一种基于最优波形的核脉冲梯形成形方法

    公开(公告)号:CN115436991B

    公开(公告)日:2024-09-20

    申请号:CN202211113614.1

    申请日:2022-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于最优波形的核脉冲梯形成形方法,用于在前端模拟系统输出脉冲波形所张成的波形空间内,通过聚类算法和模拟退火算法以得到最优脉冲波形进行梯形成形,以克服脉冲波形的波动性。首先,将前端模拟输出的各脉冲波形进行离散化。其次,将离散化后的脉冲波形进行归一化处理。然后利用聚类算法确定聚类中心并将之作为初步最优脉冲波形。接着,将聚类中心作为模拟退火算法的初始解,让其产生扰动进行最终寻优防止陷入局部最优。最后,基于模拟退火得出的最优脉冲波形进行梯形成形算法的求取。采用这种梯形成形算法,克服了脉冲波形的多样性、波形复杂性及波动性,可以使脉冲幅度辨识精度得到大大提高。

    一种基于最优波形的核脉冲梯形成形方法

    公开(公告)号:CN115436991A

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202211113614.1

    申请日:2022-09-14

    Abstract: 本发明公开了一种基于最优波形的核脉冲梯形成形方法,用于在前端模拟系统输出脉冲波形所张成的波形空间内,通过聚类算法和模拟退火算法以得到最优脉冲波形进行梯形成形,以克服脉冲波形的波动性。首先,将前端模拟输出的各脉冲波形进行离散化。其次,将离散化后的脉冲波形进行归一化处理。然后利用聚类算法确定聚类中心并将之作为初步最优脉冲波形。接着,将聚类中心作为模拟退火算法的初始解,让其产生扰动进行最终寻优防止陷入局部最优。最后,基于模拟退火得出的最优脉冲波形进行梯形成形算法的求取。采用这种梯形成形算法,克服了脉冲波形的多样性、波形复杂性及波动性,可以使脉冲幅度辨识精度得到大大提高。

    一种微波辅助的包头混合稀土精矿的分解方法

    公开(公告)号:CN105803187A

    公开(公告)日:2016-07-27

    申请号:CN201610334204.8

    申请日:2016-05-19

    Applicant: 东北大学

    CPC classification number: Y02P10/234 C22B1/02 C22B3/10 C22B59/00

    Abstract: 一种微波辅助的包头混合稀土精矿的分解方法,属于矿物提取冶金技术领域,包括以下步骤:(1)微波辅助碱分解,得到含稀土氧化物的混合物;(2)水浸,将氟化钠分离出来,水浸用水循环利用;(3)盐酸浸出。本发明的分解方法,在微波辅助分解过程中,氟转化为氟化钠,避免了含氟废气的产生;磷转化为磷酸钙,稀土以氧化物形式存在;通过水浸可有效的将氟与稀土、磷分离,减少了含氟废水量,且能实现氟的回收和水浸用水的循环利用,提高生产效率的同时减轻了环境污染,是一种经济环保高效的方法,对包头混合稀土精矿冶炼工艺具有实际指导意义。

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