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公开(公告)号:CN119203710A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202410863066.7
申请日:2024-06-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0455 , G06Q10/04 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及固体处置技术领域,特别是一种基于迁移学习的焚烧炉内温度的智能预测方法及系统。利用迁移学习思路,充分利用现有焚烧工况数据训练通用BP神经网络模型,针对新工况只需少量微调即可快速适应,大大提高了样本不足情况下的预测精度。引入不同工况条件下的运行参数和炉内温度数据,构建模拟数据预训练集和现场数据目标集,结合BP神经网络和迁移学习方法,充分利用历史数据中的温度分布规律。无需从头训练复杂模型,在已有模型基础上微调,提高了建模效率,增强了模型可解释性,有利于工程应用中的分析诊断。
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公开(公告)号:CN118754238A
公开(公告)日:2024-10-11
申请号:CN202410843556.0
申请日:2024-06-27
Applicant: 同济大学
Abstract: 本申请公开了一种高效蒸发双层分流型螺旋式蜗壳热风分配器,涉及旋转喷雾干燥技术领域。能够最大程度的分配热风,使其与雾滴充分发生接触进而蒸发结晶,具有适用范围广、热风利用率高、能耗低,料液雾化效果好,且制造简单的优点。该热风分配器包括热风分配器本体组件和套设在热风分配器本体上的热风分配器外壳和双层锥体进风蜗壳;热风分配器外壳上设有沿周向均布的多个进风口;热风分配器外壳的外部套设螺旋式进风蜗壳;热风分配器外壳的下部连接双层锥体进风蜗壳;双层锥体进风蜗壳能够使流入进风口的热风分层流出。本申请用于提升热风分配器的性能。
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