作为一个煤炭大国，煤炭在我国的能源结构中占据重要地位。然而，煤炭的过度使用不可避免的造成了环境污染和温室效应等问题。因此发展洁净煤技术是解决煤炭利用问题的重要方式，对于我国经济的可持续发展至关重要。HyperCoal（HPC）是通过溶剂萃取技术得到的一种煤衍生物，由于具有低灰、低水、高热值、高反应性、良好热塑性、环境友好等特性，在洁净煤技术中有着重要的应用。基于此，本文指出了目前我国对HPC的应用研究现状，并详细阐述了本研究团队在配煤炼焦和制备石墨电极领域的突破性研究进展。然而，目前HPC在推广和应用过程中还存在一些问题。在未来，还亟需解决HPC的规模化生产问题，并对HPC的萃取机理和作用机制开展更加深入的研究

近年来,为实现汽车车身轻量化,大量的铝合金材料被用于汽车车身制造,由于6016铝合金具有良好的烘烤性能,被大量使用.但是传统的冷成形技术并不能成形复杂零件,因此热冲压-冷模具淬火成形技术被用到铝合金的成形过程中,板材成形领域中一个重要的性能指标是成形极限.本论文使用理论预测和试验两种方法对6016铝合金成形极限曲线进行了研究.首先,建立了考虑应变强化和应变速率强化的Fields-Bachofen本构方程,并将此本构方程引入到成形极限理论推导过程中;然后,基于M-K凹槽理论,对6016铝合金成形极限曲线进行了理论预测,并且采用Nakazima试验方法对预测结果进行了验证.结果显示,随着初始厚度不均度的增加,预测曲线向纵坐标的正方向移动;通过实验值和预测值的对比发现M-K凹槽理论对成形极限曲线的预测是可行的、准确的

针对经典人工蜂群算法收敛速率较慢,后期易陷入局部最优解的不足,本文将粒子群算法中\全局最优\的思想引入到人工蜂群算法的改进过程,从而形成了一种新的人工蜂群改进算法——粒子蜂群算法.首先,提出了趋优度的概念,用来衡量引领蜂在有限次迭代过程中向全局最优解靠近或远离的程度,趋优度值可以评价个体的\发展潜力\,趋优度值越低的个体,越需要增大变异的程度,以便找到质量更优的解.其次,专门设计了一种新的蜜蜂群体——粒子蜂,在引领蜂变异阶段根据趋优度的大小将引领蜂变异为侦查蜂和粒子蜂,粒子蜂的出现在很大程度上增加了种群的多样性,拓展了算法的搜索范围.然后,通过粒子蜂群算法种群序列是一个有限齐次马尔科夫链和种群进化单调性的分析,验证了本文所提算法的种群序列依概率1收敛于全局最优解集.最后,将本文所提算法应用于多个常见测试函数,并与经典蜂群算法、近年其他文献改进蜂群算法进行了仿真对比研究,仿真结果表明本文所提算法确实加大了种群的分散度、扩宽了搜索范围,从而具有更快的收敛速度和更高的寻优精度

一、近年催化剂研究的新发展 1、催化剂的多样性和应用的广泛性 在现代石油化工和化学工业中几乎有80%的化 学反应需采用催化剂。在自然界中尤其是生物 体内发生的化学反应也与催化剂有关。例如, 生物酶催化剂,过渡金属、非金属及金属化合 物、金属有机化合物、分子筛等催化剂,都是 现代有机催化中广泛应用和存在的催化剂

6-1如图6-1所示,理想气体由a沿acb过程到达b状态,吸收了560J的热量,对外做功356J。(1)如果 它沿ab过程到达b状态时,对外做功220J,它将吸收多少热量?(2)当它由b沿曲线ba返回a状 态时,外界对它做功282J,它将吸收或放出多少热量?

介绍了模拟结晶器内渣膜形成的实验方法, 综述了国内外学者在保护渣传热方面所做的研究工作, 包括固态渣膜的界面热阻、保护渣的导热系数、辐射传热以及渣膜的光学性质, 并提出了今后在渣膜形成及传热研究中有待进一步完善的内容和方向.现有的研究结果表明利用热丝法可以对渣膜的形成过程进行原位观察, 采用水冷铜探头法可以获取用于研究渣膜微观组织的固态渣膜样品.渣膜的界面热阻在0.0002~0.002 m2·K·W-1之间.在800℃以下, 保护渣的导热系数在1.0~2.0 W·m-1·K-1范围内, 且随温度的升高而逐渐增加.渣膜中的晶体一方面可以增加渣膜的界面热阻, 另一方面可以提高固态渣膜的反射率, 起到降低辐射热流的作用.此外, 过渡族金属氧化物的加入以及固态渣膜中弥散分布的微小颗粒也能改变渣膜的光学性质, 从而影响通过渣膜的辐射传热

总结了将MOFs材料与金属氧化物、纺织品以及碳基导电纤维材料相结合，并在电阻式气体传感器领域的研究与应用。其中金属氧化物结合MOFs过程中，MOFs主要有两个作用：一是作为分散剂提高金属氧化物的分散性；二是利用MOFs本身具有较大的比表面积和大量的活性位点，来提高材料对于气体分子的吸附量和选择性。当纺织品与MOFs结合的过程中，由于纺织品的导电性相对较差，所以需要结合一些导电性及气体选择性较好的MOFs来作为传感器。碳基导电纤维一般具有较好的机械性能和导电性能，因此将其与MOFs材料复合后用于柔性电阻气体传感器具有一定的优势

为了提高非平衡数据集的分类精度，提出了一种基于样本空间近邻关系的重采样算法。该方法首先根据数据集中少数类样本的空间近邻关系进行安全级别评估，根据安全级别有指导的采用合成少数类过采样技术（Synthetic minority oversampling technique，SMOTE）进行升采样；然后对多数类样本依据其空间近邻关系计算局部密度，从而对多数类样本密集区域进行降采样处理。通过以上两种手段可以均衡测试数据集，并控制数据规模防止过拟合，实现对两类样本分类的均衡化。采用十折交叉验证的方式产生训练集和测试集，在对训练集重采样之后，以核超限学习机作为分类器进行训练，并在测试集上进行验证。在UCI非平衡数据集和电路故障诊断实测数据上的实验结果表明，所提方法在整体上优于其他重采样算法

从广义视角系统地研究了赛博空间中的逻辑，并把赛博逻辑分为赛博化逻辑和赛博自生逻辑两大部分。首先回顾了传统逻辑，接着介绍了传统逻辑赛博化的概念，对比了传统逻辑和赛博化逻辑的异同，强调了赛博化过程中的适应性，并阐述了赛博逻辑自生的过程，最后分析了赛博逻辑对传统逻辑的影响，归纳了赛博驱动逻辑的内涵，为系统研究赛博空间提供了支持

5.1过滤机理 在颗粒床快滤中,颗粒的去除主要在滤层内部,一般称 为深床过滤。 深床过滤的机理包括:输送机理和附着机理 输送机理:将孔隙水流中的小颗粒带到滤料表面。输送 机理可能包括沉淀、布朗扩散、拦截、惯性和水动力