基于消耗波动性聚类的航材分类研究

针对难以依据航材消耗数据进行分类的问题,建立基于消耗波动性聚类分析的分类模型。基于消耗序列波动性将航材转化为二维图,因该机型服役时间较短,航材样本数量较小,选用无监督分类算法聚类分析对航材分类。针对传统聚类算法的局限性,提出层次划分聚类算法,并使用“容距比”参数为初始中心选择良好环境。仿真结果显示层次划分聚类算法更加稳定高效,同时表明该模型能有效进行航材分类。     

石墨填充磷化铁复合碳电极性能研究

以磷化铁和石墨为导电材料制备复合型碳电极,研究了石墨和磷化铁填充量对复合电极的电阻和循环伏安性能的影响,分别在浓度均为1mmol.L-1的K4[Fe(CN)6]溶液和对苯二酚溶液中循环伏安扫描.结果表明:复合电极电阻随着磷化铁含量的增加而增大,(1)在K4[Fe(CN)6]溶液中,当磷化铁含量为5%时,电极表面的氧化还原峰的对称性和可逆性较好,其氧化峰电流与扫描速度的ν1/2成线性关系,其线性方程为Ipa/(μA)=7.701ν1/2-1.295(r2=0.973),表明复合碳电极表面的氧化还原过程受扩散过程控制;(2)在对苯二酚溶液中,复合电极对对苯二酚具有良好的电催化活性,在对苯二酚的浓度为5×10-6～25×10-6 mol.L-1范围内,线性回归方程为Ipa/(μA)=18.60+1.90C(μmol.L-1),r2=0.994,检出限为9.76×10-7 mol.L-1.连续8次测定对苯二酚在复合碳电极上的重现性良好.