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为拓宽材料的阻尼温域,增大聚氨酯应用范围,基于聚氨酯的结构可设计性,引入含有甲苯-2,4-二异氰酸酯(TDI)和聚乙二醇单甲醚(MPEG)的预聚体制备带长支链的聚氨酯。长支链一端固定一端活动的特点赋予其特有的运动与松弛。甲苯-2,4-二异氰酸酯的存在不仅延长了支链长度,增大了支链与分子间的缠结程度,还使支链含有强极性的吸电子的异氰酸酯基和氨基甲酸酯基,使得支链与主链间具有较强的氢键作用。因此,从氢键及微相分离角度来分别探究聚氨酯阻尼的影响因素。结果表明,长支链占比增加,储能模量比值达到268.28,聚氨酯的微相分离程度降低,氢键作用增强,在氢键作用和微相分离程度降低的双重作用下聚氨酯的有效阻尼(阻尼因子大于0.3)温域超过150 ℃(?50~100 ℃),极大改善了聚氨酯弹性体的阻尼性能。此外,加入支链后聚氨酯具有一定的自修复性,对延长聚氨酯的使用寿命有较大意义
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针对如何识别无人机的问题,提出了一种基于卷积神经网络的声音识别无人机的方法。首先,对100 m范围内的无人机、鸟和人的声音进行采集、预处理和提取MFCC+GFCC特征值,将其特征参数作为卷积神经网络学习和识别的数据集;然后分别设计了支持向量机和卷积神经网络两种模型对无人机等声音进行识别实验。实验结果表明,运用支持向量机识别无人机的准确率为91.9%,卷积神经网络识别无人机的准确率为96.5%。为了进一步验证设计的卷积神经网络的识别能力,在部分UrbanSound8K数据集上进行测试,准确率达到90%。实验结果表明运用卷积神经网络识别无人机具有可行性,且识别性能优于支持向量机
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陶瓷膜是过滤高温含尘烟气最有效的材料之一,其过滤性能和再生性能与尘粒在陶瓷膜孔道内的沉积和脱附机制相关。本文建立了不同孔隙率的陶瓷膜物理模型,然后结合连续性方程、动量方程和能量方程,设定边界条件以及沉积条件,模拟了陶瓷膜过滤和脉冲反吹时,高温烟气的流动以及尘粒的沉积与脱附过程。结果表明,过滤速度较低和陶瓷膜孔隙率较高时,尘粒易于沉积在陶瓷膜孔道内;脉冲反吹时,增加反吹压力,延长反吹时间,尘粒易于从陶瓷膜孔道脱附。采用厚度为20 mm,长度为1.5 m,孔隙率为40%的陶瓷膜管过滤温度为1000 ℃,流速为1 m·min?1,压力为0.1 MPa的含尘烟气时,反吹气压力应不低于0.3 MPa,反吹时间不短于0.02 s,尘粒脱附时间在13 s,脉冲反吹时间间隔应高于452 s
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金属有机骨架(Metal-organic frameworks,MOFs)是一类有机?无机杂化材料,通常是指金属离子或金属簇与含氮、氧刚性有机配体通过自组装过程形成的功能性多孔材料。MOF材料具有丰富的可设计的结构类型、可调控的化学功能、低密度的骨架、超高的比表面积,以及可功能化的永久的孔空间,在气体存储与分离、催化、传感、药物运输与缓释等领域都有广泛的应用潜力。近年来,MOF及其复合材料已经被应用于多种污染物的去除。本文对近年来MOF材料去除水环境中重金属、有机物的相关研究进行了总结与评述。本篇是该主题的第一篇,主要针对MOF材料在水体重金属污染物去除方面的研究进行论述。通过对以往的研究分析可知,MOF材料对常见重金属Pb2+、Cu2+、Cd2+、Co2+、Ag+、Cs+、Sr2+、Hg(II)以及$ {\\rm{TcO}}_4^ - $
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首先介绍了高熵合金的理论基础。然后从不同的热喷涂工艺出发,综述了等离子喷涂、超音速火焰喷涂、高速电弧喷涂、冷喷涂四种技术在制备高熵合金涂层上的研究发展现状,重点从原料选用、制备工艺优化、性能研究、后处理工艺等方面对以上四种热喷涂技术制备高熵合金涂层的研究进行系统地归纳与总结。最后提出现有制备高熵合金涂层的热喷涂技术较少、热喷涂材料受限、高熵合金设计盲目这三个问题,针对性地提出了在优化已有技术的基础上开发新技术;开发高熵陶瓷、高熵非晶合金、高熵复合材料等新型热喷涂材料;沿用材料基因组理念建立高熵合金数据库这三点热喷涂制备高熵合金涂层在未来的发展趋势
