扁球壳体的整体无模成形理论与实验

对不同轴比和不同瓣数的不锈钢扁球壳体进行了整体无模胀形成形实验研究及理论探讨。首先介绍了壳体成形的几何调节原理和材料调节原理 ,讨论了扁球壳体的应力分布特点和塑性变形顺序。对实验壳体的尺寸变化、变形过程中的内外表面应变分布、变形前后的壁厚变化规律进行了测试分析 ,探讨了各种壳体的趋球变形过程 ,壳体的长短轴变化趋势及塑性变形规律。实验证明 ,在封闭扁球壳体内塑性趋球规律仍然起作用 ,扁球无模液压整体成形是一项有发展前途的新工艺     

一体化A_mO_n工艺BP神经网络数学模型研究

讨论基于BP神经网络一体化AmOn污水处理工艺数学模型的构建。在分析神经网络和一体化AmOn污水处理工艺各自特点的基础上,建立了具有11个输入层节点、5个输出层节点以及包含两层隐含层的BP神经网络,并确定了各隐含层的节点数、网络的权值和阈值。对模型的验证结果表明:BP神经网络模型基本反映了AmOn一体化工艺的主要特点,网络预测出水结果与实测结果相差不大,神经网络模型具有较好的泛化能力。     

局部预压力结构扁挤压筒的分析研究

通过对扁挤压筒结构的优化分析 ,提出了局部预压力结构扁挤压筒模型 ,给出了对模型的有限元分析结果。采用局部预压力结构方法设计的扁挤压筒 ,与等效厚壁圆筒法设计的扁挤压筒相比 ,在同等条件下 ,可以使危险部位的等效应力明显降低     

生物滴滤池去除VOCs工艺参数优化研究

以甲苯、乙苯、对二甲苯、间二甲苯及邻二甲苯的混合气体作为试样,考察了生物滴滤工艺中,不同填料选择、不同停留时间、不同进气浓度对去除效率的影响。结果表明:1)分别以竹炭、陶粒、火山岩及烧结填料作为填料时,特制烧结填料性能更佳,综合成本等因素,工程应用宜采用烧结填料或陶粒;2)生物滴滤池去除VOCs苯系物的停留时间宜取值25~40 s,去除率能够达到80%以上;3)VOCs苯系物应用生物滴滤工艺进行净化处理,含量在50~300 mg/m3时,能取得较高的去除率,去除率为63%~95%;升高到300~500 mg/m3时,出气苯系物残存量较大,应考虑多级滴滤池串联,或者串联其他工艺;4)生物滴滤池工艺对VOCs苯系物的去除具有可行性,最优工艺参数及填料时,污染物去除率可达90%以上。     

中小城镇污水处理工艺选择的优化分析

随着我国经济的不断发展,经济发展与环境资源的矛盾问题不再是大城市独有的现象,很多中小城镇也面临着经济发展对环境资源的侵害,尤其在水资源方面,中小城镇因污水处理工艺水平低、成本投入低等因素的限制,水污染的问题更加严重。本文从中小城镇污水处理现状入手,分析中小城镇污水处理工艺的选择优化,为提高中小城镇水资源保护效果提供一些思路。     

污泥堆肥技术及工艺优化研究进展

我国污泥产量逐年增长,污泥处置问题面临严峻挑战.污泥堆肥技术因其符合绿色发展理念,是极具发展潜力的污泥处置技术.高效化、高值化、智能化是目前污泥堆肥技术的发展方向.从堆肥调理剂的优化发展、污泥堆肥的曝气策略、除臭工艺及堆肥设备的工艺优化等方面,归纳总结了目前污泥堆肥技术工艺的发展现状及面临的主要问题.提出从废物利用、可...     

