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51.
通过比较氢氟酸-硝酸高压罐密闭消解法、 氢氟酸-硝酸-高氯酸-盐酸低压密闭消解法和氢氟酸-硝酸-高氯酸-盐酸敞口消解法对钼矿样品的分解效果, 选用低压密闭消解法制备样品, 用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)法测定伴生稀有元素Li,Ga和15种稀土元素的质量比. 通过对干扰元素的分析, 选择合适同位素, 并确定151Eu,157Gd,159Tb质谱干扰的校正系数. 结果表明, 20 μg/L的铑(Rh)标准溶液作为内标可有效抑制溶液中的基体效应和信号动态漂移, 方法检出限为0.001~0.113 μg/g, 相对标准偏差(RSD, n=7)为0.30%~3.92%. 经标准物质和实际样品验证, 该方法可靠, 适合钼矿中伴生Li,Ga和稀土元素的测定. 相似文献
52.
通过分离式霍普金森压杆(SHPB)实验得到了40Cr合金钢在高温高应变率下真应力-真应变曲线,据此确定了材料发生动态再结晶的临界条件.采用解析法和实验法分别求解了磨削强化层的温度场和塑性应变场分布.结果表明,磨削强化层在磨削深度方向具有较大的温度和塑性应变梯度;150μm强化层内会发生奥氏体转变;磨削表面最高温度可达1060℃.在磨削亚表面60μm内会产生剧烈的塑性变形,达到了再结晶的临界条件.较大的磨削深度使磨削强化层塑性应变增大,再结晶现象越充分,微观组织细化程度越高. 相似文献
53.
多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法是深度强化学习方法在多智能体系统(multi-agent system, MAS)领域的重要运用,为提升算法性能,提出基于并行优先经验回放机制的MADDPG算法。分析算法框架及训练方法,针对算法集中式训练、分布式执行的特点,采用并行方法完成经验回放池数据采样,并在采样过程中引入优先回放机制,实现经验数据并行流动、数据处理模型并行工作、经验数据优先回放。分别在OpenAI多智能体对抗、合作两类典型环境中,从训练轮数、训练时间两个维度对改进算法进行了对比验证,结果表明,并行优先经验回放机制的引入使得算法性能提升明显。 相似文献
54.
熔覆层性能难以满足特定的工艺要求,已成为限制激光熔覆发展的关键因素之一.鉴于此,在45号钢基体上制备出原位生成NbC增强YCF102熔覆层,并进行了热力学分析.通过XRD,SEM和EDS对其微观形貌及组成成分进行了分析,对其显微硬度及耐磨性进行了研究.结果表明:激光功率的改变对激光熔覆过程中原位反应的反应程度有显著影响,过大或者过小的激光功率均会对原位反应的发生起到抑制作用;YCF102熔覆层中原位生成的NbC颗粒的主要形态为四边形和花瓣形;当激光功率为525W时,原位生成NbC增强YCF102熔覆层具有较高的显微硬度及良好的耐磨性. 相似文献
55.
56.
当单脉冲雷达受到箔条质心干扰时, 将视为波束内存在两个不可分辨的目标, 由于目标和箔条干扰回波混叠耦合, 导致单脉冲测角偏差, 最终致使目标跟踪丢失。对此, 利用宽带单脉冲雷达测角精度高的优点和极化信息, 提出一种基于极化单脉冲雷达的扩展目标角度估计方法。首先,分析宽带单脉冲雷达体制下箔条质心干扰的特点, 给出扩展目标双极化和差信号模型。然后, 根据和、差通道极化回波信号, 通过联立方程组, 估计出目标和箔条干扰的到达角(angle of arrival, AOA), 为后续利用目标角度信息跟踪目标提供条件。最后,通过蒙特卡罗仿真实验分析关键参数对目标角度估计性能的影响, 并与传统单脉冲雷达体制的测角方法进行比较。理论分析和仿真实验表明, 在质心干扰条件下, 宽带单脉冲雷达估计目标AOA的性能要优于传统单脉冲雷达。 相似文献
57.
共价有机框架(COF)是一类新兴的多孔有机聚合物,因其具有较大的比表面积、有序的孔道结构以及良好的生物相容性,已成为具有潜力的纳米药物载体.制备了基于COF纳米颗粒的仿生纳米复合物,负载光敏剂孟加拉玫瑰红(RB),并包裹癌细胞膜(CMV)对该复合物进行仿生修饰.结果表明:制备的COF/RB@CMV纳米复合物具有良好的生物兼容性,能够被肿瘤细胞有效摄取,并在光照激活条件下产生对细胞具有高毒性的活性氧化物(ROS),进而起到了杀伤肿瘤细胞的作用.提出了一种新的基于COF的仿生纳米平台用作光动力学治疗(PDT)试剂. 相似文献
58.
传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。 相似文献
59.
60.
基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时,不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题,提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取;然后通过2个全连接分类器进行故障分类;最后通过分步优化分类损失、域最大平均差异损失和分类器差异损失,实现源域和目标域之间的域分布对齐,从而实现无标记目标域样本的故障诊断.实验结果表明,所提方法与主流的域适应方法相比具有更高故障诊断准确率,验证了该方法的合理性和可行性. 相似文献