工艺数据库

利用VC和SQL Server开发和管理工艺数据库，致力于优化工艺参数。

本系统管理图纸和工艺信息，支持便捷的查询和录入，并能持续扩充数据库内容。

炼钢生产累积大量原始数据，利用数据库技术对其进行处理和研究可获取有价值的信息。建立炼钢工艺数据库，实现数据查询、统计分析、工艺计算和分析、参数回归和线性规划等功能，为生产工艺提供指导。

详细介绍了鹤壁矿区煤层的基本条件，并统计分析了顺层和穿层预抽瓦斯钻孔布置的优缺点。针对当前采取的区域瓦斯治理模式，根据不同空间尺度条件进行了详细分析，探讨了区域消突工艺的细化应用，并深入分析了钻孔施工工艺参数的设计。研究结果显示，不同空间尺度下的区域瓦斯治理模式能够有效满足当前的治理需求。

利用 Plackett-Burman 设计筛选出微波提取玉米须多糖的关键因素：提取温度、提取功率和液固比。通过最陡爬坡试验逼近最佳提取条件，并结合中心组合试验和响应面分析，优化了微波提取玉米须多糖的工艺参数，建立了回归模型。模型预测值与实验结果吻合良好。最终确定最佳提取工艺参数为：温度 85℃，功率 400 W，液固比 80:1，此条件下多糖提取率达 9.36%。红外光谱分析揭示了提取多糖的结构特征。

为了探究潞安矿区不同开采工艺对裂隙带高度的影响规律，通过地面施工20余个勘探钻孔，并采用水文观测、注水试验等多种手段，详细研究了采空区顶板岩层裂隙的分布情况。统计分析大量实测数据后发现，综放开采工艺在相同煤层条件下裂隙带发育最为显著，裂隙带高度相较于分2层综采工艺降低了24%。但裂采比值约为20，与初分层开采裂采比基本持平。研究还确定了潞安矿区裂隙带高度的计算经验公式，为水体下采煤提供了科学依据。

提出了一种结合层次分析法(AHP)和数据挖掘技术的砂型铸造工艺自评价模型。该模型首先利用AHP方法构建了多级指标体系，对影响砂型铸造质量的因素进行层次化分析，确定各指标权重。然后，利用数据挖掘技术对历史生产数据进行分析，建立预测模型，对砂型铸造工艺进行评价。 该模型具有以下优势： 层次分明，逻辑清晰: AHP方法能够将复杂的评价问题分解成多个层次，使评价指标更加清晰明确。 定量分析，客观评价: 通过数据挖掘技术对历史数据进行分析，能够克服传统评价方法的主观性，实现对砂型铸造工艺的客观评价。 预测性强，指导改进: 建立的预测模型可以对未来的生产情况进行预测，为工艺改进提供指导。 模型应用 该模型已成功应用于实际生产中，并取得了良好的效果。通过对模型评价结果的分析，可以 identifying 出影响砂型铸造质量的关键因素，并制定相应的改进措施，有效提高了铸件质量和生产效率。 未来展望 未来，我们将进一步完善该模型，并将其推广应用到其他铸造工艺中，为提高铸造行业整体水平做出贡献。

通过对8011工作面采煤机的割煤速度、空刀速度、端头等待时间及工作面长度等工序实测数据的统计分析，揭示了各工序的分布规律，并模拟了各工序与循环作业时间的关系。经过深入分析，得出了重要的优化结论。

为探究烟草加工过程中工艺参数对产品质量指标的影响，采用自组织数据挖掘方法——群方法处理数据(GMDH)建立工艺参数与质量指标的关系模型。通过该模型预测质量指标，并与多元线性回归模型预测结果进行对比，验证了GMDH方法在卷烟质量预测中的有效性。

本数据库课程设计涉及基于Spring Boot框架的Web手工艺品销售系统开发与实现，探索数据库语句在实际项目中的应用。