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离子交换树脂(Ionomer)是质子交换膜燃料电池催化层的重要组成部分,它在催化层中的主要作用是作为质子传导相传导质子。本文采用旋转圆盘电极法(RDE),在模拟燃料电池真实的运行环境(模式一)和模拟燃料电池启停环境(模式二)两种模式下,研究了Ionomer对铂碳催化剂电压循环耐久性的影响。通过相同位置透射电镜分析法(IL-TEM),分析了铂碳催化剂经历模式二耐久性测试后的结构变化。研究发现Ionomer的存在可以提高铂碳催化剂的耐久性。在模式一的测试中:添加Ionomer后,其氧还原半波电位下降值?E从23 mV下降至11 mV;没有发生碳的腐蚀,Pt颗粒的长大是催化剂性能下降的主要原因;Ionomer的存在延缓了Pt电化学比表面积(ECSA)的降低从而有利于保持Pt的活性。在模式二的测试中:添加Ionomer后,其氧还原半波电位下降值?E从25 mV下降至5 mV,除了铂颗粒长大外还发生了载体碳的腐蚀;Ionomer的存在同样可以保持Pt的活性;IL-TEM分析可以看到明显的铂颗粒长大和碳腐蚀,碳载体的腐蚀造成铂的严重流失和团聚。含Nafion的催化剂中铂颗粒平均粒径从2.7 nm增加到了3.76 nm,不含Nafion的催化剂中的铂颗粒平均粒径从2.44 nm增加到了4.19 nm
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多轴联动下的串联多关节工业机器人在空间轨迹运动时,在时间上保证各关节轴单独具有良好的跟踪性能,而由于机械电气的迟滞效应,并不能完全保证理想的轮廓轨迹,这说明各个伺服轴的运动在几何空间中的同步非常重要。针对运动指令与实际位置之间的迟滞所带来的机器人末端轮廓精度不高的问题,本文结合工业机器人现有的运动学和动力学以及传统的PID控制理论,研究了六关节机器人位置域控制算法。将机器人空间轮廓轨迹的控制,通过采用主?从运动关系实时建立的方法,将时域中的各个伺服关节的同步控制方法,变换到位置域的各个伺服关节的主?从跟随的控制方法,在实现位置域的同步控制的同时,引入基于位置域的PD控制,减少了主?从跟随控制的跟随误差,从而整体提高机器人末端的轮廓运动精度。该方法在Linux CNC(Computerized Numerical Control)数控系统上,以某公司HSR-JR605机器人为对象进行了实验,证明采用位置域控制方法对六关节机器人空间运动轨迹精度的提高有积极作用
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以承德钼尾矿和水泥构成的简单免烧砖体系,对其在成型工艺、微观结构和着色特性方面进行基础工艺研究.结果显示,水泥-钼尾矿免烧压砖适宜的水泥/钼尾矿质量比为0.18~0.25,成型水/固体原料质量比为0.1,成型压强25 MPa,保压时间30 s,在阶梯式成型施压方式下可改善砖块性能.经长期养护后,压砖中Ca (OH)2、钙矾石和CaCO3的相对含量会随水泥掺量增加而逐渐升高,而云母含量则逐渐降低.当水泥量质量分数达25%时,会有低硫型水化硫铝酸钙相(AFm)形成.此外,在试块中可见大量水化硅酸钙(C-S-H)凝胶、钙矾石和Ca (OH)2矿相形成.掺加9%以内氧化铁型红、黄、绿颜料,对试块强度无不利影响,而掺加蓝、黑颜料会使试块强度损失,在保证砖材强度前提下,添加量宜控制在6%~9%
