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J-GLOBAL ID：202102226455115909   整理番号：21A0025441

ハイブリッドモデルに基づく増粘剤のアンダフロー濃度予測法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on a method for predicting the underflow concentration of a thickener based on the hybrid model

著者 (12件)： Xiao Dong (Information Science and Engineering School, Northeastern University, Shenyang, People’s Republic of China) ,  Xiao Dong (Liaoning Key Laboratory of Intelligent Diagnosis and Safety for Metallurgical Industry, Northeastern University, Shenyang, People’s Republic of China) ,  Xie Hongfei (Information Science and Engineering School, Northeastern University, Shenyang, People’s Republic of China) ,  Xie Hongfei (Liaoning Key Laboratory of Intelligent Diagnosis and Safety for Metallurgical Industry, Northeastern University, Shenyang, People’s Republic of China) ,  Jiang Longqiang (Zhongxing Telecommunication Equipment Corporation, Shenzhen, People’s Republic of China) ,  Le Ba Tuan (Information Science and Engineering School, Northeastern University, Shenyang, People’s Republic of China) ,  Le Ba Tuan (Institute of Research and Development, Duy Tan University, Da Nang, Vietnam) ,  Wang Jichun (Science School, Shenyang Jianzhu University, Shenyang, People’s Republic of China) ,  Liu ChongMin (Information Science and Engineering School, Northeastern University, Shenyang, People’s Republic of China) ,  Liu ChongMin (Liaoning Key Laboratory of Intelligent Diagnosis and Safety for Metallurgical Industry, Northeastern University, Shenyang, People’s Republic of China) ,  Li Hongzong (Information Science and Engineering School, Northeastern University, Shenyang, People’s Republic of China) ,  Li Hongzong (Liaoning Key Laboratory of Intelligent Diagnosis and Safety for Metallurgical Industry, Northeastern University, Shenyang, People’s Republic of China)
資料名： Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics  (Engineering Applications of Computational Fluid Mechanics)
巻： 14  号： 1  ページ： 13-26  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5837A  ISSN： 1994-2060  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 金属とそれらの化合物を抽出する方法として,湿式冶金は,高い総合的金属回収率,低い環境汚染,および容易な製造プロセスの利点を持っている。集中洗浄プロセスは湿式製錬プロセスにおける重要なプロセスであり,アンダーフロー濃度は濃縮洗浄プロセスの品質を測定する重要な指標である。本論文では,厚い洗浄プロセスの特性を分析した後に,EDO-TELM(Entire分布最適化アルゴリズムで最適化された3隠れ層極端学習機械)に基づく機構モデリングと誤差補償モデルを結合したハイブリッドモデルを使用し,高密度洗浄プロセスにおけるアンダーフロー濃度の正確な測定を達成した。ハイブリッドモデルは,機構モデルの非モデル化部分の誤差を補償するための誤差補償モデルとして改良EDO-TELMアルゴリズムを使用し,モデルの不確実部分の合理的推定を与えて,それはモデルの予測誤差を理論的に減らした。Matlabシミュレーション結果は,ハイブリッドモデルの予測誤差が,機構モデルおよびデータモデルのものより著しく低く,そして,産業サイトの測定ニーズに適合できることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *予測技法 ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  シミュレーション ,  環境汚染 ,  不確実性 ,  最適化手法 ,  *増粘剤 ,  湿式製錬 ,  データモデル ,  生産工程 ,  予測誤差
準シソーラス用語： MATLAB ,  隠れ層 ,  *ハイブリッドモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 湿式製錬 ,  アンダーフロー濃度 ,  機構モデル ,  EDO ,  TELM ,  ハイブリッドモデル

分類 (3件)： その他の汚染原因物質  (SB05040W) ,  環境衛生,公害対策一般  (SC01000F) ,  その他の表面処理  (WC08070F)

タイトルに関連する用語 (4件)： ハイブリッドモデル ,  増粘剤 ,  予測法 ,  研究