纳米级SO42-/TiO2固体超强酸的催化活性研究

利用不同晶型、不同粒径的纳米TiO2制备了纳米级So42-/TiO2固体超强酸,研究了硫酸浓度和焙烧温度对纳米级SO42-/TiO2固体超强酸催化活性的影响.反应的最佳条件是:使用锐钛型TiO2,用1.00mol/L硫酸浸泡,450℃焙烧.反应酯化率达到98.4%.     

统一碳税和差异化碳税下的再制造绩效评价

分别在无碳税、统一碳税和差异化碳税三种政策下,构建了垄断制造商的利润最大化决策模型,研究实施不同碳税政策对制造商的再制造生产决策、碳排放和社会福利的影响.研究表明:相比于无碳税政策,政府征收碳税减少了制造商的利润和碳排放,在一定条件下有利于提高社会福利;实施碳税政策有利于鼓励更多类型的制造商参与再制造,并且差异化碳税比...     

数据挖掘库预处理技术在教学中的应用研究

阐述了数据挖掘预处理技术的原理,结合教学实践研究了预处理的各种方法与技术实现,探讨了空缺值、不一致数据的处理,以及属性删除与构造,聚类技术进行归约的方法.     

Optimal design and experiment research of an orthogonal-parallel six-axis force/torque sensor

A novel orthogonal-parallel six-axis force/torque sensor is studied based on a modified Stewart platform architecture,and the optimal design and experiment rese...     

寻找长江水污染源头的数学方法

把污染微粒的移动看成是随机移动的,从而这种污染物质点系统可以认为由N个串联线性贮积单元组成.在长江干流地区水流量已知的前提下,分析得出了水流速与站点间距离呈正态分布趋势.     

煤焦膨胀特性与残灰颗粒物的形成

研究了煤焦的膨胀特性及其对1~5μm残灰颗粒物生成的影响.将一种烟煤筛分为小于63μm,[63~100)μm和[100~200)μm三种粒径,并在实验室沉降炉中进行了热解和燃烧实验,反应温度分别为1 373 K,1 523 K和1 673 K.利用激光粒度分析仪和扫描电子显微镜等对热解和燃烧产物进行了分析.研究结果表明,该种烟煤由于含有较高的镜质组成分,在热解过程中表现出明显的膨胀特性,而且煤粉粒径越小,其镜质组含量越高,因此在热解过程中膨胀越厉害,形成的煤胞型颗粒越多.膨胀厉害的煤焦在燃烧过程中很容易发生破碎,形成更多的1~5μm残灰颗粒物.     

低能小型医用回旋加速器谐振腔的有限元分析

应用有限元方法分析了一台小型医用回旋加速器的谐振腔.以PC机为平台,采用ANSYS软件进行建模,对腔体的谐振频率、空载品质因数进行了研究,探讨了微调电容间距、网格剖分精度以及建模方法对计算结果的影响.回旋加速器谐振腔不是一个严格的封闭腔体,结构复杂.为减少计算量,根据其物理特性对腔体做了封闭处理,研究发现,这一简化的模型对计算精度的影响不大.计算结果和实际测量结果的误差在工程允许的范围之内,表明基于有限元的软件能够很好地计算类似回旋加速器高频谐振腔这样具有复杂边界的腔体结构,可用于加速器的物理设计及工程设计.     

空基外辐射源定位系统的可观测性分析

针对空基外辐射源定位(airborne external transmitter location, AETL)系统的可观测性问题,建立了AETL系统的二维运动学模型与量测方程,基于离散化的非线性可观测理论求解系统的可观测矩阵,并分析证明了系统不可观测的条件。基于矩阵分析理论的条件数定义了系统的可观测度,并仿真分析了观测站运动参数以及目标和外辐射源的机动参数对系统可观测度的影响。结果表明,当观测站与目标和外辐射源共线或目标和外辐射源保持径向运动时系统不可观测;当系统可观测时,观测站与目标和外辐射源之间的相对速度越小,系统可观测度越大。研究结果可为观测站制定机动策略提高系统定位性能提供有效的参考依据。     

多精英采样与个体差分学习的分布估计算法

提出了基于多精英采样和差分搜索的分布估计算法EDA-M/D (Estimation distribution algorithm based on multiple elites sampling and individuals differential search)。EDA-M/D利用多精英个体独立采样生成子代来提升算法全局搜索能力,利用精英群体分布的σ²约束采样半径,实现种群从全局搜索逐步过度到局部搜索。当精英群体停滞时,劣势个体借助精英群体的μ和种群历史最优解进行差分搜索,帮助种群跳出局部最优解。通过多精英采样与差分搜索的自适应协同实现种群宏观信息与个体微观信息的有机融合。实验结果表明EDA-M/D在稳定性和搜索能力方面均表现出明显的优势。     

Nuclear Norm Subspace System Identification and Its Application on a Stochastic Model of Plague

The discrete-time model of plague is deduced by zero-order holder based on the continuoustime model. Due to the existence of stochastic disturbances, the stochastic model is given corresponding to the discrete-time model. The state estimation and noise reduction of the stochastic model are achieved by designing Kalman filter. Nuclear norm minimization is to structure the low-rank matrix approximation instead of the singular value decomposition in the process of subspace system identification. According to the plague data from the World Health Organization, the system matrices and noise intensity of the model are identified. Simulations are carried out to show the higher approximation capability of the proposed method.