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高质量睡眠与儿童的身体发育、认知功能、学习和注意力密切相关,由于儿童睡眠障碍的早期症状不明显,需要进行长期监测,因此急需找到一种适用于儿童睡眠监测,且能够提前预防和诊断此类疾病的方法。多导睡眠图(Polysomnography,PSG)是临床指南推荐的睡眠障碍基本检测方法,通过观察PSG各睡眠期间的变化和规律,对睡眠质量评估和睡眠障碍识别具有基础作用。本文对儿童睡眠分期进行了研究,利用多导睡眠图记录的单通道脑电信号,在Alexnet的基础上,用一维卷积代替二维卷积,提出一种1D-CNN结构,由5个卷积层、3个池化层和3个全连接层组成,并在1D-CNN中添加了批量归一化层(Batch normalization layer),保持卷积核的大小保持不变。针对数据集少的情况,采用了重叠的方法对数据集进行了扩充。实验结果表明,该模型儿童睡眠分期的准确率为84.3%。通过北京市儿童医院的PSG数据获得的归一化混淆矩阵,可以看出,Wake、N2、N3和REM期睡眠的分类性能很好。对于N1期睡眠,存在将N1期睡眠被误分类为Wake、N2和REM期睡眠的情况,因此以后的工作应重点提升N1期睡眠的准确性。总体而言,对于基于带有睡眠阶段标记的单通道EEG的自动睡眠分期,本文提出的1D-CNN模型可以实现针对于儿童的自动睡眠分期。在未来的工作中,仍需要研究开发更适合于儿童的睡眠分期策略,在更大数据量的基础上进行实验
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螺纹插装式溢流阀阀套精加工采用碳氮共渗后磨削的制造工艺,内锥面的形位误差会影响溢流阀的使用寿命和静动态特性,制造过程需要精准控制内锥面的误差。通过对工艺分析建立制造误差模型并应用研究,由此获得内锥面自身角度的合理误差范围,以及内锥角误差与磨削量之间的变化关系。根据阀套结构特点设计专用的检测装置,并对检测原理和测量误差进行分析,通过误差校对提高检测精度。对热处理后的阀套进行轴向尺寸分组,并采用基准统一原则,保证磨削制造精度的稳定性。根据检测原理和误差模型对试磨件进行误差计算,并据此调整磨削参数,使制造误差合格;后续制造时采用检测装置快速测量阀套的密封圆轴向尺寸,使制造误差均落在控制范围内,保证批量生产的可控性。研究表明,基于某型溢流阀的设计及工艺参数,内锥面自身角度的实际制造误差控制以±0.8°为宜,对应的密封圆轴向最大磨削公差为0.186 mm、修正后的最小磨削公差为0.075 mm;实验验证了误差模型的准确性,所述检测方法的角度测量误差为0.06°、密封圆轴向尺寸测量误差为2 μm,因角度测量误差带来的最大、最小磨削量范围偏差可通过内锥角实际制造误差的收缩进行补偿;所研究的理论与方法也为其他内锥面的制造控制及逆向工程提供了系统的方法
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目前,通过多孔高导热载体与相变材料复合的方式提升有机复合相变材料综合性能的方法得到广泛应用。多孔碳作为负载能力强,导热性能良好的载体材料成为研究的热点,但如何绿色、廉价、简易地制备出该类载体仍是研究的难点。本文以天然生物质材料松木和竹木为碳源,在梯度温度和氮气气氛下热处理,使生物质材料碳化并进一步发生石墨化转变,制备出生物质天然孔道结构的多孔高导热碳基载体材料。采用真空熔融浸渍法将有机相变材料石蜡和多孔碳基载体材料进行高效复合,制备得到生物质多孔碳/石蜡复合相变材料。通过扫描电子显微镜(SEM)、红外光谱仪(FTIR)、同步热分析仪(TGA)、X射线衍射仪(XRD)、拉曼光谱仪(Raman)、压汞分析仪(MIP)、差示扫描量热仪(DSC)、激光导热仪对载体材料及复合相变材料进行结构表征和性能测试。测试结果表明:生物质多孔碳载体材料孔道结构保存完好,石墨化转变明显,保证了有机相变芯材的高效稳定负载。传热效率上,相比于纯石蜡芯材,以松木和竹木为碳源制得的多孔碳/石蜡复合相变材料热导率分别提高了100%和216%,达到了0.48 W·m?1·K?1和0.76 W·m?1·K?1。在此基础上,通过对比松木和竹木为原料制得的复合相变材料的芯材负载量,相变焓值,热导率的变化,进一步探讨了生物质结构对复合相变材料性能的影响机制
