五硼酸铵对622型镍钴锰酸锂电化学性能的影响

为了实现电极材料的氮和硼共掺杂改性,采用五硼酸铵对622型镍钴锰酸锂(NCM622)进行改性.电化学测试结果表明,不同含量(0.5wt.%、2wt.%)的五硼酸铵改性后的NCM622电化学性能下降,其中0.1C下首次放电容量从173.7mAh/g分别降到了65.6mAh/g和42.4mAh/g,而不同倍率下循环50次后的放电容量从154.5mAh/g分别降低到了122.3mAh/g和50.2mAh/g,同时,采用多种表征手段对五硼酸铵改性材料样品进行了分析.相关结论对利用五硼酸铵改性其他材料具有参考意义.     

滤网对颗粒捕集过程的微观实验

由于滤网具有良好的颗粒捕集性能而被广泛应用于工业或民用领域,但对其微观捕集机理研究尚且有限.本文通过建立一套显微观测系统真实记录滤网捕集颗粒的全过程,研究其在捕集颗粒过程中的微观表现,分析影响单纤维过滤及滤网网孔架桥堵塞的影响因素.结果表明随着过滤风速的减小,滤网的未堵塞孔面积与孔总面积之比逐渐降低,且最终会出现一个稳定状态;而随着滤网孔径的减小,该比值逐渐降低.在实际使用过程中应根据具体使用条件合理选择过滤风速和滤网孔径,对于长时间使用的滤网应及时清灰避免二次污染.     

全直线区域上的对角化Chebyshev有理谱方法

基于Schmidt正交化思想,研究了全直线区域上带渐近边界条件的二阶微分方程的对角化Chebyshev有理谱方法,构造了二阶微分方程的Fourier型Sobolev正交基函数并导出相应的全对角离散代数方程组,在此基础上分别给出了微分方程真解和数值解的Fourier级数展开形式及局部截断形式。数值结果保持了谱精度,且与以往算法相比,新算法优化了计算过程,减少了计算量,并且简单易行。     

企业利润分配改革的系统动力学研究

利润是企业生存发展的核心内容,不管是企业管理层还是企业员工都与企业利润息息相关,都会对企业经营状况是盈余还是亏损投入极大的关注。而利润的分配也极大地影响着企业管理人员、研究人员的积极性,对增强企业的凝聚力有着至关重要的作用。针对一个具体的企业内部利润分配机制改革问题,采用系统动力学建模分析方法进行研究。首先对企业的发展历史和改革现状进行了描述,接着对企业与其下属事业部之间利润分配关系和事业部内部利润的形成和分配机制进行了分析,然后以其中的一个事业部为立足点运用系统动力学模型进行系统模拟和政策实验,最后提出了一系列有益的政策建议。     

基于双路奇异值分解的信号降噪方法

针对常规奇异值分解对强噪声抑制效果不佳的问题,提出了一种基于双路奇异值分解的信号降噪方法。首先采用奇异熵定阶的方法对高阶噪声进行预处理,然后从双路奇异向量的相关性出发确定低阶噪声奇异向量的位置,最后将剩余的奇异值与奇异向量重构得到优化估计的降噪信号。仿真实验表明：双路SVD相比常规SVD的降噪方法在低信噪比、白噪声的环境下信噪比增益提升4.07 dB,与纯净信号波形相关系数增量提升0.11。以一段受到座舱噪声污染的语音信号为实验对象,文中方法与双通道自适应噪声抵消的降噪方法对比,信噪比增益提升4.83 dB,运算耗时缩短1.5 s。此外,文中方法不受噪声类型的限制,对于有色噪声和单频干扰甚至混合噪声同样具有良好的适应性,有广泛的应用前景。     

