简介:摘要在本研究中,主要阐述了冶炼高炉烧结矿化学原料的配比的准确预测,通过分析烧结具体工艺原理以及特点,提出采用深度学习中的深度置信网络算法,能够准确预测烧结矿化学成分,建立具有深度置信网络为核心的准确预测模型。首先,需要进行深度置信网络结构和参数的设计,通过利用无监督贪婪算法能够完成模型训练,采用BP网络反向微调权值对整个模型进行优化,最后比较浅层预测算法,通过仿真结果表发现,利用这种方法所获得的预测值是与具体值之间的差距相对较小,具有较高的预测精确度,相比其他方法来说具有显著优势,表明在烧结矿化学原料配比上采用深度置信网络法,具有较高的准确预测效果和有效性。
简介:摘要:本论文针对某地下连续墙施工过程中发生的塌方问题展开研究。通过分析地勘报告,施工方式,确认该塌方的发生原因。同时为了防止类似情况再次发生,本研究设计了11种配比方案进行试验,通过调整泥浆性能指标,增大新浆比重和粘度进而确保槽段的稳定性,经过各项试验数据结果对比分析,确定了最佳配比方案,并得出调整后的泥浆满足要求且性质稳定的结论。