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以钢渣与生物质废弃材料为研究对象,利用钢渣中含有的金属氧化物对生物质废弃材料进行改性处理获得生态活性炭,研究钢渣种类、钢渣粉磨时间和钢渣超微粉用量对生态活性炭降解甲醛性能的影响。利用X-射线荧光光谱仪(XRF)、X-射线衍射仪(XRD)、激光粒度仪(LPSA)、傅立叶变换红外光谱仪(FTIR)、比表面积及孔径测定仪(BET)和扫描电子显微镜(SEM)测试钢渣超微粉的化学成分、钢渣超微粉的矿物组成、钢渣超微粉的粒径分布、钢渣超微粉的结构组成、生态活性炭的孔结构和生态活性炭的微观形貌。结果表明:钢渣为电炉渣,钢渣粉磨时间为90 min,钢渣超微粉用量为20 g制备的生态活性炭具有良好的降解甲醛性能与合理的经济性,即10 h后甲醛降解率为57.5%。电炉渣中Fe元素与Mn元素含量高,其中Fe元素促使大量甲醛在活性炭的多孔结构中形成富集,Mn元素对富集的甲醛进行催化降解,实现吸附降解与催化降解的协同作用。适当延长钢渣粉磨时间可以减小钢渣超微粉的粒径大小与改善钢渣超微粉的粒度分布均匀程度,有利于提高钢渣超微粉与活性炭、甲醛的降解作用面积。适量的钢渣超微粉可以提高生态活性炭的粉化率,抵消由于孔容积与比表面积降低导致的活性炭吸附降解作用下降的问题
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正弦余弦算法是一种新型仿自然优化算法,利用正余弦数学模型来求解优化问题。为提高正弦余弦算法的优化精度和收敛速度,提出了一种基于差分进化的正弦余弦算法。该算法通过非线性方式调整参数提高算法的搜索能力、利用差分进化策略平衡算法的全局探索能力及局部开发能力并加快收敛速度、通过侦察蜂策略增加种群多样性以及利用全局最优个体变异策略增强算法的局部开发能力等优化策略来改进算法,最后通过仿真实验和结果分析证明了算法的优异性能
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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
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针对矿山充填中拜耳法赤泥利用率较低或低浓度赤泥充填材料存在强度低、泌水量高、易收缩等问题,研究粉煤灰添加比例、脱硫石膏、石灰及激发剂对赤泥充填材料早期强度及体积稳定性的影响,采用扫描电子显微镜-能谱仪(SEM-EDS)和X射线衍射(XRD)分析手段探讨赤泥基充填材料的水化机理。结果表明,脱硫石膏促进钙矾石的生成,石灰促进粉煤灰火山灰效应,激发剂可以加快赤泥?粉煤灰水化反应进程,三者协同作用提高赤泥充填体强度。充填材料28 d抗压强度3.35 MPa,且初始及60 min流动度在200 mm以上。微观实验表明,硬化体水化产物为钙矾石、硬柱石、硅铝酸盐凝胶类矿物,水化产物通过填充孔隙,提高浆体强度。赤泥基充填材料固体废弃物利用率达到92%,无泌水,无沉缩,具有较高的经济价值和环保价值
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针对复杂集总干扰下六旋翼飞行器轨迹跟踪控制问题,给出了混合积分反步法控制与线性自抗扰控制的控制算法. 首先,通过牛顿-欧拉方程建立六旋翼飞行器的非线性动力学模型,并剖析系统输入输出的数学关系. 其次,根据六旋翼飞行器动力学模型的特点,将其分为位置与姿态两个控制环. 位置环采用积分反步法控制理论设计控制器,通过引入积分项来提高系统的抗干扰能力,消除轨迹跟踪的静态误差;姿态环采用线性自抗扰控制技术设计控制器,通过线性扩张观测器估计和补偿集总干扰影响,提高系统的鲁棒性. 最后,通过2组仿真算例和1组飞行试验验证了本文所提飞行控制算法的有效性. 研究结果表明:该控制算法对集总干扰有较好的抑制作用,能够使六旋翼飞行器既快又稳地跟踪上参考轨迹,具有一定的工程应用价值