BIOLAK工艺的BioWin稳态模拟及优化研究

利用BioWin 3.0软件,对丹徒污水处理厂进行BIOLAK工艺建模,基于监测、运行及前期调研数据,进行预设稳态模拟、模型参数的敏感性分析、模型校准及验证.模型参数敏感性分析表明,对出水水质有影响的动力学及计量学参数有12个,通过参数调整,可以校准模型.模型验证表明,已建工艺模型基本能模拟实际运行出水状况.采用经验证的BioWin模型模拟了不同运行工况下出水水质的变化,结合污水厂设备设施运行情况,预测并总结出优化的运行方案.     

染色废水处理工艺设计的比选优化

针对废水的成分 ,通过对废水处理方法的比较以及生物污泥的分析选用 ,采用“水解酸化 生物接触氧化 混凝沉淀 氧化”工艺流程处理印染废水。通过研究同类工程的运行情况 ,分析工艺潜在的净化能力 ,提出了进一步的优化措施 ,出水水质可达到一级排放标准     

好氧生化法处理印染废水原水的工艺优化研究

针对传统印染废水处理工艺通常需要投加大量混凝药剂,导致工艺流程长,化学污泥产量高,且化学药剂对后续好氧生化段微生物活性造成抑制的问题,对好氧生化法进行工艺优化,发现在各项工艺参数适宜的条件下,好氧活性污泥对印染废水原水具有良好的适应性,且长期运行对于COD去除率平均可达65%,可以为实际印染废水处理工程应用中使好氧工艺发挥最佳性能提供参考。     

多面球填料拦截沉淀工艺在水厂改造中的应用

从突破传统沉淀技术的角度出发,在微絮凝拦截沉淀技术的基础上,提出将一种多面球填料作为拦截材料用于沉淀池中的水处理工艺,并对该工艺的技术特点和在水厂改造中的实际应用效果进行了研究。结果表明:多面球填料拦截沉淀工艺对颗粒物的去除主要是通过不断改变水流方向形成涡旋,从而增加矾花的有效碰撞,使得矾花变得密实,以利于其沉淀去除。通过将该多面球填料拦截沉淀工艺应用于汨罗新市水厂的改造中,并保留水厂原有的斜管沉淀池,一并投入运行,运行结果表明:多面球填料沉淀池出水浊度为2NTU以下,而斜管沉淀池出水浊度则在2NTU以上,表明多面球填料沉淀池在低浊度水的处理效果上优于斜管沉淀池,可为农村中小型水厂改造提供参考。     

简化活性污泥数学模型的优化

为了从控制运行的角度促进简化数学模型的应用，必须借助其它优化手段进一步提高预测精度。本文主要介绍了应用于简化数学模型的扩展卡尔曼滤波、神经网络和误差反馈系统三种优化方法以及优化后的验证结果。从验证结果来看，优化的ROM模型与ASMl模型的定性变化行为相似，基于神经网络的复合模型对PO4^3-和NOx^-的预测结果非常准确，误差反馈的优化系统模拟性能良好。     

二维水质模型横向扩散系数的人工神经网络模拟

将人工神经网络的理论和方法引入河流横向扩散系数的理论预测中，提出了基于BP人工神经网络的横向扩散系统预测模型，应用国内外河流的实测样本对模型进行训练与检验表明，该模型用于横向扩散系数的计算不仅可行而且精度较高，为河流横向扩散系数预测研究开辟了新途径。     

板料冲压过程的数值仿真与参数优化

采用有限元动态分析技术,采用HILL屈服准则,模拟了板料拉深成形的过程,结合实验拉深进行比较,模拟结果与实验数据符合。应用0.618一维搜索优化方法,在数值模拟中对压边力进行了优化,为实验中压边力的确定提供了参考数据。     

径向基函数神经网络在水质评价中的应用

采用径向基函数 (RBF)来构造多层前馈BP神经网络 ,根据某流域水系的水质监测数据 ,建立一个对地表水质进行判别的多层前馈网络数学模型。以地表水质污染主要的七项指标为训练样本 ,利用该网络对水质进行评价 ,并将计算结果与其它方法进行比较分析。结果表明 ,该方法收敛速度较快 ,预测精度较高 ,效果好。     

