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241.
首次提出了一种新的氧化还原电位滴定的终点指示器 界面伏打电化学池。其终点毫伏突跃性大,具有较高的分析准确度及精密度,适用于毫克级及微克级的高锰酸钾氧化还原电位滴定。 相似文献
242.
等离子体聚合膜的制备,性能及其应用 总被引:4,自引:0,他引:4
研制等离子体聚合装置,并用研制的装置在铝,银等材料上聚合六甲基二硅氧烷膜,进而分析膜的组分及性能,在设计的装置中,选用铝,银等材料作基材,用六甲基二硅氧烷作单体,进行多次放电聚合试验。在基材上可制备出硬膜,膜与基材粘附性好,并具有良好的电绝缘性和优异的抗氧化性。 相似文献
243.
文章分析了机械制图国家标准GB/T131-1993对表面粗糙度标注的要求,从表面粗糙度符号的绘制、标注位置、方向以及表面粗糙度数值的注写,提出了一种在Auto CAD中标注表面粗糙度方便可行的方法. 相似文献
244.
针对目标跟踪算法在精度和鲁棒性上的要求,提出一种基于改进粒子滤波的视觉目标跟踪算法.首先,建立多种特征来描述目标外观模型,并对各特征分量的加权系数进行自适应调节;然后,利用分类重采样方法解决原始重采样方法中的粒子退化和匮乏问题;最后,提出一种新的模板更新机制,自适应选取运动模板或原始模板.实验结果表明,改进后的算法在具有挑战的跟踪视频序列上实验,具有良好的跟踪精度和鲁棒性,能够应对视频图像分辨率不高、目标转动变化、部分遮挡等复杂条件. 相似文献
245.
针对大规模直驱永磁风电系统机电暂态仿真时采用PSASP自带的通用发电机模型不能表述实际直驱型永磁风力发电机组(简称D-PMSG)运行特性的问题,以某地近海风电场D-PMSG单机测试数据作为参考,利用PSASP自定义建模环境(PSAP/UD)搭建直驱永磁风机暂态简化模型。D-PMSG暂态简化模型忽略发电机及机侧变流器影响,同时考虑低电压穿越时动态短路电流的特性、电压频率保护控制以及有功恢复速率设置,将D-PMSG当成带有低压穿越保护的受控电流源,并根据D-PMSG低压穿越时的实测数据基于遗传算法实现了重要参数的优化工作。通过分别将D-PMSG暂态简化模型与详细模型、增加爬坡功率设置以及单机测试系统实测运行数据在三相短路故障条件下的对比,验证了D-PMSG暂态简化方法的正确性,以及参数优化方法的有效性。 相似文献
246.
【目的】利用深度学习的人脸检测技术为课堂教学评价提供新的方案。【方法】构建适用于课堂教学的人脸检测级联卷积神经网络模型,并进行相应优化,提出了基于统计人脸检测的抬头率来量化课堂关注度的方法。【结果】通过检测和统计课堂视频中的人脸,计算出学生的抬头率,统计出学生的课堂专注度以及时间分布,帮助教师及时准确地了解课堂教学情况。【结论】通过大量的测试和优化,该系统在人脸检测中具有较好的有效性和可靠性,可以为学生提供个性化教学,同时为教师提升课堂教学质量和教学效率提供参考。 相似文献
247.
以江苏省盐城市为调查对象,运用SP和RP相结合的调查方法,设计调查方案并采集分析数据;基于Binary logistic建立公共自行车出行选择模型,探讨公共自行车使用者的潜在动机和非使用者的阻碍因素。结果表明:年龄、是否拥有私家车、政策决策支持、步行至站点距离太远和基础设施条件5个因素影响公共自行车的出行选择,其中政策决策支持和步行至站点距离太远是影响三线城市有桩公共自行车选择的主要因素。 相似文献
248.
针对用区间型数据描述不确定现象的组合预测问题,为了提高区间型数据的预测精度,首先采用诱导有序加权连续区间的广义有序加权平均(IOWC-GOWA)算子将区间数集结为实数;然后对集结后的实数进行标准化处理;最后从信息论的角度引入相对熵作为最优准则,提出了基于IOWC-GOWA算子及相对熵的区间型组合预测模型;另外,通过实例分析了该组合预测模型的合理性和有效性;结果表明:该组合预测模型可以有效地提高区间型数据的预测精度,即该模型是合理有效的,并且,参数λ和BUM函数的选取会对模型的预测精度产生一定的影响。 相似文献
249.
针对锂离子电池单体成组后温度场的非均匀性导致的热不一致性问题,以及高温下电池单体间的热交互引发的热安全性问题,采用仿真与试验相结合的方式,基于锂离子电池生-传热机理,设计了电池单体单独成组、电池单体之间夹隔泡沫棉、电池模组底部布置液冷板3种递进式散热方案,并对液冷板进行了优化设计.采用有限元软件STAR-CCM+,仿真分析了3种方案下电池模组在不同放电倍率时的温度分布.结果表明:增加泡沫棉可减少电池间的热交互,进而提高电池单体间的热均衡性.在结合泡沫棉、导热板以及优化后(采用液冷管道串-并联组合方式)的液冷系统散热条件下,电池模组以2C倍率放电时最高温度为35.08℃,最大温差仅为4.85℃.研究结果可为电池热管理散热系统结构设计提供一定的理论基础. 相似文献
250.
为研究BP神经网络对CFRP约束混凝土抗压强度的预测能力以及神经网络模型的输出性能,在大量的实验数据基础上,建立了CFRP约束混凝土抗压强度的BP神经网络预测模型,探讨了不同数据组合对神经网络模型预测精度的影响;基于神经网络理论,将高精度BP神经网络模型生成了可方便应用的一般公式和简化公式,并与已有经验公式进行了对比分析.研究结果表明:BP神经网络能够很好地挖掘输入输出参数的数据信息,得到高精度的预测模型;相比于传统回归模型,用purelin代替sigmoid做传递函数推导得到的简化线性方程式仅增加了一项常数项,其预测值与试验值比值的平均值为1.011,变异系数为0.112,具有更高的预测精度和稳定性. 相似文献