摘要 本文介绍了一种基于闪蒸还原的新型炼铁技术的开发。开发从动力学可行性的证明开始,考虑到典型的闪蒸反应器仅提供几秒钟的停留时间。随后在实验室闪蒸反应器中进行测试,最后进行中试操作。本文制定的速率方程是考虑到温度、停留时间和还原气体分压的最佳组合而开发的,以实现 > 95% 的还原度。在中型实验室闪蒸反应器中进行的实验表明,在低至 1175 °C 的温度下,在几秒钟的停留时间内可以获得 90% 以上的还原度。安装并运行了一个在 1200-1550 °C 下运行的中试反应器,以收集扩大工艺所需的数据。在这个大型反应器中进行的测试验证了设计概念在供热和停留时间方面的有效性,并确定了技术障碍。这项研究证明了闪蒸炼铁技术的技术可行性。这项工作的结果将有助于工业闪蒸炼铁反应器的设计。与平均高炉炼铁工艺相比,该项新技术预计可降低炼铁能耗高达 44%,并减少二氧化碳排放量高达 51%。
极端热量有充分的文献对健康和死亡率产生不利影响,但是它与生物衰老的联系(这是发病率和死亡过程的前光标)的联系不清楚。本研究研究了全国代表性的56岁以上成年人样本(n = 3686)的全国代表性样本中的环境室外热量与表观遗传老化之间的关联。使用热量指数计算社区中的热天数,涵盖了从收集血液到6年前的时间窗口。多级回归模型用于预测PCPhenoage加速度,PCGRIMAGE加速度和DunedInpace。在短期和中期窗户上有更多的热天数与PCPhenoage加速度的增加有关(例如,B先验7日起 +热量:1。07年)。长期热量与所有时钟相关(例如,B先前1年发射 +热量:PCPHENOAGE 2。48年,B先前1年发射 +热量:PCGrimage的1.09年,B先前的6年股票 +热量:DuneDInInInpace的0.05年)。亚组分析显示,没有社会人口统计学因素增加脆弱性的有力证据。这些发现提供了有关将热量与与衰老相关的发病率和死亡率风险联系起来的生物基础的见解。
我们开展了一项研究来评估梯度提升算法在岩爆评估中的潜力和稳健性,建立了一个变分自动编码器(VAE)来解决岩爆数据集的不平衡问题,并提出了一种针对基于树的集成学习的多级可解释人工智能(XAI)。我们从现实世界的岩爆记录中收集了537个数据,并选择了四个导致岩爆发生的关键特征。首先,我们使用数据可视化来深入了解数据的结构,并进行相关性分析以探索数据分布和特征关系。然后,我们建立了一个VAE模型来为由于类别分布不平衡而产生的少数类生成样本。结合VAE,我们比较和评估了六种最先进的集成模型,包括梯度提升算法和经典逻辑回归模型,用于岩爆预测。结果表明,梯度提升算法优于经典的单一模型,而 VAE 分类器优于原始分类器,其中 VAE-NGBoost 模型的结果最为理想。与针对不平衡数据集结合 NGBoost 的其他重采样方法(例如合成少数族群过采样技术 (SMOTE)、SMOTE 编辑最近邻 (SMOTE-ENN) 和 SMOTE-tomek 链接 (SMOTE-Tomek))相比,VAE-NGBoost 模型的效果最佳。最后,我们使用特征灵敏度分析、Tree Shapley 附加解释 (Tree SHAP) 和 Anchor 开发了一个多级 XAI 模型,以深入探索 VAE-NGBoost 的决策机制,进一步增强基于树的集成模型在预测岩爆发生方面的可靠性。
“欢迎 AI 速递”活动概要 ■ 活动期间:2022 年 3 月 14 日(星期一)0:00 至 2022 年 3 月 27 日(星期日)23:59 ■ 活动详情:在上述期间内首次报名参加“AI 速递”,
对农村发展的支持是普通农业政策的第二支柱,为会员国提供了欧盟的信封,以在多年,共同资助的计划下在全国或地区进行管理。总共预见了所有27个成员国的114个计划以及英国的4个计划。2014 - 2020年期间的农村发展法规涉及六个经济,环境和社会优先事项,并且计划包含明确的目标,阐明了要实现的目标。此外,为了更好地协调行动并最大程度地与其他欧洲结构和投资基金(ESIF)提高协同作用,已经与每个成员国达成了一项合伙协议,强调了其广泛的欧盟资助结构投资战略。
