为了研究性能稳定的低碳钢板坯连铸用无氟保护渣,在测试传统的板坯连铸用高氟保护渣(F- ≥ 3%)性能的基础上,采用单纯形法,设计了CaO-SiO2-Al2O3-Fe2O3-MgO-Li2O-TiO2-Na2O-MnO-B2O3渣系中满足保护渣组成条件的基本实验点.通过逐步固定各组分含量,将多维空间的渣系组成转化为二维平面网格.测试无氟渣样的熔点、黏度、转折温度、玻璃体比例及转折温度时的黏度,并作性能与组成关系的等值线图.通过比较高氟保护渣和无氟渣样性能,确定了碱度、熔点、黏度、转折温度较低,且凝固后呈玻璃体的低碳钢板坯连铸用无氟保护渣的三个生成区域,其中之一的典型成分的质量分数范围是:CaO 31.2%,SiO2 36.8%,Al2O3 3%,Fe2O3 1%,MgO 2%,Li2O 2%,TiO2 6%,Na2O 7%~12%,MnO 3%~8%,B2O3 0~3%

首先从绿色通信入手, 对网络能量效率的国内外研究现状进行了分析. 在此基础上, 对超密集网络的关键性能指标, 即能量效率的各种定义进行了梳理, 为建模奠定了基础. 其次, 讨论了网络能量效率建模和优化过程中经常使用的4种理论模型: 随机几何、博弈论、最优化理论和分数阶规划. 并综述了能效提升的技术, 包括高能效部署与规划、高能效基站休眠、高能效用户关联、高能效资源管理、高能效传输方式. 最后, 指出未来的可能的技术挑战: 网络能效理论与超密集网络体系架构、超密集小基站高能效覆盖机理、超密集网络的柔性资源匹配机理、移动用户群体行为建模与高能效服务方法. 通过研究超密集网络高能效覆盖机理和柔性资源匹配机理, 为未来无线通信网络建模和分析提供设计依据与技术支撑

采用阻抗谱技术,对2.8 A·h 18650电芯进行拆解解析,单独分析正负极电极在不同温度下(25、10和-5℃),不同荷电状态下的阻抗变化.结果表明:在不同温度下,在20%~100%荷电状态下,负极作为控制电极,其反应电化学阻抗是正极的数倍,尤其是在-5℃,达到了4倍,负极是电芯一致性问题中动力学因素的控制主因;在0~20%荷电状态下,在10和25℃下,正极的反应电化学阻抗要远远大于负极,正极成为控制端.结合目前电动车上动力电池的实用荷电状态一般在20%~95%,针对该2.8 A·h 18650电芯,提高负极电极的一致性是核心所在.同理,对其他类型电芯而言,在电芯设计过程中,在综合考虑成本的前提下,需要更有针对性地提高正负极的一致性标准,从而更为有效地改善整个电芯产品的一致性

为提高储氢反应器的传热及吸放氢速率, 对现有金属氢化物反应器进行了系统的综合分析与评价.基于强化传热传质特性, 设计优化出了一种高效的新型椭圆螺旋微管束反应器(ESMBR), 其具有结构紧凑、传热效果好、反应速度快及操作方便等特点.对研究的储氢反应器进行了建模, 并通过实验验证了该模型的准确性和有效性.通过COMSOL软件对比ESMBR、圆形螺旋微管束反应器(SMBR)和直管微管束反应器(MTBR)的数值模拟结果得出, ESMBR在储氢时具有优异的传热传质性能.进一步的敏感性分析结果表明, ESMBR中椭圆螺旋管结构参数的敏感性顺序为主直径(Dc) >椭圆截面长轴(A) >椭圆截面短轴(B) >节距(Pt) >螺旋角度(α).采用多元价值取向模型对不同的反应器方案进行了系统的分析评估, 结果表明: ESMBR的综合优度高达0.845, 对比结果也明显优于其他反应器, 在氢能领域将有广阔的应用前景

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压强低于一个标准大气压的稀薄气体空间称为真空．在真空状态下，由于气体稀薄， 分子之间或分子与其它质点之间的碰撞次数减少，分子在一定时间内碰撞于固体表面上的 次数亦相对减少，这导致其有一系列新的物化特性，诸如热传导与对流小，氧化作用少， 气体污染小，汽化点低，高真空的绝缘性能好等等．真空技术是基本实验技术之一，真空 技术在近代尖端科学技术，如表面科学、薄膜技术、空间科学、高能粒子加速器、微电子 学、材料科学等工作中都占有关键的地位，在工业生产中也有日益广泛的应用． 薄膜技术在现代科学技术和工业生产中有着广泛的应用．

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融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

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