摘要：针对影响铝电解槽状态的参数较多且耦合性强、建立诊断模型的计算量巨大、诊断精度有限等问题,提出一种基于优化相对主元分析(ORPCA)的铝电解槽况诊断方法。利用相对主元分析(RPCA)方法在进行特征选择时的降维优势,提出一种有效的准则以确定主元的相对权重。通过遗传算法(GA)构造误报率适应度函数,考察观测样本在主元空间和残差空间里投影的变化,以获得搜索区域内最优的相对转换矩阵,使Hotelling's T2检验和预测平方差(SPE)检验的误报率降低到最小。对某厂170 kA大型预焙槽的样本进行检验,实验结果表明,该方法在置信度为95%和97.5%时,T2检验误报率分别为16.79%和9.77%,SPE检验误报率分别为4.01%和1.75%。与同类算法相比,所提方法不但能准确诊断出铝电解槽中出现的异常状态,而且明显降低T2检验和SPE检验中出现误报的概率。

摘要：从阳极极距模型出发,分析了降低阳极气泡层的方法,提出并设计了穿孔阳极。通过在3台普通平底电解槽上试验,获得了比同类对比槽降低槽电压160 mV,提高电流效率0.78%,降低电解铝直流电耗634kWh/t-AI的良好效果。

摘要：从《有色金属设计与计算》课程教学目标与特点着手,分析了虚拟仿真技术嵌入本课程教学的有效性与重要性。结合我校国家级虚拟仿真实验教学平台,克服本课程传统教学工作原理不直观、工艺流程不具体、操作设备太抽象、实践教学不够强等局限性,显著激发学生学习兴趣与求知欲望,提高学生主动思考与创新能力,有效提升应用型本科人才培养质量。