冶金预处理工艺中工业机器人的应用

工业机器人是多关节的机械手以及多自由度的机械装置,能够代替人工在恶劣环境中进行高强度的工作,被广泛应用在工业领域中。工业机器人可以通过远程遥控和自身动力来完成各种功能,控制方面可以采用人工指挥或者编程控制。冶金行业的工业机器人因受到高温、高污染、高粉尘等工况限制发展较为缓慢,但近几年随着技术的革新,已经具有较大的突破。结合《工业机器人技术基础》一书,可以在冶金行业对工业机器人的应用进行有效的研究和推广。

工业机器人在冶金生产预处理工艺中的应用研究

随着人工智能的进一步发展,工业机器人的智能也在不断提高,各个国家在众多生产领域都将工业机器人应用到人类难以着手或对人类身体有害的工作环境中。在中国的汽车、电子产品生产、冶金、化工、橡胶等行业中,工业机器人得到了广泛的应用,在今后的发展中,随着各个行业的特征需求和劳动力成本的提高,中国的工业机器人的需求量会迅速的增长。现代工业机器人是＂机电一体化＂的典型产品,具有很高的通用性、灵活性和快速反应能力,在工业化国家的焊接、涂装、装配及冷热加工的上下料等作业中都有广泛的应用。本文通过对国内外工业机器人技术及其应用的介绍,从机器人的应用条件和社会经济效益分析着手,初步探讨了工业机器人在冶金生产预处理工艺中的应用前景。

生物冶金氧化预处理过程温度预测研究

针对工业现场,尤其是高寒、高海拔地区受气候条件影响,温度变化剧烈,无法准确测量,难以建立精确的温度模型,进而影响生物冶金浸出率的问题,提出一种基于改进鲸鱼算法(EWOA)和核极端学习机(KELM)综合建模的方法。首先从工业现场采集100组实验数据,然后将前66组数据作为训练样本,后34组数据作为测试样本,最后分别采用KELM、WOA-KELM、EWOA-KELM方法建立氧化槽温度预测模型。研究结果表明,EWOA-KELM预测模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均相对百分比误差(MAPE)均比其它几种预测模型的低。该模型具有更高的预测精度和更强的泛化能力,为测量氧化槽的温度变化情况提供了一种新的方法。

微细浸染型金矿酸性热压氧化预处理动力学研究

以氧气消耗速率表征氧化速率,研究了微细浸染型硫化物金矿热压氧化预处理过程动力学的影响因素,考察了矿浆pH值、温度、矿样粒度、氧分压、气液界面面积和矿浆浓度对氧化速率的影响,以及氧化率和氧化速率的关系。结果表明,矿浆pH<2.5时,保持较高的氧化速率;氧化速率随温度升高、氧分压增加和矿浆浓度降低而增大;增加气液接触面积可提高氧化速率,当矿浆浓度为33%、氧分压1.6 MPa,在优化条件下,气液接触比表面积达到25 m2/m3,40 min可完成氧化预处理。

基于果蝇算法优化GRNN的生物氧化预处理温度预测

为了实现对氧化槽温度的精准预测,提出用改进过的果蝇优化算法来优化广义回归神经网络(GRNN)的参数。改进的方法是在标准果蝇优化算法中加入个体极值的思想,以此提高算法跳出局部极优值的能力。最后分别采用GRNN、FOA-GRNN、IFOA-GRNN方法建立了氧化槽温度预测模型。研究结果表明,IFOA-GRNN预测模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均相对百分比误差(MAPE)均比其它两种预测模型的低,预测精度和泛化能力更强,采用该法可以更精确地预测氧化槽的温度变化。