BP神经网络的脱油机械散气-水力旋流器模型

基于计算流体动力学(cfd)方法,采用gambit建模,利用fluent软件中的离散相模型(dpm)进行分析,分析出了普通双锥型水力旋流器内壁的磨损部位包括切向入口处、旋流腔和大锥段的交界处,以及大锥与小锥的交界处等;改进后旋流器的磨损情况得到了明显的改善,分离效率也有所提高。同时,对双锥型水力旋流器的压力特性进行了分析。

利用rsm模型模拟计算三维水力旋流器模型,分析了计算结果,并且与相关文献比较后认为:三维模型模拟水力旋流器具有一定的可行性,而二维轴对称模型与实际有一定的差距。

轻质分散相水力旋流器在食用油的提炼、奶品脱脂、果汁浓缩等农副产品加工以及废水回用于农田水利的过程中有着广泛的应用前景。该文根据旋流器的分离效率模型计算并关联了轻质分散相水力旋流器的分割尺寸d50,可作为衡量旋流器分离能力的标志。得到的结果可适用于不同的流体流量、不同的分流比、不同的流体物性参数以及不同尺寸关系的旋流器。根据计算结果,分流比对分割尺寸的影响比较小,半锥角、溢流口尺寸与底流口尺寸对分割尺寸的影响比较大。旋流器大小、流体的流量以及物性参数对旋流器分割尺寸的影响比较直接,当旋流器尺寸r0、流量以及物性参数变化时,分割尺寸的改变遵循旋流器数不变的规律。由于分割尺寸与r0的平方根成正比,所以旋流器尺寸越小,分割尺寸也越小,因此旋流器的分离能力也就越大。

第47卷第6期厦门大学学报(自然科学版)vol.47no.6 2008年11月journalofxiamenuniversity(naturalscience)nov.2008 基于bp神经网络的工程估价模型及其应用 叶青,王全凤 (华侨大学土木工程学院,福建泉州362021) 收稿日期:20080414 基金项目:福建省自然科学基金(2008j0196)资助 email:yeqing@hqu.edu.cn 摘要:基于bp神经网络的工程估价模型具有高度的容错性和较强的泛化能力,通过对数据并行处理的方式能快速准 确地估算出工程造价.本文根据bp神经网络原理,选取福建泉州地区的21组工程实例来建立模型,其中19组为训练样 本,2组为检测样本,确定了13个主要造价

文章论述了基于主成分分析法的bp模型结构,用新的方法来改进科研绩效评价系统统计的合理性和正确性。

分析了传统的工程伪装评价方法的不足，较全面地考虑了影响工程伪装效能的因素，建立了客观的评价模型，设计了两级神经网络，初步提出了评价模型中各因素的指标级，构建了基于bp神经网络的工程伪装效能评估系统，该系统可以实现对工程伪装效能的客观评估。

针对六自由度机械臂耦合性强、时变、非线性等性能,基于拉格朗日动力学建模方法,文章采用bp神经网络逼近模型,实现高精度轨迹跟踪。该方法根据六自由度机械臂本体采集的数据进行黑箱辨识建模解耦,建模过程采用bp神经网络逼近,提升建模精度、简化建模过程。针对解耦后的系统,还需建立pid闭环控制器进一步实现轨迹跟踪控制。仿真及实验结果表明,基于bp神经网络的pid控制器能够改善系统的鲁棒性和稳定性,并有效抑制抖动。

文章在分析影响水力旋流器分级效率因数的基础上,提出通过降低底流中细粒级含量来增大旋流器的分级效率的方法,并对旋流器做了一些改进。新型旋流器采用加冲洗水的方式对矿浆进行二次分级,利用独特的底流口旋转筛分分级技术对底流进行三次分级,减少底流中细粒含量,以满足高效分级的要求。

轨道交通费率清分的实质是在不同线路下网络客流分布的问题。在充分考虑乘客出行路径选择多要素的基础上,提出一种基于神经网络的轨道交通客流清分模型。将影响乘客出行路径选择的多要素分为确定性要素和不确定性要素,通过样本训练神经元的抑制系数和激励系数,结合转换函数将结果传导给输出层输出。与传统模型相比,该模型更符合乘客出行选择的多要素心理。最后通过对比客流调查结果和logit模型表明,在排除其他要素的干扰下,该方法能够较好的实现客流在不同线路的清分。