位英语 考试 特点 , 采用多 功能 的编排 方法 , 不仅 有助 于考生 理解记 忆单 词 , 准 确掌 握词的 运用 , 而且 能够 使 考生 快 速扩
摘 要: 采煤机是综采工作面的核心装备,研发智能采煤机器人是实现综采工作面智能化的关键。 综合分析当前采煤机机器人化研究进程中的传感检测、位姿控制、速度控制、截割轨迹规划与跟 踪控制等技术的研究现状,提出研发智能采煤机器人必须破解的 “ 智能感知、位姿控制、速度控制、 截割轨迹规划与跟踪控制、位 − 姿 − 速协同控制 ” 五大关键技术,并给出解决方案。针对智能感知 问题,提出了构建智能感知系统思路,给出了智能采煤机器人智能感知系统的架构,实现对运行 状态、位姿、环境等全面感知,为智能采煤机器人安全、可靠运行提供保障;针对位姿控制问题, 提出了智能 PID 位姿控制思路,给出了改进遗传算法的 PID 位姿控制方法,实现了智能采煤机器 人位姿精准控制;针对速度控制问题,提出了融合 “ 力 − 电 ” 异构数据的截割载荷测量思路,给出 了基于神经网络算法的截割载荷测量方法,实现了截割载荷的精准测量;提出牵引与截割速度自 适应控制思路,给出了人工智能算法牵引与截割速度决策方法和滑模自抗扰控制的牵引与截割速 度控制方法,实现了智能采煤机器人速度精准自适应控制;针对截割轨迹规划与跟踪控制问题, 提出了截割轨迹精准规划思路,给出了融合地质数据和历史截割数据的截割轨迹规划模型,实现 了截割轨迹的精准规划;提出了截割轨迹精准跟踪控制思路,给出了智能插补算法的截割轨迹跟 踪控制方法,实现了智能采煤机器人截割轨迹高精度规划与精准跟踪控制;针对 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同 控制问题,提出了 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数智能优化思路,给出了基于多系统互约束的改进粒子 群 “ 位 − 姿 − 速 ” 协同控制参数优化方法,实现了智能采煤机器人智能高效作业。深入研究五大关键 技术破解思路,有利于加快推动研发高性能、高效率、高可靠的智能采煤机器人。
摘要 进行了飞行动力学评估,以分析使用外襟翼进行滚转控制的能力。根据空客 A350 襟翼系统架构,外襟翼可以通过使用所谓的主动差动齿轮箱 (ADGB) 独立于内襟翼展开,两种不同的概念被认为可能有利于实现预期目的。在这两种概念中,为了减轻重量和降低系统复杂性,都拆除了内副翼,外襟翼与外(低速)副翼一起执行(全速)滚转控制。概念 1 包括通常的襟翼几何形状和外副翼,而概念 2 包括外襟翼,其沿翼展方向延伸了内副翼的长度。在所呈现的分析中未考虑滚转扰流板。飞行动力学评估表明,为了满足认证规范 CS-25 和操纵质量标准的要求,襟翼偏转率至少需要达到 16°/s。系统分析表明,现有 ADGB 仅能使襟翼以最大速率 0.43°/s 偏转,或略作修改后为 1.4°/s 偏转 _____________________________________________
1 技术说明 KV-150M1 和 KV-250M3 是钢制爆轰室,设计用于承受高达 150 克(KV-150M1)或 250 克(KV-250M3)TNT 当量的重复爆炸。在严格遵守操作程序和要求的情况下,爆轰室的使用寿命以 10,000 次爆炸计算。爆轰室配备两个覆盖钢盘的窗口,可用于安装各种光学或电气测量仪器,以研究爆炸过程。爆轰室包含两个带有手动操作阀门的附加入口,用于通风。第一个阀门用作压缩气体的输入,用于惰性化或冲洗爆轰室。第二个输出阀门用于取样和抽空爆炸后的气体。买方应提供压缩气体源和/或带有通风风扇的柔性软管,并将废气排到测试区域外,以供爆轰室操作。弹膛由一个主盖关闭,主盖配有卡口锁,卡口锁由橡胶密封件紧固。KV-250M3 的盖子向右侧打开,而 KV-150M1 的盖子则使用弹簧辅助臂向上移动。KV-250M3 包含一个与主盖相对的附加服务盖,也可用于安装测量系统。两个弹膛的盖子都包含点火电路的阻断机制,当盖子未完全关闭时,可防止电击发。电击发电路的触点