TiO2/N可见光光催化降解邻苯二甲酸二甲酯

采用氮掺杂的二氧化钛为催化剂,探索了可见光催化氧化降解邻苯二甲酸二甲酯(DMP)的研究.系统地考察了光催化降解反应中DMP的初始浓度、光照时间、催化剂的量、pH值等因素对邻苯二甲酸二甲酯(DMP)的降解效率及速率的影响;同时对其光降解动力学及光降解过程中的矿化程度进行了一定的分析.结果表明,只有在催化剂和光源同时存在的情况下,DMP才有比较好的降解效果.当DMP的初始浓度为10 mg/L时,在优化条件下,即光催化剂为量1 g/L,pH值为6.20时,在以500W氙灯下进行光照8h,其降解率可达到90%以上.此光催化降解反应过程符合一级反应动力学.     

超高速OFDM通信系统实时频偏估计研究

<正>交频分复用(OFDM)技术因其抗衰落能力强、频谱利用率高等优点,在移动通信中有着广泛的应用。文章针对超高速移动通信系统中信道快速变化的特点,在分析系统基带传输模型的基础上根据循环前缀包含的频偏信息,提出一种基于循环前缀的正交频分复用系统频偏实时估计算法。该算法不仅能够近实时估计频偏变化,并且算法估计性能较好,克服了传统算法的频偏估计滞后性。     

彭加莱规范引力下的加速膨胀

20世纪末,通过对Ia型超新星的观测,人们发现了宇宙的加速膨胀,这违背了人们关于引力的根本认识.解释这一不可思议的现象成了宇宙学家的首要任务,理论学家提出了各种模型.在众多模型中,规范引力理论由于其坚实的理论背景而备受关注.本文作者主要的研究对象是彭加莱规范引力宇宙学模型,利用解析分析对这类模型进行了详细的研究和讨论.并通过将Ia型超新星的观测数据与该宇宙学模型的理论预测作对比,给出了模型参数以及系统初值条件的最佳拟合值,同时也给出了参数们相应的置信区间,限定了这类模型的参数选取.     

基于改进堆叠降噪自编码器的连铸机扇形段故障特征提取

为了提取连铸机扇形段在正常浇铸状态下的故障特征,设计一种利用鲸鱼优化算法(WOA)改进的堆叠降噪自编码器(SDAE)网络模型,命名为WOA-SDAE,并应用于扇形段拉矫力信号特征学习和故障分类。首先,从完整的浇铸周期中获取正常浇铸状态下的数据,对低频的拉矫力信号进行时域特征提取,将一维拉矫力信号转换为多维时域特征信号,并建立评价体系以寻找最优时域参数;其次,运用堆叠降噪自编码器与softmax分类器组成网络模型对故障信号进行分类,采用鲸鱼优化算法确定SDAE模型中隐含层层数与节点数。通过实际生产过程中的连铸机扇形段拉矫力信号来验证所提方法的可行性。试验结果表明,WOA-SDAE可有效提取扇形段的故障特征,在测试集上的识别准确率达到92.23%。     

μ子原子

介绍一种奇异原子———μ子原子,并就它的有关物理性质进行较深入的讨论．     

场发射用碳纳米管的研究

用直流电弧法制备出了可用于场发射的碳纳米管,其长度在0.5～1μm之间,管径约20～30nm,且大多数具有多层结构.研究发现,经超声分离的样品中有大量便于移植的一端封口的碳管.详细讨论了生长的工艺条件对碳管形貌的影响,给出了生长场发射用碳纳米管的优化工艺条件.     

改良焦性没食子酸法培养厌氧菌

目前厌氧菌分离培养法主要有焦性没食子酸法、厌氧气袋法、厌养缸法和厌养培养箱法［１］。厌养缸和厌养培养箱法需要一定设备或特制设备,因而其应用受到一定限制。焦性没食子酸法或厌氧气袋法进行厌养菌分离培养,由于其方法简单、操作容易,在大专院校微生物教学或基层医疗单位仍广泛使用,但分离效果不易控制。为此,本实验室在教学实践中,通过改良焦性没食子酸法分离培养厌养菌,分离出的菌落及溶血明显好于普通焦性没食子酸法或厌养气袋法。现总结如下。１　材料与方法（１）普通焦性没食子酸法：将厌氧菌接至血琼脂平皿上,在该平皿…     

有苦也有乐--益阳市安全生产工作走笔

12月2日至3日,记者来到资江边美丽的城市——益阳采访。益阳是著名作家周立波的故乡,上个世纪50年代,作家在家乡深入生活,以《暴风骤雨》、《山乡巨变》等名篇著作真实地记录了益阳翻天覆地的变化。在此次短短的两天采访中,记者同样惊喜地发现,在对安全生产的认识、观念、监管上,益阳也正在发生着巨变!益阳市安监局局长邓水松告诉记者,益阳市属于洞庭湖区,交通非常便     

基于小生境遗传算法优化串级神经网络的台区理论线损预测

台区作为电力系统的最末端部分,节点数目多、网络架构复杂,导致不易精确计算其理论线损问题。在海量实际低压台区运行历史数据的基础上,首先研究影响台区线损的相关因子,建立台区线损特征指标集合。然后利用皮尔逊相关系数分析方法从中提取出高损关键特征指标作为线损预测模型输入。再融合集成学习和梯度提升树思想,建立基于串级BP(back propogatiow)神经网络的台区线损预测模型,并采用小生境遗传算法对预测模型的初始参数进行优化从而提高模型训练效率。最后通过实际数据算例仿真,并与其他预测方法结果进行比较,验证所提台区线损预测模型具有优秀的训练效率和预测泛化能力。