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常德市科技重大专项2020
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国际与区域科技创新合作重点研发项目
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国家国际科技合作专项
国家科技支撑计划
国家科技重大专项
国家重大科学研究计划
国家重大科学仪器设备开发专项
国家重点基础研究发展计划
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湖南创新型省份建设专项
湖南省企业科技特派专家项目
怀化市科技创新与成果转化专项
怀化市应用基础研究项目
技术创新引导专项
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湘潭市重点研发计划
湘西自治州科技重大专项
湘西自治州重点研发计划
益阳市科技重大专项
益阳市重点研发计划
永州市科技创新项目
岳阳重大专项
中央引导地方科技发展专项
重点研发计划
自然科学基金
数据说明
数据说明数据说明数据说明数据说明数据说明数据说明数据说明数据说明数据说明数据说明数据说明数据说明数据说明
报告样例
【报告名称】小型纯电动汽车新型整车技术研发最终报告 【公开范围】公开 【编制时间】2013年9月9日
【报告作者】 [1]刘成强(湖南省时风(集团)有限责任公司)
[2]林程(北京理工大学)
[3]林连华(湖南省时风(集团)有限责任公司)
[4]张利鹏(北京理工大学)
[5]池建美(湖南省时风(集团)有限责任公司)
【关 键 词】双电机;独立驱动;小型纯电动;汽车;
【报告摘要】 本报告通过小型纯电动汽车整车动力系统集成、动力系统机电耦合、双电机独立驱动、网络通讯和控制技术、电磁兼容性技术、整车匹配标定和试验技术等专项研究,解决了分布式驱动电动汽车整车集成与控制技术的瓶颈问题,在双轮分布式驱动、电子差速、CAN总线网络化控制、BMS电池管理、制动能量回收、辅助部件电动化等方面取得了重大技术突破,开发了高速双轮分布式驱动小型纯电动汽车及其整车控制器、车载充电机、冷暖空调、智能仪表等,实现了电驱动、电制动、电动助力转向、网络化综合仪表等部件的有效集成。通过对磷酸铁锂动力电池成组应用的技术攻关,开发了磷酸铁锂电池成组封装技术及适用的电池管理系统,完成了动力系统的匹配。采用了新型的充换兼容电能补充模式,对于现阶段电动汽车面临的电能补充和充电基础设施建设标准难题,提供了多途径解决方案。本研究对我国电动汽车产业化推广具有重要的科技带动和示范作用。
【全文页数】 77 【馆 藏 号】306--2013-005837
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有色熔炼过程操作模式智能发现技术与应用
Technology and application of operational pattern intelligent discovery for non-ferrous smelting process
公开范围:
公开
编制时间:
2009年4月1日
报告类型:
最终报告
报告作者:
[1]谢永芳(中南大学)[2]阳春华(中南大学)[3]桂卫华(中南大学)[4]刘建华(中南大学)
中文摘要:
针对有色熔炼过程操作参数多、参数之间关联复杂,很难通过建立精确数学模型实现操作优化的问题,利用积累的能反映有色熔炼过程生产运行规律和工艺参数之间关系潜在信息的海量数据,研发基于海量数据的操作模式智能发现及其优化技术。为此,提出了面向海量生产数据的有色熔炼过程操作模式智能发现与应用框架,定义了操作模式、操作模式空间、优化操作模式库、模式相似度、模式匹配等概念;研究了基于最小约简的属性约简技术和具有不完备信息的海量数据预处理技术,提出了基于多模型智能协调的关键工艺参数软计算方法,形成了铜精矿气流干燥水分预测技术、闪速炉工艺指标预测技术、铜转炉吹炼终点预测技术;提出了多级操作模式发现与优化框架,基于相似度和相似矩阵快速聚类方法的多级操作模式发现策略和基于代价敏感概率神经网络、主动式自训练敏感学习及改进的支持向量数据描述的操作模式智能发现技术,实现了操作模式的有效发现;建立了基于综合工况最优的操作模式评价指标,提出了操作模式分级匹配快速搜索方法,采用混沌差分进化和粒子群优化混合优化策略求解操作模式,实现操作模式的智能更新以及生产过程操作参数的优化设定,保证了在工况变化的情况下操作模式优化技术的有效性;将基于数据驱动的操作模式智能发现及优化技术应用于铜闪速熔炼过程,并开发了铜闪速熔炼过程优化控制系统,实现了优化运行,提高了效率。
英文摘要:
For the numerous operating parameters and complex associated relation during the nonferrous smelting process, it is difficult to establish a precise mathematical model to solve the operation optimization problem. So, using the accumulated massive data which can reflect the potential relationships between the production rules and the process parameters, the massive data-driven operational pattern intelligent discovery and optimization technique are proposed. So, massive data-driven operational pattern intelligent discovery and application framework is present in advance. Meanwhile, operational pattern, operational pattern space, optimal operational pattern database, pattern similarity and operational pattern matching are defined. Secondly, the attribute reduction technology based on smallest reduction and data preprocessing technology with incomplete information is studied, and an intelligent coordinated soft computing method of key process parameters based on multi-model are proposed, the key process indexes technologies for copper concentrate airflow drying moisture, flash smelting furnace and converting furnace are developed. Thirdly, the multi-stage operational pattern discovery and optimization framework is proposed, meanwhile, the operational pattern discovery strategy based on the similarity degree and the similar matrix fast clustering method, and the operational pattern intelligent discovery technology based on the cost-sensitive probabilistic neural network, self-improvement active learning and the improved training support vector data description are presented to achieve the effective discovery of the operational pattern.
中文关键词:
操作模式;模式发现;模式匹配;模式优化;模式更新;有色熔炼过程
英文关键词:
operational pattern; pattern discovery; pattern matching; pattern optimization; pattern updating; non-ferrou smelting process
全文页数:
51
,图
15
,表
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馆 藏 号:
306--2013-001406
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