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公开(公告)号：CN109883175B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201910144664.8
申请日：2019-02-27
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明公开一种具有刮板和涡轮的复合生物质干燥机，包括干燥物料出口、涡轮、高温热源、送风机、高温热气通道、轧辊、水平刮板、刮板式传送带、主排气口、副排气口、电机、低温热气通道和低温热源。轧辊位于生物质原料的进口，水平刮板垂直于刮板式传送带，刮板式传送带竖直安放在干燥机内，高温热源与送风机相连，送风机与高温热气通道相连，涡轮位于干燥机底部，电机与涡轮刚性连接，主排气口位于刮板式传送带的一侧，副排气口位于主排气口的一侧中部，副排气口与低温热源通过气道连接，低温热源与送风机连接，送风机与低温热气通道连接，干燥物料出口位于涡轮边缘。本发明的生物质干燥机结构合理，干燥效率高，不会存在生物质原料粘结的现象。
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公开(公告)号：CN109754019A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910023176.1
申请日：2019-01-10
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明公开了一种连续监测锅炉燃烧状况的方法，该包括：采集待监测燃烧区域内满负荷情况下预定时间内的炉膛火焰的视频信号；根据视频信号获得火焰中心的时间序列图像并确定图像比例尺参照图像；实时获取待识别的炉膛燃烧图像，根据待识别的炉膛燃烧图像和图像比例尺参照图像确定待识别的炉膛燃烧图像的比例尺图像；采用支持向量机模型对待识别的炉膛燃烧图像进行分类；采用支持向量机模型为待识别的图像确定火焰识别算法，计算待识别的炉膛燃烧图像的火焰中心位置的二维坐标。本发明利用支持向量机模型对图像进行分类和火焰中心计算算法的选择，能够解决倒影、折射和炉膛灰污对炉膛燃烧状况的影响，提高实时识别炉膛内火焰中心的位置的精确度。
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公开(公告)号：CN109569192A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201910022712.6
申请日：2019-01-10
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明公开了一种干式脱硫脱硝除尘一体化设备，包括壳体、壳体首端的烟气进口、壳体内部的第一腔体、第二腔体和壳体尾端的移动床吸附装置；烟气进口处设置有第一压力计，第一腔体首端和烟气进口之间设置有烟道挡板，第一腔体内放置有多个除尘球，第一腔体的腔底还设置有落尘阀、高压气泵和第二压力计；第二腔体的首端设置有备用电磁阀，第二腔体的尾端与第一腔体之间设置有电磁阀，第二腔体的尾端顶部还设置有与移动床吸附装置连通的导流格栅，烟气经过移动床吸附装置进行吸附处理后排出；本发明提供的干式脱硫脱硝除尘一体化设备，具有结构简单、操作方便、烟气净化效率高、减少对环境污染、降低劳动强度和节约环境保护成本的优点。
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公开(公告)号：CN109754019B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201910023176.1
申请日：2019-01-10
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明公开了一种连续监测锅炉燃烧状况的方法，该包括：采集待监测燃烧区域内满负荷情况下预定时间内的炉膛火焰的视频信号；根据视频信号获得火焰中心的时间序列图像并确定图像比例尺参照图像；实时获取待识别的炉膛燃烧图像，根据待识别的炉膛燃烧图像和图像比例尺参照图像确定待识别的炉膛燃烧图像的比例尺图像；采用支持向量机模型对待识别的炉膛燃烧图像进行分类；采用支持向量机模型为待识别的图像确定火焰识别算法，计算待识别的炉膛燃烧图像的火焰中心位置的二维坐标。本发明利用支持向量机模型对图像进行分类和火焰中心计算算法的选择，能够解决倒影、折射和炉膛灰污对炉膛燃烧状况的影响，提高实时识别炉膛内火焰中心的位置的精确度。
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公开(公告)号：CN109883175A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910144664.8
申请日：2019-02-27
申请人： 燕山大学
摘要： 本发明公开一种具有刮板和涡轮的复合生物质干燥机，包括干燥物料出口、涡轮、高温热源、送风机、高温热气通道、轧辊、水平刮板、刮板式传送带、主排气口、副排气口、电机、低温热气通道和低温热源。轧辊位于生物质原料的进口，水平刮板垂直于刮板式传送带，刮板式传送带竖直安放在干燥机内，高温热源与送风机相连，送风机与高温热气通道相连，涡轮位于干燥机底部，电机与涡轮刚性连接，主排气口位于刮板式传送带的一侧，副排气口位于主排气口的一侧中部，副排气口与低温热源通过气道连接，低温热源与送风机连接，送风机与低温热气通道连接，干燥物料出口位于涡轮边缘。本发明的生物质干燥机结构合理，干燥效率高，不会存在生物质原料粘结的现象。
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公开(公告)号：CN118798044A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410929492.6
申请日：2024-07-11
申请人： 燕山大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的在线预测锻件温度的方法，属于锻造技术领域，包括以下步骤：步骤a、建立基于机器学习的锻件温度预测模型；步骤b、将锻造参数数据作为输入参数输入锻件温度预测模型，获得锻件在锻造过程的实时预测温度。本发明基于弹塑性力学以及传热学原理建立有限元模型并通过与实测数据对比进行优化模型，将有限元仿真模型得到的仿真温度值以及锻造时间、锻造速度、接触换热系数和环境温度参数作为训练数据，通过机器学习（包含但不限于神经网络）进行拟合建立预测模型，能够在线预测锻件在锻造过程中的温度变化，从而将温度值实时反馈给锻件操作员，提升锻造过程的智能化程度，降低能耗的消耗，提升生产效率。
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公开(公告)号：CN116776675A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310663216.5
申请日：2023-06-06
申请人： 燕山大学
IPC分类号： G06F30/23 , G06F30/27 , G06Q50/04 , G06F111/10 , G06F119/08 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生的产品塑性加工前转运阶段温度预测的方法，属于热处理技术领域，包括以下步骤：步骤10、建立关于热处理工件的有限元模型；步骤20、利用训练数据训练温度预测模型和验证温度预测模型；步骤30、建立数字孪生系统；步骤40、通过训练好的温度预测模型预测转运装置到达加工位置时的热处理工件的温度。本发明基于热力学原理建立有限元模型并通过与实测数据对比进行优化模型，将有限元仿真的得到的环境温度、时刻与产品最小温度作为训练数据，通过机器学习（包含但不限于神经网络）建立预测模型，将预测模型与软硬件结合建立数字孪生系统，能够实时预测产品塑性加工前转运阶段的温度并对转运行为做出智能决策。
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