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通过在Na2SiO3-KOH基础电解液中加入石墨烯添加剂,在镁锂合金表面制备出一层自润滑的含碳陶瓷层. 利用扫描电镜、原子力显微镜以及X射线衍射仪分析了陶瓷层的表面形貌、粗糙度以及物相组成,利用摩擦磨损试验仪对陶瓷层在室温下的摩擦学性能进行研究. 其结果表明,加入石墨烯后制备出的含碳陶瓷层表面放电微孔分布均匀,且其微孔尺寸和表面粗糙度均明显降低. 相比于镁锂合金,陶瓷层的表面硬度也得到明显的提高. 此外,含碳陶瓷层主要由SiO2、Mg2SiO4以及MgO物相组成,而石墨烯则以机械形式弥散分布于陶瓷层中并起到减摩作用. 当石墨烯体积分数为1%时,陶瓷层表面显微硬度为1317.6 HV0.1 kg,其摩擦系数仅为0.09,其耐磨性明显提高. 同时,陶瓷层磨痕的深度和宽度均明显小于镁锂合金,而且较为光滑,表明陶瓷层表面没有发生严重的黏着磨损
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为探究新型混凝土受硫酸盐侵蚀后的力学性能,采用质量分数为5%的硫酸盐溶液全浸泡加速侵蚀法,对11组聚丙烯纤维混凝土(PC)试块、11组聚丙烯纤维锂渣混凝土(PLiC)试块、8根PC大偏心受压柱和8根PLiC大偏心受压柱进行侵蚀试验,得到了不同侵蚀时间下混凝土的力学性能。基于分形理论分析了试块及构件破坏时表面裂缝分布的分形特征,详细讨论了试块及构件表面裂缝分形维数与其侵蚀时间、抗压强度、极限承载力之间的关系。研究表明,PC和PLiC立方体抗压强度随侵蚀天数先增加后降低,在120 d达到最大;试块及构件破坏时表面裂缝分布具有分形特征,试块表面裂缝分形维数随侵蚀天数的增加呈现先增加后减少再增加的规律,随试块抗压强度的提高而减少;PC及PLiC混凝土大偏心柱极限承载力随侵蚀天数的增加先增加后减少,锂渣的掺入可以提高聚丙烯纤维混凝土柱的抗硫酸盐侵蚀能力,构件破坏时表面裂缝分形维数随硫酸盐侵蚀天数呈现震荡上升的趋势;因此混凝土表面裂缝的分形特征可作为判定构件损伤程度的指标之一,可为今后对在役混凝土结构承载力和寿命预测提供参考
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研究了Co掺杂对还原氧化石墨烯(RGO)/Fe3O4复合材料结构、形貌和吸波性能的影响规律.采用一步水热法分别制备RGO/Fe3O4和Co掺杂的RGO/Fe3O4复合材料,通过扫描电子显微镜、X射线衍射仪和X射线光电子能谱分析Co掺杂对复合材料的微观形貌、相组成及表面元素价态的影响;利用矢量网络分析仪测定两种复合材料在2~18 GHz频率范围内的相对复介电常数和复磁导率,模拟计算了Co掺杂对RGO/Fe3O4复合吸波性能的影响规律.结果表明:部分Co参与了水热反应生成了CoCO3、Co3O4和Co2O3,还有部分Co以单质形式存在,其通过正负电荷吸引机制,影响Fe3+在氧化石墨烯(GO)表面的配位,使得负载在还原氧化石墨烯(RGO)表面的Fe3O4纳米颗粒部分迁移至RGO片层间;Co掺杂改善了复合材料的导电能力和磁损耗能力,使复合材料的吸波能力显著增强.反射率模拟结果表明:掺杂后与掺杂前相比,当匹配厚度d=2.00 mm时,最大反射损耗提高3.44 dB,有效吸收频带拓宽2.88 GHz;当匹配厚度d=2.50 mm时,最大反射损耗提高8.45 dB,有效吸收频带拓宽2.73 GHz.Co掺杂对RGO/Fe3O4复合材料的结构和形貌有显著影响,并有效改善复合材料的吸波性能
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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
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针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)的信道状态信息(Channel state information,CSI)指纹室内定位方法。在离线阶段联合定位环境参考点的幅度差和相位差信息,利用CNN进行训练,保存训练后的CNN网络模型作为指纹;在线阶段,针对不同实验场景,对测试数据的幅度差信息和相位差信息进行加权处理,引入改进的基于概率的指纹匹配算法,利用待定位点的CSI信息并通过CNN网络模型预测待定位点的坐标。此外,为增强算法普适性,针对复杂室内场景,提出了双节点定位方案来提高定位精度。在廊厅和实验室室内两种不同定位场景进行了实验,信息联合定位算法分别获得了24.7 cm和48.1 cm的平均定位误差,验证了基于CNN的CSI幅度差和相位差联合定位算法的有效性
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