不同压缩比下稀释方式对直喷汽油机节油影响

基于一台1.0 L涡轮增压发动机,在9.6及12的压缩比下,研究了化学当量比、稀薄燃烧(稀燃)及低压废气再循环(EGR)工况下的燃烧与油耗特性.结果表明:EGR在压缩比12、大负荷工况下,节油效果优于稀燃,其余工况下稀燃的节油效果均更好.通过改变压缩比并结合稀燃或EGR,小、中、大负荷下燃油消耗率(BSFC)相比于压缩比9.6化学当量比工况降低最多为7.5%、10.4%和9.3%.结合一维仿真,分析并对比了大负荷下稀燃与EGR的节油原因及其差异.结果表明:在压缩比12、大负荷、过量空气系数(λ)小于1.4的情况下稀燃不能抑制爆震,节油效果不明显;相同工况下EGR可以有效抑制爆震,降低燃油消耗率达5.5%;大负荷下稀燃和EGR的节油来源主要为传热损失和排气损失减少,二者对节油的贡献程度之和大于90%.     

基于主题注意力层次记忆网络的文档情感建模

针对文档水平情感分析传统模型存在先验知识依赖以及语义理解不足问题,提出一种基于注意力机制与层次网络特征表示的情感分析模型TWE-ANN.采用基于CBOW方式的word2vec模型针对语料训练词向量,减小词向量间的稀疏度,使用基于Gibbs采样的LDA算法计算出文档主题分布矩阵,继而通过层次LSTM神经网络获取更为完整的文本上下文信息从而提取出深度情感特征,将文档主题分布矩阵作为模型注意力机制提取文档特征,从而实现情感分类.实验结果表明:提出的TWE-ANN模型较TSA、HAN模型分类效果较好,在Yelp2015、IMDB、Amazon数据集上的F值分别提升了1.1%、0.3%、1.8%,在Yelp2015和Amazon数据集上的RMSE值分别提升了1.3%、2.1%.     

单分散Au/ZnO纳米球的可控制备及气敏性能研究

以二水合醋酸锌和二甘醇为原料,采用微波法制备ZnO单分散纳米球;采用柠檬酸还原法制备Au纳米颗粒,并通过静电作用将金纳米颗粒修饰在ZnO纳米球上制备Au/ZnO气敏材料.XRD结果证明了多晶ZnO的形成以及金属Au的成功修饰;FESEM和TEM观察到ZnO单分散纳米球由纳米颗粒组装而成,粒径约280nm;PL光谱对合成材料的晶体缺陷进行了提取,在此基础上深入讨论了Au/ZnO的增敏机理.气敏测试结果显示,Au/ZnO纳米球比未修饰的ZnO纳米球对丙酮具有更好的选择性与更低的检测温度,在体积分数为1×10-6下仍具有较强的气敏响应.     

基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号发射精度增强算法

为改善当前OFDM网络信号精度增强算法中难以高效消除频域窄带莱斯噪声,且系统误码率较高的不足,提出了一种基于频域窄带莱斯噪声消除机制的OFDM网络信号精度增强算法.首先,基于128频相移键控调制方法,在获取信号时域特征的基础上,引入快速傅里叶变换,对信号进行离散化,并基于信号投影机制,构建正交星座图,实现信号投影矢量在预发射状态下的正交分层排序,消除了信源状态下频域窄带莱斯噪声对系统的干扰;随后,引入快速傅里叶逆变换,对预发射信号进行加密处理,且通过量化评估模型对信号精度进行优化提升,有效节约了传输带宽,提高了信号发射性能,改善了信道抗衰落效果.仿真实验表明,与当前常见的时间窗消除机制(time window elimination mechanism, TWE)、频率拓扑映射机制(frequency topology mapping, FT)相比,本文算法的误码率更低,且具有更高的信号增益效果.     

基于预设性能转台伺服系统的参数估计和自适应控制

针对含参数未知和非线性摩擦动态的转台伺服系统,提出了一种基于预设性能函数的参数估计和自适应控制方法.利用一种连续的摩擦模型表示转台伺服系统的摩擦动态,引入高阶神经网络对其进行逼近.通过构造一种滤波辅助变量获取参数估计误差信息,并将估计误差信息作为参数自适应律的遗漏因子,保证估计值能够快速收敛到真实值.为了提高转台伺服系统的瞬态响应和稳态性能,利用预设性能函数将原始系统的跟踪误差转换为一个新的误差动态,在此基础上设计自适应控制器,实现对期望轨迹的精确跟踪.仿真结果验证了本文所提算法的有效性.