基于BP神经网络的安全评价方法研究

阐述了BP神经网络的基本原理,利用机会约束的思想建立了综合安全评价模型．运用反向传播算法和遗传算法对神经元网络进行训练,在此分析基础上对系统综合安全评价模型进行求解,并对运用神经元网络进行综合安全评价的优点进行了分析。     

基于MATLAB的BP神经网络模型在漠阳江水质评价中的应用研究

为提高水质评价的准确性,基于MATLAB及人工神经网络理论,采用误差反向传播的BP算法建立漠阳江水质评价模型,充分利用神经网络的非线性映射特性,取7项常规地表水水质评价指标对漠阳江水质进行评价,并将BP神经网络评价结果与单因子评价法及综合指数法的评价结果进行比较,网络运行结果表明一致效果良好.同时较传统的水质评价方法,该网络具有较高的识别精度,提高了水质评价等级的准确性,使评价的结果更具有科学性.     

BP神经网络在降水酸度预测中的应用

本文利用南昌市城市大气中SO2、NOX、TSP等浓度数据及降尘数据建立了BP神经网络的降雨酸度预测模型，结果表明：BP神经网络的预测模型不仅能较好地反映致酸因素与降水酸度的相互关系，而且预测精度也高于多元回归等模型。     

灰色关联法和层次分析法在工程方案优选中的应用

针对目前工程方案在选择过程中普遍存在的主观随意性和不确定性,结合工程中的实际问题,将层次分析法的思想融入灰色关联法之中,使灰色关联模型的建立和求解更趋完善,并结合污水处理厂多方案投标的实际案例,对模型的建立过程和求解的步骤进行逐步的验证,通过验证证实了层次分析法和灰色关联法联合使用能够在一定程度解决目前多方案选择过程中主观因素影响过大的问题。从而为工程中多方案的优化选择问题提出了一套客观化的方案。     

基于气象相似准则的城市空气质量预报模型

为提高城市空气质量预报准确率,文章在传统BP神经网络的基础上提出了基于气象相似准则的样本优化方法,建立了三层样本筛选优化机制,确定了阀值及权重矩阵,从而建立了城市空气质量动态预报模型。将模型应用在广州8个空气质量监测站点的预报上,并与传统的BP神经网络空气质量预报模型进行了对比分析,效果良好。分析结果表明,广州8个空气质量监测站点的SO2、NO2、PM10/2.5的实测值与预报值的平均绝对误差分别为0.016 mg/m3、0.014 mg/m3、0.020 mg/m3,级别预报准确性评分分别为89.6、92.6和84.6,预报准确度综合评分达81.6,并且比传统神经网络模型具有更高的预报精度。     

基于PSO-BP神经网络的山西省碳排放预测

山西作为能源使用和碳排放大省,推动“双碳”战略对全国具有重要示范意义。基于IPCC（政府间气候变化专门委员会）排放系数法测算山西省2000—2020年的碳排放量,运用Tapio脱钩模型分析碳排放与经济发展之间的脱钩关系,利用LMDI法对影响碳排放变化的因素进行分解,采用PSO-BP神经网络模型对山西省的碳排放量进行模拟和预测。结果表明：2000—2020年山西省碳排放量呈增长趋势,碳排放强度呈下降趋势,脱钩系数为0.585,整体处于弱脱钩状态。经济增长是碳排放量增长的决定因素,而产业结构与能源强度的优化调整是抑制碳排放的主导因素。引入PSO（粒子群优化算法）有效提高了BP神经网络的预测精度。预测结果显示,在基准情景、低碳情景和强化低碳情景下,山西省碳排放分别于2032年、2029年和2027年达峰。针对预测结果,提出了相关政策建议。