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1 公务员工资制度 2 公务员福利制度 3 公务员保险制度
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基于建立的连铸中间包及结晶器内钢液混合过程的物理模型,开发了板坯连铸异钢种连浇过程混浇坯长度及成分变化模型。以某钢厂单流板坯连铸机220 mm×1560 mm断面Q235与Q335Ti钢的混浇过程为研究对象,采用水模型试验结合数值模拟确定模型的关键参数,并通过开展现场试验对混浇坯取样验证模型的准确性。结果证明:混浇坯成分取样与模型预测的成分偏差小于5%,且模型预测的混浇坯长度与人工确定的一致。故采用该模型可跟踪不同混浇工况下中间包内及铸流上钢液的混合行为,准确预测混浇坯的长度以及成分变化规律。采用该模型研究了拉速及中间包内剩余钢液质量对混交坯长度及不同浇注长度铸坯C元素质量分数变化的影响规律。发现当拉速保持不变时,中间包内剩余钢液越多,混浇坯越长;当中间包内剩余钢液质量保持不变时,拉速越大混浇坯越短。相比而言,中间包内剩余钢液质量比拉速对混浇坯长度的影响更大。另外当拉速不变时,随着中间包内剩余钢液质量的增加,C元素质量分数由0.16%变化到0.18%的速率减慢;当中间包内剩余钢液质量不变时,随着拉速的增加,C元素质量分数由0.16%变化到0.18%的速率增加。因此异钢种连浇过程,适当提高拉速以及减少中间包内剩余钢液质量,可有效减少混浇坯长度,成分变化速率降低
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基于国内某厂齿轮钢小方坯连铸生产过程,利用ProCAST软件建立移动切片模型,能够高效模拟连铸过程中的宏观偏析,模型分别模拟研究了不同过热度、二冷水量和拉坯速度等对宏观偏析的影响。模拟结果与碳偏析检测结果吻合良好,验证了移动切片模型模拟连铸坯宏观偏析的准确性。由于溶质浮力的影响,内弧侧的宏观偏析强于外弧侧。随着过热度的增加,铸坯中心碳偏析度从1.06增加至1.15。过热度控制在25 ℃范围内,可以保证铸坯的宏观碳偏析度控制在1.10范围内。随着连铸二冷水量的增加,铸坯中心偏析改善程度较小,铸坯中心碳偏析度从1.16降低至1.13。随着拉坯速度的增加,铸坯中心偏析呈现加重的趋势,铸坯中心碳偏析度由1.14增加至1.21,拉坯速度控制在1.4 m·min–1范围内,可保证铸坯中心碳偏析度低于1.15
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矿用车辆无人驾驶是实现矿山无人化开采的关键技术, 而路径跟踪控制是无人驾驶系统的核心技术之一.路径跟踪控制系统是多变量、多约束系统, 采用传统方法在多约束条件下存在执行器饱和等问题.针对上述问题, 本文引入模型预测控制方法, 通过考虑车辆的姿态与位置之间的关系, 以跟踪路径的横向偏差最小化和车辆的航向角偏差最小化为目标对预测控制的目标函数进行优化, 以获得车辆速度和铰接角度的最优控制量, 实现对多变量、多约束系统的求解.针对模型预测控制算法不能提前判断道路曲率突变而导致跟踪超调的问题, 提出基于预瞄距离的控制方法, 通过提前判断道路突变信息, 提高车辆路径跟踪精确性和稳定性.使用Matlab/Adams仿真软件进行对比仿真试验, 结果表明: 使用模型预测跟踪控制器能够解决多变量、多约束系统控制问题, 有效防止执行器饱和; 而使用基于预瞄距离的模型预测跟踪控制器能够使车辆的横向位置偏差保持在±0.04 m, 航向角偏差保持在±1.8°范围内, 相较于改进前的控制器, 其横向位置偏差减少了80.9%, 航向角偏差减少了59.1%, 证明改进后的控制器具有更好的横向稳定性和精确性
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