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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
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研究了全状态约束与输入饱和情况下的全向移动机器人轨迹跟踪控制问题.首先,针对一类三轮驱动的全向移动机器人,考虑系统存在模型参数不确定与外部扰动,建立了运动学与动力学模型;其次,利用障碍Lyapunov函数,结合反步设计方法,有效处理全向移动机器人跟踪过程中存在的状态约束,保证所有状态变量不会超出状态约束的限制区域;然后,针对系统参数不确定和未知有界扰动,设计相应的自适应律进行处理;同时,提出一种抗饱和补偿器保证机器人输入力矩满足饱和约束;并且利用Lyapunov理论分析证明了当选取合适的控制参数时闭环系统中的所有信号均能保证一致有界;最后,通过与未考虑状态约束和输入饱和的控制器以及经典比例-微分控制器进行仿真对比,验证了该方法的有效性和鲁棒性
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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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近年来路径跟踪控制的发展十分迅猛,研究者们发表了大量的研究成果。考虑到在相同或相近工况下的路径跟踪控制存在一些共性的技术问题与解决思路,从低速路径跟踪控制和高速路径跟踪控制两个角度对近年来的研究成果进行了回顾。在关于低速路径跟踪控制的研究工作中,研究者们较为重视前轮转角速度约束等系统约束对路径跟踪精确性的影响。目前减少系统约束影响的方法包括在规划参考路径时将系统约束纳入考虑,采用预瞄控制使控制器提前响应,以及采用线性模型预测控制(LMPC)或非线性模型预测控制(NMPC)等模型预测控制方法作为路径跟踪控制方法等。考虑到NMPC既能减少系统约束的影响,又无需人为设置预瞄距离,且对定位误差等扰动因素具有较强的鲁棒性,加之低速路径跟踪控制对实时性的需求较低,因此可以认为NMPC能够满足低速路径跟踪控制的绝大多数需求。高速路径跟踪控制在受系统约束影响之外,还面临着较高车速带来的行驶稳定性不足问题的挑战,因此常采用能够将动力学层面的复杂系统约束纳入考虑且计算成本较低的LMPC作为路径跟踪控制方法。不过仅采用动力学层面的LMPC控制方法无法完全解决高速路径跟踪控制中路径跟踪精确性和车辆行驶稳定性之间存在耦合的问题,目前常见的解决思路是在路径跟踪控制中加入额外的速度调节或权重分配模块。此外,在高速路径跟踪控制中,地面附着系数等环境参数的影响也较大,因此地面附着系数等环境参数的估算也成为了高速路径跟踪控制领域的重要研究方向
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超重力显著增大两相间的重力差,可用于加速固?液、液?液、液?气高温黏稠混和体的相分离速度;超重力具有定向性,避免搅拌等技术产生的熔体湍流返混,可用于深度脱除金属液中细小夹杂物;超重力条件下固?液界面张力微不足道,可容易实现微孔渗流;超重力条件下进行结晶凝固,按结晶顺序实现固?液分离,可用于制备梯度材料;超重力加速固?液分离,可细化凝固组织晶粒,但对非共晶熔体也易产生宏观偏析。将超重力技术应用于冶金及材料生产过程中,有望解决高温冶金和材料制备的一些难题,如复杂矿冶金渣有价组分的分离提取、冶炼渣中金属液的分离回收、多金属的熔析结晶分离、复杂矿直接还原铁的渣?金分离;在高端金属材料方面,应用超重力技术,有望解决近零夹物金属材料的精炼除杂难题,提高梯度功能材料、金属?陶瓷复合材料、多孔金属材料、器件材料表面电沉积修饰的制造水平。此外,在材料科学研究方面,超重力凝固可作为一种材料基因组高通量制备方法
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