石墨烯/碳纳米管复合电热膜制备过程工艺优化及预测模型

目的 本文利用响应面法和神经网络遗传算法对石墨烯/碳纳米管复合电热膜的固化工艺进行优化,并对2种方法的优化结果进行比较,为复合电热膜制备提供了最佳的工艺参数。方法 通过单因素实验探讨浆料定量、固化温度和固化时间对复合电热膜体积电阻率的影响,在此基础上进行BB试验设计,在BB试验结果上进行响应面法（RSM）和BP神经网络分析及优化。结果 单因素实验结果表示随电热膜定量增加,体积电阻率先下降后上升,随着固化温度的升高或固化时间增加,体积电阻率逐渐下降直至趋于稳定。对BB响应面法和GA-BP遗传神经网络法优化获得的最佳工艺进行实验验证,GA-BP遗传神经网络模型优化的结果相对误差较小为1.06%,因此得出最佳固化工艺参数：定量为0.056 g/cm2、固化温度为85.71℃、固化时间为11.13 h。该研究结果对石墨烯碳纳米管复合电热膜的制备工艺具有参考价值。结论 通过响应面方差分析表明,定量、固化温度和固化时间三因素对体积电阻率既有显著的线性影响,也有极其显著的平方影响。BP神经网络预测模型的准确性很好,可用于石墨烯/碳纳米管复合电热膜体积电阻率的预测。     

“双碳”目标下林业高校工科研究生创新能力培养模式探索

目的 新时代“双碳”目标下,如何构建林业类高校工科研究生创新能力培养的新思路,是当下培养“双碳”目标特殊型专业人才的重要一环,为实现“双碳”目标提供智力支持和人才支撑。方法 本文重点探讨研究创新能力培养模式,阐述新时期林业高校工科研究生人才的培养方向。结果 通过分析研究生创新能力培养存在的问题,提出以立德树人为根本目标,依托产教融合和就业牵引为导向,培养具有大国工匠精神的“知林爱林”的行业复合型创新人才;精准定位,服务行业和区域经济发展,突出学科特色的林业高校生态文明建设的新优势,致力于全面提高研究生的创新能力,服务国家发展战略。结论 “双碳”目标背景下,全面提高林业高校研究生创新能力是一个长期的系统工程,在未来的研究生培养中应不断探索、不断实践、勇于创新。