Ag/RGO@DE复合微粒的制备及光催化还原对硝基苯酚

为了有效还原污染水中的硝基化合物,采用原位法制备了具有高效催化活性的纳米银/还原氧化石墨@硅藻土(Ag/RGO@DE)复合微粒。利用SEM,XRD,XPS和FTIR等测试方法对所制备复合微粒的形貌、微观结构和组成进行了表征,采用UV-vis DRS,PL和光电流等测试分析了复合微粒的光电性能,以对硝基苯酚还原作为模型反应,考察了不同银和RGO负载量对Ag/RGO@DE复合微粒光催化性能的影响。结果显示,RGO为片层结构,纳米银颗粒分散于RGO和硅藻土DE表面及片层间,为面心立方晶型;纳米银的引入显著提高了RGO基体对可见光的吸收及其光生电子-空穴对的分离效率;当银质量分数为2.5%,RGO质量分数为26.6%时,Ag/RGO@DE表现出最佳的光催化还原活性。因此,Ag/RGO@DE复合微粒具有良好的光催化稳定性,对4-NP的还原反应具有高效催化活性。     

可燃冰在蒸汽动力系统优化中经济性研究

可燃冰是21世纪公认的新型清洁能源．由于可燃冰开采成本较高,其在各行业的购买单价可能会较高．所以,可燃冰的经济性研究是有必要的．针对某炼油厂工程项目,分别以煤、燃料油、天然气和可燃冰为燃料,以全周期总花费最少为目标,研究了蒸汽动力系统的多周期最优化调度问题．运用改进差分进化算法对其进行优化求解,数值结果表明：如果可燃冰的单价处于(0,3 900］$/t,可用可燃冰代替煤、燃料油和天然气作为燃料;如果可燃冰的单价处于(3 900,4 550］ $/t,可用可燃冰代替煤、燃料油作为燃料;如果可燃冰的单价处于(4 550,5 400］$/t,可用可燃冰代替燃料油作为燃料;如果可燃冰的单价高于5 400 $/t,用其作为燃料不符合经济性原则,不能代替传统能源作为燃料．     

瞬态喷雾冷却中使用导热逆问题求解热边界条件

随着电子器件的散热需求越来越大,关于液体冷却系统的研究愈发增多．瞬态喷雾冷却(ISC)是一个新颖高效的冷却IC芯片的方法．导热逆问题(IHCP)是一种通过测量介质内部的温度分布来估计表面热流密度的方法．采用IHCP计算喷雾冷却过程中随时间变化的表面热流密度．选用一维未来序列函数(SFS)方法由测量内部温度而估计表面热流密度．使用模拟温度数据来检查该计算方法的精度和误差,得到各个参数的影响规律以估计该方法对实验中求解热流密度的影响．     

附加法向信息的三维网格预测编码

为提升三维网格的压缩性能,提出了一种网格法向与几何帧内-帧间预测编码方法.该方法充分利用法向数据内部分量间（帧内）及几何与法向数据间（帧间）的相关性,实现附加法向信息的三维网格压缩,有效保持解码后三维网格的几何特性.实验结果表明,提出的预测编码方法相比分别压缩三维网格法向与几何数据,能够显著提高附加法向信息三维网格的压缩效率.      

松弛模系矩阵分裂迭代法求解一类非线性互补问题

考虑松弛模系矩阵分裂迭代法求解一类非线性互补问题,理论分析给出了当系数矩阵为H_+-矩阵时迭代法的收敛性和松弛参数的选取方法.数值实验表明,松弛模系矩阵分裂迭代法在迭代步数和迭代时间上均优于模系矩阵分裂迭代法.     

放电功率对微晶硅薄膜的晶化调控及光电性质的影响

以SiCl_4和H_2为源气体、采用等离子体增强化学气相沉积(PECVD)技术在不同放电功率下沉积微晶硅薄膜,通过调节放电功率实现了微晶硅薄膜的晶化调控和光电性质的优化,并利用Langmuir探针和质谱计分别对等离子体空间的电子特性和中性基团进行在线检测,初步探讨了成膜的微观机理.     

基于CFD仿真模拟及PIV粒子示踪相结合法超滤膜组件优化

采用在线监测与水力流体模拟相结合方式,利用数值模拟仿真技术、示踪技术及高速图像采集分析等手段,考察现有超滤膜组件内部的流场分布,并设计出新型超滤膜组件。结果表明,由于超滤膜组件内部流场主要受到布水管布水的影响,布水管上开孔均匀与否将直接影响整个超滤膜组件内部布水的均匀性。与组件UFA-860C相比,设计出的条形孔超滤膜组件因其布水管上有规则地均匀开孔且采用多根布水管组合,在运行时组件内部布水更加均匀,且能够充分利用膜丝的有效面积,从而有效减缓膜污染。     

基于AUV的航迹追踪自适应UKF算法

无迹卡尔曼滤波算法(UKF,unscented kalman filter)是一种常见的(AUV,autonomous underwater vehicle)加权统计线性回归航迹追踪算法,其算法冗余度低于(EKF,extended kalman filter)、(PF,particle filter)及(PSO,particle swarm optimization)等数值优化算法,且算法效率较高。然而,UKF控制算法中的系统采样时间间隔通常会被设置为常数,由此可能会产生预测值的误差累积,从而影响导航预测结果的精度。因此,笔者提出了基于AUV的航迹追踪自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF,adaptive unscented kalamn filter algorithm),以期降低预测算法的累积误差。该预测方法依据标准UKF算法的原理,通过构造相应的约束、判断与反馈机制,调整系统状态方程中每一步的采样间隔t,从而提升算法的航迹追踪精度并减少过程噪声及传感器噪声对预测过程的影响。最后,通过仿真实验与结果对比,近一步验证了之前所提出的设想。     

一类求解约束离散不适定问题的积极集随机迭代方法

许多科学和工程领域的应用问题都可以归结为线性离散不适定问题的求解。考虑大规模带盒子约束的线性离散不适定问题的求解,提出一类基于积极集策略的随机内外迭代方法。基于积极集策略的内外迭代法在外层迭代上更新积极集和对应的非积极集,并采用投影算子,将不在可行域中的数值解分量投影到可行域边界上,同时在内层迭代上采用Krylov子空间方法求解无约束子问题。提出一类积极集迭代法,在内层迭代上采用高性能随机算法,依照概率分布选取子问题系数矩阵的列进行更新,并利用Armijo下降准则对迭代步长进行选择,这样就可以保证目标函数值随着迭代步数的增加而单调下降。在图像复原问题的数值实验中,验证所构造算法的高效性。在偏差准则的收敛条件下,新的积极集内外迭代法所利用的计算量、迭代步数和CPU时间都比前人提出的算法更少。     

大扰动下改进的VSG自适应参数控制策略

分布式新能源并网后,常通过用虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,简称VSG)解决配电网的无惯性及无阻尼问题,但因VSG的非线性功角关系,大扰动发生时,VSG可能会失去平衡.为解决VSG的失衡问题,在大扰动下VSG转动惯量及阻尼系数自适应控制策略的基础上,加入控制变量K,提出大扰动下改进的VSG自适应参数控制策略.Matlab/Simulink环境下的仿真结果表明:相对于J,D定参数及J,D自适应参数控制策略,改进的VSG自适应参数控制策略减少了频率、功率的超调量,抑制了振荡,避免了VSG的失衡,提高了暂态稳定性.