国家自然科学基金(61203214)
- 作品数:6 被引量:25H指数:3
- 相关作者:肖冬刘善军毛亚纯何大阔宋亮更多>>
- 相关机构:东北大学宝山钢铁股份有限公司上海宝钢节能技术有限公司更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金国家科技支撑计划中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域:矿业工程自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 穿孔效率与能耗的建模与综合优化被引量:3
- 2013年
- 对于无缝钢管穿孔生产,穿孔效率和穿孔能耗是衡量生产的两个重要指标。但由于其影响因素复杂,难以建立机制模型,故难以实现对其模型的综合优化。为实现穿孔效率和穿孔能耗的综合优化,根据穿孔生产工艺将穿孔过程分成3个部分,提出了基于均值子时段MICR方法的穿孔效率和穿孔能耗的预报模型。在预报模型的基础上,采用遗传算法对各段工艺参数的平均值进行寻优,得到穿孔效率和穿孔能耗综合优化结果。仿真和试验结果表明,基于穿孔效率和穿孔能耗预报模型的优化方法可有效取得最优工艺参数,为穿孔效率的提高和穿孔能耗的降低提供依据。
- 肖冬王继春毛志忠潘孝礼
- 关键词:无缝钢管遗传算法
- 高压水除鳞系统的节能改造及控制方法研究
- 以宝钢德盛不锈钢有限公司带钢厂为研究对象,提出了一种基于高压变频器的热轧高压水除鳞控制系统。在整个控制系统设计中,既要保证高压变频系统的可靠性,又要处理好高压变频器在使用过程中产生的快速响应问题。同时,还要避免经常性的快...
- 肖丽肖冬
- 关键词:变频器高压水除鳞节能
- 文献传递
- 露天与地下协同开采模式与方法研究(英文)被引量:6
- 2018年
- 在大型金属矿山露天开采的末期,需要经历露天开采转地下开采的过渡时期,但两者存在着相互干扰的问题,造成过渡期安全生产条件差和产能衔接困难。为了解决过渡期开采安全条件差和产量衔接困难等技术难题。本文以大孤山矿山为例,针对过渡期矿体条件,提出并建立了适合协同开采的楔形转接新型过渡模式,其完全取消了境界矿柱以及人工形成覆盖层的工艺,并将挂帮矿诱导冒落法开采技术与露天底部矿量陡帮延深开采技术有机结合,用于实际开采过程中。结果显示,1)露天境界细部优化减少岩石剥离量,2)实现协同开采过渡期产能稳定衔接。研究表明,该方法地下采用诱导冒落法开采挂帮矿,露天采用陡帮开采工艺开采坑底矿,按露天与地下开采工艺的优势对比优化露天延深开采的细部境界,本研究在一定程度上为过渡期矿山露天转地下开采提供了真实准确的技术支撑。
- 范晓明任凤玉肖冬毛亚纯
- 关键词:露天转地下开采
- 一种基于聚类分析的3MAD-MMMD过失误差侦破方法被引量:1
- 2015年
- 软测量建模时所使用的数据集中若含有过失误差,将在很大程度上影响所建模型的精确度.因此,在建模之前,针对建模所使用的数据集,提出了基于聚类分析的集成3MAD-MMMD过失误差的侦破方法.在采集无缝钢管穿孔过程中不同变量不同时刻的数据后,将其排列成数据矩阵.首先运用3MAD算法剔除其中的单变量大误差得到新的数据矩阵,之后采用欧氏距离公式求得新矩阵中同一变量的数据到其最近点的距离,最后以所有变量最近距离的中位值dmed为检测标准,对新的数据矩阵进行过失误差侦破处理.实验和仿真图表明,3MAD-MMMD侦破方法有效地剔除了采集数据中的过失误差.
- 肖冬包晶晶
- 关键词:软测量建模聚类分析
- 基于贪婪策略整体分布优化算法的0-1背包问题求解被引量:3
- 2015年
- 提出了一种思想简单且可用于0-1背包问题求解的基于贪婪策略整体分布优化算法.该算法首先随机产生一个初始种群,经贪婪策略将种群变成价值相对较高的可行解,保留本次最优解;然后以最优解为中心,用柯西分布产生新的种群,经贪婪策略将新种群变成相对价值较高的可行解,再保留本次最优解,重复以上过程,达到最大迭代次数,求出问题的全局最优解;最后,对不同规模的问题进行了实验.结果表明:该算法在求解0-1背包问题上是有效的,比遗传算法、贪婪算法具有更强的寻优能力.
- 薛翠平刘静宜肖冬
- 关键词:贪婪策略价值密度
- 可见、近红外光谱和深度学习CNN-ELM算法的煤炭分类被引量:11
- 2018年
- 煤是工业的主要能源,煤的品质对工业和环境起决定性作用。在使用煤的过程中,如果不能准确确定煤的品种,有可能对生产效率、环境污染、经济损失等会造成重大的影响。传统的煤分类,主要依靠人工方法和化学分析方法,这些方法的缺点是高成本和耗费时间。如何快速准确确定煤的品质很重要。因此,提出深度学习、极限学习机-ELM算法和可见、红外光谱联合建立煤矿分类模型。首先,从抚顺、伊敏和河南夹津口煤矿区采取不同煤样品,并使用美国Spectra Vista公司的SVC HR-1024地物光谱仪测得光谱数据。然后利用深度学习的卷积神经网络-CNN提取光谱特征,并采用ELM算法对光谱数据建立分类模型。最后,为进一步提高分类精度,引入粒子群算法。通过全新定义惯性权重和加速系数的取值范围来改进粒子群算法,并使用改进粒子群算法优化CNN-ELM网络。实验结果表明,和PCA特征提取方法比较,CNN网络能够更好的提取光谱特征,CNN-ELM分类模型有良好的分类效果;改进ELM分类模型的分类精度高于基础ELM和SVM分类模型。与传统的化学分析方法和人工方法相比,此方法在经济、速度、准确性方面均具有无可比的优势。
- LE Ba Tuan肖冬毛亚纯宋亮何大阔刘善军
- 关键词:极限学习机