实际的数据采集系统往往需要同时 测量多种物理量或同一种物理量的多个 测量点。因此,多路模拟输人通道更具 有普遍性。按照系统中数据采集电路是 各路共用一个还是每路各用一个,多路 模拟输人通道可分为集中采集式和分散 采集式两大类型

建立了步进式加热炉内流动、燃烧和传热的数学模型.湍流模型采用k-ε双方程模型,辐射换热计算采用六通量法,气相燃烧采用修正EBU模型,流场计算采用Simpler算法.采用上述模型与算法得到了炉内详细合理的温度、速度和浓度分布

采用羰基热分解法对多壁碳纳米管表面进行镀钨处理,并以镀钨碳纳米管和电解铜粉为原料,进行机械球磨混粉和放电等离子体烧结,制备了镀钨碳纳米管/铜基复合材料.采用场发射扫描电镜观察了粉体和复合材料的组织形貌,并对复合材料物相进行了X射线衍射分析.探讨了镀钨碳纳米管含量和放电等离子体烧结温度对复合材料致密度、抗拉强度、延伸率和电导率的影响.结果表明,镀钨碳纳米管质量分数为1%和烧结温度为850℃时,复合材料的致密度、抗拉强度和电导率最高.与烧结纯铜相比,复合材料的抗拉强度提高了103.6%,电导率仅降低15.9%

1.1数学问题计算机求解概述 一、数学问题求解 1 手工推导(只解决部分问题) 2 借助计算机 用数值分析技术,从底层编写起采用成形的数值分析算法、数值软件包与手工编程相结合的求解方法

铁矿石烧结烟气中含有较高浓度的CO（体积分数0.5%～2%），因此对其进行CO脱除意义重大。为了探究不同类型催化剂的催化效果，采用浸渍法制备了Pt涂层蜂窝金属催化剂和铁铈氧化物催化剂，并通过X射线荧光光谱分析（XRF）对其组分含量进行了分析。二者在模拟烧结烟气中进行CO脱除性能的对比实验，活性测试表明，不同CO初始体积分数、烟气温度以及水汽含量对CO催化氧化的脱除效率影响较大。当模拟烟气中不含水汽的时候，二者在180 ℃及更高温度下对CO的脱除效率均能达到60%以上。反应温度为180 ℃，水汽体积分数为11.7%时，Pt负载型催化剂中的CO转化率为63.9%，而该条件下Ce改性Fe2O3催化剂的CO转化率仅为34.9%。当温度在180～300 ℃范围内，Pt负载型催化剂具有较好的抗水性，且继续升高温度，水汽体积分数增加对催化剂效率的负面影响更显著。如水汽体积分数从0增加到27.1%时，与180 ℃时的催化效率相比，Pt负载型催化剂在240 ℃时的催化效率由73.9%降至62.3%，降幅远远增大。另外，对这两种催化剂进行了抗硫性测试。当水汽体积分数为0时，Ce改性Fe2O3催化剂抗硫性更佳，但当SO2和水汽同时存在的情况下，Pt负载型催化剂具有更好的抗硫性。因此，在实际烧结中建议采取高效的脱硫措施并布置脱水层以减少其对于催化剂的负面影响

采用交互作用正交试验设计，系统研究了进液流量、进气流量、CO2体积分数、进液温度及其交互作用对填料塔中二乙醇胺溶液吸收CO2的转化率η和气相总体积传质系数KGae的影响.经过直观分析和方差分析，评价了各参数对η和KGae影响的显著程度.实验发现进液流率、进气流率、CO2体积分数、进液温度，以及CO2体积分数与进气流率、进液温度与进液流率、进液温度与进气流率的交互作用对η影响显著；进液流率、进气流率、CO2体积分数、进液温度、CO2体积分数与进气流率的交互作用以及进液温度与进气流率的交互作用对KGae影响显著；进气流率增加，η降低而KGae增加；进液流率增加，η和KGae均增加；进气CO2体积分数增加，η和KGae均降低；进液温度升高，η和KGae均呈先增加后减小趋势

针对非牛顿幂律流体在无限大旋转圆盘上层流边界层内三维流动与传热问题,在普朗特数为常数的条件下,利用广义Karman相似变换,将连续方程、动量方程及能量方程形成的偏微分方程组化成常微分方程组,再采用多重打靶法数值求解非线性两点边值问题.分别针对剪薄型流体、牛顿流体和剪厚型流体,得到不同幂律指标下的速度和温度分布及不同普朗特数下温度场的结果.结果表明径向速度分量的峰值随幂律指标的增大而增大,轴向速度受边界层厚度的影响较突出,盘表面的传热随幂律指标和普朗特数都呈现递增趋势.最后将本文流场结果与Andersson等在不考虑传热情况下的结果进行比较表明吻合性较好

为了提高变压吸附制氧过程中氧气的回收率和体积分数,提出了一种在反吹步骤中采取适当中断次数和时间的不连续反吹方法,并实验研究了该方法对氧气的回收率和体积分数的影响.结果表明:不连续反吹步骤可以显著提高变压吸附制氧系统的回收率和产品气纯度;在本实验条件下,优化后反吹中断次数为2、反吹中断时间为0.3s时,与连续反吹相比,氧气回收率最大提高了9.2%,产品气中氧气的体积分数最大提高了4.0%

重庆大学数学与统计学院：《数值分析 Numerical Analysis》课程教学讲义_17_数模论文——信息采集设备的布置问题

针对非平衡数据集分类中\少数类样本精度难以提高\这一瓶颈问题,提出了一种基于协同进化机制的欠采样方法.此方法将少数类样本与多数类样本划分为两类种群,采用种群协同进化原理,利用提出的动态交叉变异算子自适应协同进化过程,实现种群间自动调节和自动适应.仿真试验结果表明,此采样方法增强了局部随机搜索能力,改善了种群的分布特性,加强了算法的全局收敛能力,在不降低多数类样本分类性能的基础上有效提高了少数类样本的精度.与其他经典重采样方法相比,本文办法抗噪能力好,具有更强的鲁棒性