轨道交通费率清分的实质是在不同线路下网络客流分布的问题。在充分考虑乘客出行路径选择多要素的基础上,提出一种基于神经网络的轨道交通客流清分模型。将影响乘客出行路径选择的多要素分为确定性要素和不确定性要素,通过样本训练神经元的抑制系数和激励系数,结合转换函数将结果传导给输出层输出。与传统模型相比,该模型更符合乘客出行选择的多要素心理。最后通过对比客流调查结果和logit模型表明,在排除其他要素的干扰下,该方法能够较好的实现客流在不同线路的清分。

目前,机械故障诊断技术逐渐朝着智能化的方向发展,使用人工神经网络对故障进行诊断的优势较为明显。传统神经网络的收敛较慢,并且较为容易陷入到局部最小,所以就提出了改进的神经网络。根据相应的问题描述,实现了神经网络故障预测模型的改进,将机械故障作为例子,创建机械故障预测模型实现故障的预测,通过对比改进神经网络和传统神经网络,说明此方法的有效性。

旋流器的定位不合理导致二段闭路磨矿细度控制始终不能达到理想效果，浮选回收率受到影响，旋流器的工作压力控制不稳，进而影响到重选回收率。

利用现有旋流器流场分析理论研究成果,针对常规水力旋流器存在的短路流等问题,提出在常规水力旋流器的基础上增设轴向零速包络面过滤网的结构改进思路,将常规的水力旋流器改进成为以旋流为主过滤分离为辅的新型分离设备,并对其合理性和可行性进行了理论上的分析论证,同时讨论了滤网对流场的影响以及相关的问题。

为了获得充气水力旋流器在用以控制大密度有用矿物过磨的进一步研究中其结构及操作参数优化的理论基础，本文采用改进型充气水力旋流器处理了含铜多金属硫化矿物。研究了其结构九和操作参数对其分级与富集特性的影响。

针对固液分离水力旋流器,研究了结构参数及操作参数对压力特性的影响,得到了含气条件下水力旋流器的压力特性研究结果,并进行了能耗分析。实验结果表明,在含气条件下水力旋流器的溢流和底流压差都显著增加;在不含气条件下压降比随着流量的增加而降低,但在含气时则基本保持不变;随着旋数的增加,压差增大,而压降比减小;随着气液比的加大,压差基本呈增加趋势,而压降比则无明显变化。最后指出,减少水力旋流器能量消耗的方法主要有降低流量、旋数或气液比,其中最可行的方法是降低水力旋流器入口处的气液比,即提高游离水脱除器等前端处理设备的除气效率,尽可能降低混合介质中气体的含量

在机械优化设计领域针对实体结构的动态分析计算,采用bp神经网络可以提高优化收敛速度和精度,神经网络理论与传统的数值方法相结合具有重要的现实意义。

加拿大在阿尔伯特的麦克穆里地区产出了在量的同砂尾矿，包括砂、粘土及混入的沥青。本研究的目的是选用水力旋流器并对它在排除尾矿中细粒物料方面的作用进行评价，同时产出固体含量为７５％的沉砂产品。

利用空气压缩机、nikuni气液混合泵对旋流器单体进行注气试验.通过注入的微气泡捕获微小油滴形成的油-气复合体,在离心力的作用下,气泡将携带油滴运移至核心处,完成气浮选和旋流分离的协同效应,从而实现油水高效分离.试验结果表明:采用注气方法可改善水力旋流器的分离效果,但空气压缩机单点注气破坏流场的稳定,旋流器分离效率的提高并不明显;空气压缩机入口注气、微孔管旋流腔注气与采用nikuni气液混合泵注气3种条件下,水力旋流器的分离效率均可达到95%以上,是较为理想的注气形式.

比较分析了现行的造价估测模型的特点及其存在的问题,突出bp神经网络模型进行造价估测的理论优势,引入工程分类思想,以学校类建筑为例,建立了bp神经网络估测模型并进行了造价估测。

造价估测方法的研究和bp神经网络模型的应用——比较分析了现行的造价估测模型的特点及其存在的问题,突出bp神经网络模型进行造价估测的理论优势,引入工程分类思想,以学校类建筑为例,建立了bp神经网络估测模型并进行了造价估测。　　

众所周知,用于颗粒状物料分级的水力旋流器的工作效率取决于其部件,包括沉砂口的工作表面的状况。全苏非金属建筑材料和水力机械化科学研究所经研究建议采用工作表面粗糙,边部颗粒粒度相同而高度不同的沉砂口。

文中从城市道路利用者的基本感受角度出发,提出一套科学合理的城市道路交通满意度评价体系,利用层次分析法与bp神经网络最终确定评价结果,发现城市道路交通系统中存在的问题,以期找出解决问题的有效途径,为城市交通管理部门提供科学的决策依据,最终提高城市道路交通的服务质量。