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2015年11月3日，由安徽省科技厅组织，来自中国核工业集团公司、中国科学院高能物理研究所、中国科学技术大学、中国船舶重工集团第七一九研究所、日本神户大学、华北电力大学、中国科学院合肥智能机械研究所等国内外单位的多名院士及业内知名专家，对核能安全技术研究所研制的“中国铅基研究反应堆交互式设计与仿真验证平台”进行了成果鉴定。专家组一致认为：“中国铅基研究反应堆交互式设计与仿真验证平台促进了新型反应堆...
为了缩短电动汽车铅酸电池的充电时间,提高能量接受率，基于带放电电流脉宽调制技术，设计了汽车电池脉冲快速充电系统。该系统采用嵌入式控制和上位机监控相结合的方式，软硬设计合理，性能可靠。试验数据分析表明，该系统有效缓解了电池的极化现象，缩短了汽车铅酸电池的充电时间，提高了电池能量接受率。系统具有广泛的应用前景。
铅锌烧结配料过程的智能集成建模与综合优化方法
专家推理策略 改进免疫遗传算法 定性定量综合集成
2009/9/8
以铅锌烧结配料过程为背景, 针对传统配料方法中存在的成本高和准确率低的问题, 提出一种智能集成建模与综合优化方法. 首先, 在建立过程神经网络模型和改进灰色系统预测模型的基础上, 利用信息论中熵值的概念, 提出一种既可保证预测精度又能满足配料计算对数据完备性要求的烧结块成分集成预测模型; 其次, 以成本最小为目标建立烧结配料优化模型, 采用基于专家推理策略和改进免疫遗传算法的定性定量综合集成方法,...
针对铅锌烧结过程中复杂的过程优化控制问题，提出基于综合工况评判模型的铅锌烧结过程操作参数优化方法。在基于机理分析的基础上，综合运用主元分析、神经网络和模糊理论等方法，建立综合工况评判模型；并根据当前的操作参数和综合工况评判模型结果，采用基于模糊C均值聚类的匹配优化算法获得最优的操作参数，从而为现场操作人员提供科学的操作指导。结果表明：该方法可显著改善工况波动、提高烧结块的产量和质量，较好地解决铅锌...
采用主元分析、 神经网络、 专家系统等多种智能化方法， 建立了铅锌烧结过程中烧结块产量质量模型， 并由此得到了铅锌烧结过程的优化控制目标函数。 并采用聚类搜索、 专家系统对生产目标函数进行了优化， 以实现操作参数的优化控制。 提出的面向生产目标的智能集成建模与优化控制技术， 较好地解决了多输入、 多输出、 强非线性、 强耦合性复杂工业过程的优化控制问题， 实现了高产、 低耗、 优质的生产目标， 为...