基于RBF神经网络的异向介质基本单元分析

利用径向基神经网络(RBF神经网络)对异向介质的基本单元进行分析,建立异向介质等效介电常数及等效磁导率与介质敏感结构参数之间的神经网络模型.实验结果表明,该模型所得结果与全波分析相吻合,分析时间为138.465793s,训练平方和误差为0.0374879,满足工程要求.验证了该模型的可靠性及合理性,减少数值分析法由于厚度谐振等问题而引起的结果错误问题,解决了异向介质分析精度与效率难以共存的问题.     

C/N值对SBBR脱氮效果的影响

本文采用SBBR反应器处理人工模拟废水,考察在不同C/N值条件下反应器的处理效果及氮的转化情况。试验结果表明,在室温条件下,进水氨氮浓度为120mg/L左右,保持溶解氧在2.0-2.5mg/L,运行方式为2.5(曝气)-1.5(停曝)-2.5(曝气)-1.5(停曝),当C/N值为5、6时系统脱氮效果最好,且系统主要脱氮方式为同步硝化反硝化和短程硝化反硝化。     

Li1+xCo0.2Ni0.8O2的合成与电化学性能研究

采用共同沉淀和溶液浸渍相结合的方法合成了锂离子二次电池正极材料Li_1+xCo_0.2Ni_0.8O₂(0≤x≤0.10)。用粉末X射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、电感耦合等离子体-原子发射光谱(ICP-AES)、电化学等方法对生成物进行了元素组成、形貌、物相与结构、充放电循环等分析。分析结果表明所得到的生成物为球形颗粒,粒径大小均匀,其结构为αNaFeO₂型的层状结构, 生成物中无杂质相, 生成物的首次充放电效率高、比容量高、循环性能好。在2.00mA/cm²电流密度下,首次放电容量可达183mAh/g, 50次循环的保持率为3.4%。     

正极材料镍锰酸锂LiNixMn1-xO2(0x<1)的合成与电化学性质的研究

在高温下合成了球型的锂离子二次电池正极材料镍锰酸锂(LiNi_xMn_1-xO₂(0x<1))。作为反应物质的球型镍锰碳酸盐是采用均相沉淀法合成。文章讨论了不同的镍、锰含量对产物形貌、结构和电化学性能的影响。所生成的镍锰酸锂LiNi_xMn_1-xO₂颗粒由一级晶粒构成,具有较大的比表面积,经过X射线粉末衍射的分析,在006和102以及008和110分峰明显,为典型的层状盐结构。根据实验结果,在不同的n(Ni)/n(Mn)比例有不同的最佳反应温度,x=0.5时,合成温度1000℃时,其放电比容量为153mAh/g,循环性能很好。     

基于新型正极材料的高功率锂离子电池

采用尖晶石LiMn₂O₄材料制作了18650型锂离子电池, 分析了影响锂离子电池大电流放电性能的主要因素如极耳、极片、电解质溶液等。又采用新型正极材料LiMn_xNi_yCo_zO₂开发出性能更优越的18650型高功率锂离子电池, 该电池可10C连续放电和8C快速充电, 并具有优秀的循环性能和搁置性能。18650型高功率锂离子电池的开发, 为研制混合电动车(HEV)用高功率锂离子电池提供了实验依据。     

选择性酶解-超滤制备大豆改性蛋白

按一定比例混合脱脂豆粕和反渗透水,混合液在pH8．0及室温下连续搅拌40min,再经离心去渣得到大豆蛋白提取液,将提取液在适当的条件下酶解-超滤,截留液经冷冻干燥得到大豆改性蛋白,所制得产物的蛋白质含量（质量分数）从52．6％提高到78％以上,回收率大于80％,SDS-PAGE凝胶电泳结果显示,经Alcalase 2．4L改性的大豆蛋白主要含glycinin的碱性亚基,经fungal protease concentrate改性的大豆蛋白主要含glycinin的酸性亚基和碱性亚基。     

吸收式制冷机组逆神经网络设定优化

针对吸收式制冷机组非线性、难以控制的特点，提出了一种基于逆神经网络模型的设定点优化方案。首先，以11.5kW单效溴化锂吸收式制冷机组为对象，使用人工神经网络方法建立了机组模型，通过对溴冷机制冷原理的分析，建立了系统结构为5-6-2的网络模型，该神经网络模型的相关系数大于0.99且方均根误差小于0.2%，与实验数据取得了良好的拟合效果；然后，利用该模型对溴冷机的各个输入参数进行灵敏度分析，并据此选择热水供水温度与冷却水流量作为优化方法的控制输入参数；最后，以冷冻水输出温度作为系统控制输出，对其进行优化计算，并采用改进的粒子群优化算法与逆神经网络相结合的方法，计算制冷机组的最优控制输入参数。通过实验与仿真分析，可知该算法的计算时间在30 s以内，低于吸收式制冷机组的稳定时间；溴冷机的目标输出与仿真计算结果间的误差小于0.02%，表明该方案可以应用于吸收式制冷机组的在线控制。