尚小标
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陈君若
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张伟峰
,
彭金辉
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陈华
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郭胜惠
,
陈菓
材料导报
为了研究微波加热频率、温度、厚度对莫来石耐火材料透波性能的影响,以期设计出在整个微波加热过程中都具有良好的透波性能的耐火层,利用单层平板内电磁波传播的理论机制和计算模拟技术,分析了耐火层厚度、温度及频率变化对莫来石耐火层透波性能影响的规律.同时从透波性能的角度,提出了莫来石耐火层在微波加热中厚度选择的基本原则.研究结果显示,随着厚度的增加,会相继出现多个透波峰,并且透波峰值呈指数减小;随着温度的升高,莫来石耐火层对电磁波的透波峰向较小厚度方向偏移;在915 MHz频率下,厚度为0.025m、0.045 m、0.07m时,莫来石耐火层展现出很好的透波性能.
关键词:
莫来石
,
耐火材料
,
微波加热
,
透波性能
,
介电常数
常晓东
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和飞
,
陈菓
,
彭金辉
,
赵巍
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刘钱钱
,
廖雪峰
钢铁钒钛
doi:10.7513/j.issn.1004-7638.2015.02.010
介绍了国内外钛渣和钛铁矿资源综合利用的现状,并详细叙述了国内外不同的钛渣和铁钛矿制备富钛料的生产工艺.通过对比发现,开发一种在较低能源消耗和较小环境污染条件下从酸溶性钛渣中进一步除杂获得优质人造金红石的新技术,对于我国钛资源的大规模高效利用具有重要意义.认为寻找能替代天然金红石的物料固然重要,而其中开发一种低能耗的金红石生产方法显得尤为重要.
关键词:
钛渣
,
钛铁矿
,
富钛料
,
综合利用
刘利军
,
李东波
,
彭金辉
,
郭胜惠
,
张利波
,
陈菓
材料导报
针对微波加热制备部分稳定氧化锆过程的非线性、多变量、时变等复杂特点,运用机器学习方法中的LM-BP神经网络和支持向量机(SVM),以保温温度、升温速率、保温时间、降温速率和淬火温度作为输入量,稳定率为输出值,建立了微波加热制备部分稳定氧化锆的稳定率预测模型.分别利用两种预测模型进行稳定率的预测,通过与稳定率的测量值对比分析表明,两者均具有良好的预测能力,但SVM模型具有较高的预测精度.
关键词:
部分稳定氧化锆
,
微波
,
稳定性
,
LM-BP神经网络
,
支持向量机(SVM)
,
预测
李东波
,
刘利军
,
彭金辉
,
郭胜惠
,
陈菓
稀有金属
doi:10.3969/j.issn.0258-7076.2011.05.023
由于部分稳定氧化锫具有优良的物理化学性能,在冶金及材料中有着重要的地位,稳定率是部分稳定氧化锫产品性能的一个重要指标.而部分稳定氧化锆的制备过程具有非线性、多变量、时变等特点,本文采用了支持向量机( SVM)及BP神经网络方法对部分稳定氧化锆的稳定率进行了预测.将热处理温度、保温时间、降温速率、淬火温度及升温速率5个指标(参数)作为模型输入量,部分稳定氧化锆的稳定率作为输出值,分别以48组实验数据作为学习样本,并建立模型,运用该模型预测了5组部分稳定氧化锫的稳定率.实验结果表明,2种模型均具有较好的预测能力,人工神经网络模型预测结果平均误差为1.48%,支持向量机模型预测结果平均误差为0.68%,并且支持向量机预测部分稳定氧化锆的稳定率精度更高,可在实际生产过程中推广应用.
关键词:
部分稳定氧化锆
,
稳定性
,
预测
,
支持向量机
,
BP神经网络