基于Plackett-Burman试验设计的颗粒流模型细观参数敏感性分析

基于Plackett-Burman试验设计方法建立了颗粒流模型细观参数敏感性响应分析的数值实验方案,对实验结果构建回归模型方差分析,分析结果表明采用回归方差拟合数值模型宏观力学特性与细观参数是可行的。对拟合方程的回归系数进行显著性检验,检验结果表明数值模型宏观特性的单轴抗压强度、弹性模量及泊松比对应的主要影响因子分别是切向接触强度、颗粒接触模量及最小颗粒半径。通过Plackett-Burman试验设计方法有效筛选出影响各项宏观力学特性的主要细观参数因子,降低了细观参数赋值的复杂性。

脱落酸产生菌液体发酵培养基的优化

应用 Plackett- Burman设计和球面对称设计实验 ,对脱落酸产生菌液体培养条件进行优化 ,确定最佳培养基组成 ,其摇瓶产量可达 14 5.9μg/ml,比优化前产量提高 60

稀盐酸预处理木质纤维素研究

研究了稀盐酸处理木质纤维素,应用Plackett-Burman设计的实验方法考察了反应时间(t)、反应温度(θ)、盐酸质量分数(c)和液固质量比(r)4个因素对木质纤维素预处理效果的影响,并对这4个因素进行组合优化工艺过程。结果表明,当t=1 h、θ=115℃、c=1%,r=10为较优化的反应条件。

Optimal control of end-port glass tank furnace regenerator temperature based on artificial neural network

In the paper, an artificial neural network (ANN) method is put forward to optimize melting temperature control, which reveals the nonlinear relationships of tank melting temperature disturbances with secondary wind flow and fuel pressure, implements dynamic feed-forward complementation and dynamic correctional ratio between air and fuel in the main control system. The application to Anhui Fuyang Glass Factory improved the control character of the melting temperature greatly.