试论毕业论文英文文献翻译

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1、试论毕业论文英文文献翻译试论毕业论文英文文献翻译_基于ARM的生物发酵智能控制系统的导读：络，建立所有相关因素和结果之间的映射关系，这能够反映所有因素对反应器的性能的直接影响和间接影响。X络中的神经单元的权重不仅可以存储的信息，也可以引导信息的方向。根据信息流理论，权重值决定信息流向的方向。其结果是，权重值能够显示出它的贡献，该因子在输入层带来的最终输出。使用分区连接权值（PCLSS）为约1400毫克/升。通过蠕动泵将流体抽入生物反应器。在CSTR反应器中，流体和悬浮物由螺旋桨搅匀。IBR是一种新型的专利生物反

2、应器，它是CSTR反应器和高达流式厌氧污泥床（UASB）的各自优点的整合。在IBR，混合水从CSTR反应器的反应区的上部，通过重力去除入口，进入UASB反应区的下部，以被进一步使用。来自于生物反应器的氢气通过气体流量计测量，然后将其收集这里有两种控制条件：在反应器内的温度是在约37℃，流体pH值为5.0-6.0之间。2.3.CSTR和IBR操作条件为了达到一定的COD，进水的浓度经过了调整。考虑到VLR，设置HRT为2小时至12小时，并用蠕动泵进行调整。碱度和氧化还原电位的调控是由药剂来实现。2.4。分析方法标

3、准方法[20]用于测定COD，碱度的值。pH和ORP可以由仪器来测量。测试设备：酸度计是用PHS-25型，由上海盛磁仪器有限公司生产，长春汽车滤清器有限公司生产的FML型湿式气体流量计的用于作为气相色谱。2.5向后神经X络模型基础为预测各种因素对气体生产的影响，BP神经X络被用来模拟。建立基于matlab平台的BP神经X络模型。通过使用MATLAB神经X络工具箱的强大功能，建立生物反应器的数学模型并用来模拟。原型实验的主要因素和多因素模拟的重组就是要利用BPX络，建立所有相关因素和结果之间的映射关系，这能够反映

4、所有因素对反应器的性能的直接影响和间接影响。X络中的神经单元的权重不仅可以存储的信息，也可以引导信息的方向。根据信息流理论，权重值决定信息流向的方向。其结果是，权重值能够显示出它的贡献，该因子在输入层带来的最终输出。使用分区连接权值（PC·d）时波动到2.5kgCOD/（M·d）时，氢气产量值处于一个低值。当VLR增加至6kgCOD/（M·d）时，氢气产量大幅增加，大约是在2L/（Lreactor·d）至3L/（Lreactor·d）。而当VLR为25kgCOD/（M·d）至40kgCOD/（M·d）时，氢气产

5、量为最高值：11.5L/（Lreactor·d）时。从图4中可知，相似的关系在IBR也可以观察到。因此，VLR对氢气生产有重大的影响。3.2碱度对产氢的影响对CSTR和IBR反应器来56试论毕业论文英文文献翻译_基于ARM的生物发酵智能控制系统的(2)导读：之间的比较是如图8，图9所示。图八：CSTR反应器中实验数据和BPNN数据的比较图九：IBR反应器中实验数据和BPNN数据的比较如图8所示，图9，该方案是比较完善的。调试程序的结果表明，大量的隐藏层和节点的数量可以更好地实现逼近和泛化效应，均方误差（MSE）

6、为0.00963。图8，图9表明，通过仿真模型的模拟结果与实验说碱度是非常重要的参数。碱度不仅与氢的生产有关，而且还影响了污泥的活性。碱度对产氢的影响可用图5，图6说明。如图5所示，碱度和氢气产率呈正相关。在CSTR反应器中，当气体产生速率为0至0.4L/d时，碱度是在1.8mg/L至2.4mg/L，但处于特殊时期；当气体产生速率增加，在3L/d来5L/d时，碱度维持在500mg/L时至1000mg/L。当提高产氢速率，对应于碱度增加，而气体产率为最大高达11.5L/d时，碱度急剧增加且比为2000mg/L的高

7、。需要注意的是，随着氢气产量的下降，碱度显著下降。在图6中IBR反应器，表明碱度随氢气产生的速率缓慢增加而增加。当产氢速率是在一个较低的值，碱度为约400mg/L，随后碱度随产氢速率增加而增加。因此，碱度的趋势反映在产氢速率变化中图五：CSTR反应器中的碱度和氢气产量图六：IBR反应器中的碱度和氢气产量3.3产氢速率仿真模型为了优化操作参数，并预测CSTR反应器对厨余垃圾处理的出水水质，建立了一个基于向后神经X络（BPNN）的仿真模型。最后，我们也用这个模型来研究IBR。BP神经X络对非线性系统具有较强的逼近和

8、泛化能力。与此同时，数据的完善和精确性决定了该模型的适用性。这为过程的在线控制提供了一种可行的方方案。BPNN的拓扑架构如图7所示图7：BPNN的拓扑架构如图7所示，在输入层层中有四个节点，隐藏层中有3个节点，输出层有一个节点。每个节点是一个BP神经。X络的输入层是四个参数：VLR，ORP，碱度和出水水质的pH值。这四个参数具有生物反应器的操作特性，发挥了关键作用，而且容易被量化。这些