低品位氧化钴矿石钴的赋存状态和

基于我国钴资源分布分散、且多为伴生、品位低的现状,对某铜钴矿化区钴矿石中的钴碳酸盐矿物、含钴铁氧化物和具有吸附态的粘土矿物进行了钴的赋存状态和浸取试验研究.查明了钴的赋存状态,并以此为依据,运用逐一条件试验和正交试验相互验证的办法,确定了最优化的浸取试验方案,该方法对此低品位氧化钴矿石中钴的浸出率达到90%以上.     

神经网络在负温钢纤维混凝土强度预测中的应用

利用BP网络对负温钢纤维混凝土的实验所得到的抗压强度、抗折强度、抗拉强度、抗剪强度进行了仿真预测。误差检测表明,BP网络可成功地建立非线性的强度模型,准确地预测负温钢纤维混凝土的强度,表明了神经网络在负温钢纤维混凝土强度预测中的可行性。     

群居蜘蛛优化算法在水文频率分析中的应用

水文频率分析在参数估计过程中常采用智能优化适线法,如蚁群算法、遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法等,但这些算法模型参数难以有效确定,导致寻优结果存在不稳定的不足。为了克服传统优化适线法的缺陷,在系统阐述群居蜘蛛优化算法基本原理的基础上,将群居蜘蛛优化算法用于水文频率曲线的参数确定中,并与传统的参数估计方法(矩法、权函数法、概率权重矩法、遗传算法)加以比较。实例结果表明,该方法搜索效率高,寻优结果稳定,能较好获得参数的最优解。