基于LS-SVM的燃料电池控制建模的研究

由于直接甲醇燃料电池数学模型的复杂性难以满足工程上对DMFC控制系统的设计，提出一种基于最小二乘支持向量机建模算法，用具有RBF核函数的LS-SVM离线建立DMFC电堆的非线性模型；仿真和实验结果表明了该建模方法具有建模简单、模型精度高等优点，亦证明了该算法的有效性和优越性。研究结果对直接甲醇燃料电池控制系统的建模和控制具有一定的实用价值。     

应用连续小波变换提取对流云团

准确地从卫星云图背景中划分出对流云团的边界十分困难。提出了一种应用连续小波变换从红外卫星云图中提取对流云团的处理方法。将正弦波经过Gauss函数调制后，得到一组满足允许条件的连续小波基函数，利用这组小波基实现了对流云团小波提取算法，得到了强对流云团边界的分割。与提取对流云团的常规处理手段相比，这种方法具有物理意义明确、分割结果准确的优点，是提取卫星云图中对流云团的有效方法。     

泡沫铝基高分子复合材料制备及其性能

为了提高泡沫铝基高分子复合材料的机械性能，通过向泡沫铝孔洞中浸渗入高分子材料的方法制备了四种泡沫铝基复合材料，并对其压缩、抗冲击和阻尼等性能进行了实验研究。实验结果与所预测的结果相一致，即制备的泡沫铝基高分子复合材料的如上三性能均较其复合相得以提高．研究结果既寻求到一种制备功能结构一体化材料的新途径，又有助于促进泡沫铝应用范围的扩展。     

地球物理测井多参数综合识别储层流体类型的新型神经网络

建立了一种基于引力的新型神经网络模型 ,引入了合力作用机制 ,解决了储层流体类型划分的判定半径问题 ,克服了以往神经网络对任何输入数据都要产生响应 ,并给出一个分类结果的缺陷。改进了传统的距离计算方法 ,克服了传统方法易受单个参数突变的影响而引起误判的缺点。利用新型神经网络方法并结合测井资料 ,对某油田的储层流体性质及类型进行了识别 ,获得了很高的识别率。与径向基神经网络的判别结果相比 ,该神经网络的识别率明显提高。     

不同载体和前驱体对钴基催化剂浆相费托合成性能的影响

以SiO2和γ Al2O3为载体,以硝酸钴、醋酸钴和氯化钴为前驱体,利用浸渍法制备出钴基细粒子催化剂。用X射线衍射、程序升温还原、比表面测试等技术考察了钴基催化剂的结构和还原性能,分析了不同载体和前驱体对浆相费托反应性能的影响。结果表明,SiO2载体上钴物种的分散度和还原度均高于γ Al2O3载体,因而Co/γ Al2O3催化剂的活性最差,CO转化率远低于Co/SiO2催化剂。不同钴前驱体所制备的Co/SiO2催化剂钴物种的分散度和还原度有很大的差别,其相应的Co/SiO2催化剂的浆相费托活性顺序由大到小依次为:Co(NO3)2,Co(NO3)2+Co(CH3CO2)2,Co(CH3CO2)2,CoCl2。     

类差分平衡函数的性质及其应用

定义了布尔函数的类差分和类差分平衡函数，研究了类差分平衡函数的密码学性质以及构造方法。作为类差分平衡函数的应用， 给出了Z24上逻辑函数是完全非线性函数的充要条件，并在首先分析得到所有四元类差分平衡函数的基础上，编程搜索出Z24上所有的完全非线性函数。     

矩阵与多项式的惯性

为了获得Fujiwara〖KG-*2〗-〖KG-*6〗Hermite惯性准则和Routh〖KG-*2〗-〖KG-*6〗Hurwitz惯性准则在Bernstein多项式基下的表现形式,利用经典Bezout矩阵与Bernstein Bezout矩阵之间的转换关系这一代数方法,给出了Bernstein Bezout矩阵在多项式惯性和稳定性理论方面的应用研究;所得结果可以看做是对应的经典惯性准则在Bernstein多项式基下的推广.     

4,4′-二(1-咪唑基)苯硫醚构筑的镉配合物:合成、晶体结构和性质研究

在水热反应条件下,合成了一个新的镉配合物Cd(BIDPT)₂(NO₃)₂·(H₂O)₂(BIDPT =4,4′-二(1-咪唑基)苯硫醚),经元素分析、红外、热重、单晶衍射表征了化合物.配合物为三斜晶系,P-1空间群,分子量Mr=909.24,a=0.816 4(9) nm,b=1.156 8(1) nm,c=1.179 3(1) nm,α=112.737(1)°,β=107.481(1)°,γ=92.233(2)°,V=0.964 4(2) nm³,Z=1,D_c=1.559 g/cm³,F(000) =458,S =1.074,R₁=0.059 8,ωR₂=0.191 2.配合物中镉离子通过4,4′-二(1-咪唑基)苯硫醚配体桥联成8字型一维链结构.对配合物的热稳定性以及荧光进行了测试,硝基苯化合物对配合物的荧光性质有不同程度的淬灭作用.镉配合物对2,4,6-三硝基苯酚的检测具有很好的灵敏性.     

多孔陶瓷负载钯催化剂及污水处理研究

本研究以廉价的高岭土、滑石粉、氧化铝为主要原料,水泥为固化剂,疏水型活性碳粉为泡沫稳定剂,采用直接起泡法制备了高开气孔率的多孔陶瓷,采用浸渍和反应法负载氢氧化高钯催化剂.利用次甲基蓝模拟污水,并作为钯基催化剂催化次氯酸钠分解的标识物.研究了催化剂负载量、温度、次氯酸钠用量对催化剂降解次甲基蓝的影响.结果显示,多孔陶瓷负载的钯催化剂能有效催化次氯酸钠分解,极大地提高了次甲基蓝氧化褪色的速率,随温度升高,最终褪色所需时间急剧减少.在温度为40℃,催化剂量为0.4g,NaClO量为5mL,pH值为7.88的条件下,50mL浓度为10mg/L的次甲基蓝仅需要58min就能褪至无色.     

玄武岩织物增强水泥基复合材料拉伸力学性能

利用美特斯(MTS)万能试验机研究了掺入不同体积掺量(0、0.5%、1.0%、1.5%)短切碳纤维、玻璃纤维、钢纤维的2层和3层玄武岩纤维织物增强水泥基复合材料的拉伸力学性能.结果表明:短切碳纤维、玻璃纤维、钢纤维均可明显增加玄武岩纤维织物增强水泥基复合材料的开裂强度,并且存在最优体积掺量;在0~1.5%掺量范围内、2层织物时,开裂强度随着3种短纤维掺量的增加而增加,掺量1.5%时最大;3层织物时,开裂强度随着碳纤维、钢纤维掺量的增加先增加后减小,掺量1.0%时达到最大值,而随着玻璃纤维掺量的增加持续增加,掺量1.5%时最大.短切碳纤维、玻璃纤维不能增加其峰值荷载,而钢纤维则明显提高其峰值荷载,2层织物时最优掺量为1.5%,3层织物时最优掺量为0.5%.