共沉淀纳米掺杂制备ZnO压敏电阻数学模拟(Ⅰ)

从多种离子反应平衡角度，对最常见的氨法共沉淀过程进行理论分析，并在此基础上提出了氨法共沉淀的数学模型和计算方法．对ZnO压敏电阻粉体共沉淀反应中的既能与NH3也能与OHˉ络合的金属离子（A类二价金属离子）进行了理论分析和模拟计算，得NT沉淀反应中沉淀系数、络合反应系数及pH值和氨水添加量之间的关系．     

车辆单神经元模型参考自适应控制算法研究

针对智能车辆油门控制系统,提出了一种单神经元模型参考自适应控制算法.首先通过实验研究获得油门控制系统的传递函数,再以该函数获得的数学模型为依据设计了自回归滑动平均模型（NARMAX）神经网络,并对系统输出进行离线辨识和在线预测.采用免疫模糊思想改进二次型单神经元控制算法,构建基于NARMAX神经网络预测的模型参考自适应控制系统,定义了一种评价车辆纵向运动的目标函数,采用浮点遗传算法寻找各控制器的最优值.仿真结果表明,NAR-MAX神经网络可辨识和预测车辆油门系统的动力特性,与免疫模糊和二次型单神经元算法相比,单神经元模型参考自适应算法的阶跃响应速度显著提高.     

基于脑电功率谱-连续隐马尔科夫链的精神疲劳分级模型

提取多通道脑电（EEG）功率谱特征,训练连续高斯密度混合隐马尔科夫模型（CHMM）,建立了基于功率谱-CHMM的精神疲劳分级模型.分级结果表明：EEG各节律功率谱及其比值是精神疲劳的敏感指标,CHMM对于不同的精神疲劳状态具有较高的分类精度,最高分类正确率达到97.5%;在训练样本相同的情况下,CHMM比反向传输人工神经网络具有更高的分类精度.     

添加Ti0.9Zr0.1Mn1.5复合球磨对Ti9.6V86.4Fe4 合金储氢性能的影响

系统研究了Ti9.6V86.4Fe4储氢合金中掺入10%（质量分数）的Ti0.9Zr0.1Mn1.5进行复合球磨对其相结构及储氢性能的影响.X射线衍射分析表明,Ti9.6V86.4Fe4铸态合金具有单一的体心立方（BCC）结构固溶体相,当添加10%的Ti0.9Zr0.1Mn1.5复合球磨后,复合物由BCC主相和C14型Laves第2相组成.扫描电子显微镜及X射线能量色散谱仪分析表明,Ti9.6V86.4Fe4合金粉颗粒表面包覆了一层Ti0.9Zr0.1Mn1.5微粒.储氢性能测试表明,Ti9.6V86.4Fe4中掺入10%的Ti0.9Zr0.1Mn1.5复合球磨后,虽然室温最大吸氢量（质量分数）从3.86%略微降低至3.61%,但其有效储氢量（质量分数）由2.01%提高到2.11%,活化性能和P-C-T曲线平台特性都得到了明显改善.     

纳米晶Ni-Mo-Fe催化阴极的制备与表征

利用射频磁控溅射的方法制备了纳米晶Ni-Mo-Fe合金薄膜,并将其作为太阳能光电化学制氢阴极催化膜.采用XRD、EDS对膜的晶型、成分进行了表征.用稳态极化曲线对膜的析氢电化学特性进行了测试.结果表明:在较高的工作压强、较高的衬底温度和较小的靶距下沉积的膜有较好的电化学性能,晶粒的细化、膜中Mo含量的增加及Ni含量的减少有助于析氢催化活性的提高.     

碱激发对粉煤灰活性的影响

研究了粉煤灰的物理化学特性,设计了四种方案对粉煤灰进行改性,旨在扩大粉煤灰的应用. 通过对比改性前后Na2SiO3-粉煤灰试块的强度,使粉煤灰在改性前后的反应速度通过试块的强度得以体现. 扫描电镜照片显示,在机械粉磨结合化学激发处理后,坚硬的外壳大部分被破坏. 27Al的核磁共振图谱显示宽峰变窄. 29Si的核磁共振谱表明,Q0消失,Q2增多,Q4减少. 说明加入强碱并同时机械粉磨可有效破坏粉煤灰的玻璃微珠外壳及硅铝网络结构,可增强粉煤灰的潜在活性.     

基于单片机的超声波测距设计与研究

基于单片机的超声波测距仪。借助压电式陶瓷传感器TCT40-10F/S(1),其适用范围:家用电器和其他电子设备的遥控装置;超声测距,车辆倒车防撞报警装置。     

地形和湍流交换非均匀对边界层Ekman抽吸的影响

利用地转动量近似理论,讨论地形和湍流交换系数K存在水平不均匀的条件下,获得了边界 层顶Ekman抽吸的解析结果和动力特征.研究表明:在不考虑地形强迫情况下,湍流交换系数的水平变化对Ekman抽吸有明显的影响,而且这种影响的强弱与Rossby数大小有关.而在地形与湍流交换系数的共同作用下,地形的影响是边界层顶的垂直速度分布的主导性因素.     

南京市大气气溶胶中多环芳烃的污染趋势

对南京市2001年、2002年、2004年以及2005年夏季和冬季所采集到34个PM10和64个PM2.5样品中16种优控多环芳烃(PAHs)进行了分析,结果表明,南京市大气气溶胶PAHs污染有加重的趋势,且冬季大气中PAHs的污染比夏季严重.通过一些特征标志PAHs的比值,初步判定PAHs主要来自于化石燃料的污染,没有新的污染源加入.FLA/Py比值判定表明南京的大气污染形式由煤烟型和油型燃烧相结合的污染方式转为油型为主的污染形式的趋势.     

Learning multivariate time series causal graphs based on conditional mutual information

Detection and clarification of cause-effect relationships among variables is an important problem in time series analysis.This paper provides a method that employs both mutual information and conditional mutual information to identify the causal structure of multivariate time series causal graphical models.A three-step procedure is developed to learn the contemporaneous and the lagged causal relationships of time series causal graphs.Contrary to conventional constraint-based algorithm, the proposed algorithm does not involve any special kinds of distribution and is nonparametric.These properties are especially appealing for inference of time series causal graphs when the prior knowledge about the data model is not available.Simulations and case analysis demonstrate the effectiveness of the method.