离散元软件EDEM在矿冶工程中的应用与研究

来源 :软件导刊 | 被引量 : 0次 | 上传用户:shingang
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着科学技术的不断发展,离散元在处理非连续介质问题上相比于有限元所表现出的优势,使其在工业、农业、建筑等诸多领域发挥着越来越重要的作用.同时,以EDEM为代表的离散元软件一同崛起,应用甚广.介绍EDEM软件的组成及优势,概述EDEM在矿冶工程领域的应用,阐述其在设备优化、工艺等方面的应用,并展望EDEM在未来矿冶工程中的研究发展趋势.
其他文献
随着可信时代的到来,人们对中医电子病历安全、高效查询的要求越来越高.针对中医电子病历查询无法兼顾数据安全性与查询性能的问题,提出一种基于区块链的中医电子病历高效查询方法.在用区块链不可篡改、去中心化的特性保证中医电子病历安全性的同时,通过分片策略与索引技术提高了中医药数据查询性能,并且实现了中医药数据的定值查询与范围查询.安全性分析显示,利用区块链技术可有效保障中医电子病历数据的安全性.利用真实数据集对该方法进行测试,实验结果表明,基于两个分片的查询相比不分片情况下的查询性能大幅提升,同时使用区块链索引的
电动汽车实际配送路径中不管是充电过程还是耗电过程都是以非线性方式变化的,为了在规划路径时更接近电动汽车实际的能耗方式,采用非线性充电函数,且充电函数不进行线性化近似,而是直接使用.首先建立数学模型,模型采用新技术,在不使用重复虚拟节点或电弧的情况下,降低了模型复杂性;其次,在求解时设计几种不同的启发式求解方法.结果显示,启发式求解方法优于模型求解方法:①每个案例下,启发式求解方法都能得出可行解;②基于有限的求解时间,启发式求解方法能求得比模型求解方法更好的解,在VRPTW实例中平均可减少1.6辆车,而在配
近年来,区块链作为备受关注的新兴技术之一,在在线教育领域的应用越来越广泛.区块链具有安全可靠、高度信任、可追溯、激励机制等特性,可有效改善困扰在线教育已久的教育公平难保障、教育质量难提升、教育评价难信服、教育治理难推进等问题.然而,目前区块链在在线教育中的应用尚处于起步阶段,数据库与区块链是否兼容、分布式存储能否满足数据扩展需求、去中心化与主体监管冲突以及公开透明与安全隐私等问题仍制约着区块链的进一步应用.需要从优化数据存储以促进资源共享、优化数据记载以提高学习效率、优化安全认证以改善学习成效、优化传输方
针对小批量多批次生产模式下的线型材料优化下料问题,提出利用长短期记忆网络(LSTM)对后续批次的下料需求进行预测的方法.按照集中下料思想,将预测得到的多个批次下料需求整合成一个较大规模的优化下料问题进行求解,并通过补偿下料对预测误差产生的缺料进行补偿以满足实际下料需求.基于LSTM和经典的列生成法构建型材优化下料模型,根据收集到的下料需求历史数据对模型进行训练和测试.仿真实验结果表明,该模型对切割零件需求预测精度较高(平均决定系数R2达到0.93),相比批次下料方法和基于库存下料方法,原材料利用率分别提升
新闻点击量的有效预测有利于把握网络舆情、规范新闻报道、理解用户群体偏好.互联网上大量的文本信息往往蕴含着情感信息,这些信息可能会潜在影响用户,从而影响其在用户之间的传播.现有的预测研究缺乏对文本中情感因素的分析,没有挖掘情绪对传播热度的影响.针对上述问题,从基于情感的内容分析入手,通过建立代表新闻标题情感特征的情绪向量,应用基于相似性计算的协同过滤,研究热点新闻标题中情感因素与点击量之间的关系.将热点新闻点击量视为全体用户对新闻的评分,基于情绪向量的相似性计算和邻居选择,采用协同过滤算法预测热点新闻的时均
测试用例设计是软件测试的核心环节,占用了软件测试的大部分时间.以最小的人力与时间成本完成测试用例设计是测试人员追求的目标,测试用例复用是提升测试用例设计效率与质量、减少测试周期的重要方法.现有的软件测试用例复用研究主要基于关键词检索与形式化建模,在面临大量测试数据时,复用的效率与质量都有较大程度降低,难以满足测试人员的需求.提出基于Bert语言模型的测试用例复用方法,设计测试文本相似度计算方法,实现测试过程中的用例复用.实验表明,相比于传统的用例设计方法,此方法测试用例推荐准确率达60%,测试用例设计效率
为提高支持向量机预测模型的精确度,将最小二乘向量机与RBF神经网络引入预测模型,使用粒子群算法对RBF神经网络进行优化,使RBF神经网络能够提取向量机训练误差中的有效值,并再次进行数据集训练,使RBF神经网络模型能进一步预测支持向量机残差项.将粒子群算法优化的LSSVM-RBF混合回归预测模型用于大流域生态水环境预测,并将预测结果与其他4种模型进行对比.该模型的RMSE、MAE、MAPE、MSE分别达到了1.1077、0.9135、0.2500、1.2270,拟合程度进一步提高,表明基于粒子群算法优化的L
针对线激光扫描在获取工件表面轮廓的过程中,因扫描深度和角度变化造成的点云扫描误差不断变化的问题,提出适用于线激光的扫描路径规划策略.对于曲率变化较大的曲面,利用扫描深度和扫描角度形成的扫描误差建立扫描过程中三者的关系.以误差最小化为约束条件,寻找单个最佳扫描位姿,构建每块区域中扫描误差最小的扫描路径.对比3D线激光扫描仪得到的优化前后的点云数据与三坐标测量机测量数据,以线激光扫描仪为实验对象,在优化前后的线激光数据中标定不同位置的点,在三坐标测量机测量的数据中也选取相同位置的点,以后者为标准,对比两者误差
针对新研制的喷砂除锈并联机器人末端喷枪存在射流反作用力强烈干扰、机构建模误差及系统外部随机干扰等问题,提出一种结合射流反作用力前馈补偿的反步自适应滑模控制方法.该方法具有以下突出特点:定量分析喷砂射流反作用力并进行前馈补偿,以降低滑模控制设计负担,提高滑模控制的适应性;基于考虑了射流反作用力的并联机器人动力学模型,针对非线性系统采用反步法设计滑模控制器;根据Lyapunov方法设计自适应律,解决建模误差及系统外部的随机干扰问题,以增强系统鲁棒性,并抑制滑模控制抖振.仿真结果表明,该控制方法使喷砂除锈并联机
为解决目前国内医生手动分割眼底血管以及嵌入式平台上神经网络模型分割血管耗时较长的问题,提出一种基于嵌入式平台的眼底血管检测系统,用于实现患者眼底图像采集和眼底血管分割等功能.设计一种应用于嵌入式平台的轻量化U-Net模型以减少眼底血管分割时间,引入自适应激活函数(AAF)和注意力(AG)模块,补偿轻量化U-Net模型参数,避免精度下降问题.该分割模型(AAF+AGU-Net)在DRIVE和CHASE_DB1数据集上的AUC分别达到0.9671和0.9696,F1分数(Dice)分别达到0.8134和0.7