driving Schedule,US06)下进行实验。实验结果表明,两个模型的表面温度之差不超过0.25℃。本文建立的电池组ROTM能够准确的模拟电池组的实际温度变化。针对电动汽车实际行驶中,电池核心温度难以直接测量的问题,提出一种基于无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)的估计法对电池的核心温度进行估计。在NEDC和US06工况下,通过CFD模型中获取的电池组核心温度验证UKF估计器估计电池组核心温度的准确性。结果表明,核心温度估计误差不超过0.317℃,UKF估计器可以对核心温度进行准确的估计。此外,为使电池工作在理想温度区间并防止热失控,需要设计温度控制器对核心温度进行控制。本文设计了基于模型预测控制(Model Predictive Control,MPC)的温度控制器,通过改变入口冷却液温度对电池的核心温度进行控制。在复合工况下使用ANSYS和MATLAB联合仿真验证了MPC温度控制器的有效性,相比于传统PID控制器,本文方法的核心温度与目标温度的偏差减小了1.31℃,温度波动小,同时单体电池温度不一致性也减小了0.31℃。经过分析发现,本文建立的电池组热模型和设计的控制策略可以有效的将核心温度控制在最佳工作温度区间,为动力电池的性能和安全提供了保障。

关键词：锂离子电池直接式液冷电池组降阶热模型核心温度估计无迹卡尔曼滤波模型预测控制

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基于深度学习的轴承态势感知方法研究及系统设计

基于深度学习的轴承态势感知方法研究及系统设计

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作者：安加林东北电力大学

学位级别：硕士

《2035年远景目标纲要》将发展智能装备列为了核心任务之一,同时“十四五”规划提出了“加强泛在感知”的战略规划。而轴承作为机械设备中的关键部件,其态势直接关系到整个系统运行的稳定与否,这使得对轴承等关键部件状态的实时监控和... 详细信息

《2035年远景目标纲要》将发展智能装备列为了核心任务之一,同时“十四五”规划提出了“加强泛在感知”的战略规划。而轴承作为机械设备中的关键部件,其态势直接关系到整个系统运行的稳定与否,这使得对轴承等关键部件状态的实时监控和智能态势感知,既满足了智能诊断的需求,又符合国家对智能化、信息化发展的战略布局。因此,为了推动智能运维在物联网时代的发展,考虑工业现场复杂工况影响,本文基于深度学习提出了三个轻量化模型,并通过智能手机、边缘计算设备以及云服务器等形式,将其部署在不同的终端设备中以开发对应的设备态势感知系统,具体的研究内容如下:首先,为了应对工业生产过程中设备的非接触性以及部署问题并推动算法从理论设计到实际应用的转变,本文设计了一个基于声发射信号具有强鲁棒性的轻量化Transformer网络模型,命名为XACNN。通过引入并修改快速傅里叶变换,对信号进行预处理,提高对噪声的鲁棒性,并修改自注意力机制实现了模型轻量化(FLOPs:0.136 M,模型的参数量:7.663 k)。为了验证XACNN模型鲁棒性以及轻量化的有效性,本文制备了一个声发射故障诊断数据集,并命名为XA-Dataset。实验结果表示,在XA-Dataset数据集上的平均精度为88.525%(在信噪比为-10分贝到10分贝的拉普拉斯噪声以及高斯噪声进行测试)。此外,通过将模型部署于智能手机端的形式,开发了一种便携式的智能诊断系统。随后,为了进一步地丰富所设计的边缘诊断系统的功能赋予设备故障定位能力,引入了故障距离感知器,提出了一种基于声发射信号的故障诊断及定位Transformer模型,命名为PMOFormer,并将该模型部署在边缘计算设备中进行实时故障诊断及定位。通过修改Transformer的编码层以及自注意力机制来实现模型的轻量化(FLOPs:0.487 M,模型的参数量:6.148 k)。同时,在自注意力机制中引入可变卷积以及多维度输出来提高模型的鲁棒性,其在自制的数据集中在信噪比为-10分贝到10分贝的拉普拉斯噪声以及高斯噪声环境下,平均精度为95.92%,平均距离误差为±1.32 cm。此外,将该模型部署在移动手机以及边缘计算设备中进行实时诊断,其实时运算速度FPS为34以及38。最后,本文通过开发剩余寿命预测模型并设计对应的云服务器部署方案,成功地在前文边缘诊断的基础上引入了运行状态监测能力,以云端感知状态和终端诊断故障的形式,构筑了一个综合的轴承态势泛在感知系统。首先,本文基于Transformer提出了轻量化且高精度模型,命名为SSAFormer。通过修改Transformer中的自注意力来实现模型的轻量化(FLOP:0.3774 M,参数量:3.404 k)。同时,在模型中引入稀疏卷积在降低模型参数的同时,提高模型的精度。随后,将模型部署在腾讯云服务器中进行了实时测试,实验结果表明模型的精度与电脑端测试精度并无变化,模型运行速度满足实时运算条件(FPS:74)。

关键词：智能运维态势感知边缘智能云端计算模型轻量化

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