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41.
采用共沉淀法制备了系列Ca-Mg-Al复合氧化物催化剂,通过对沉淀剂配比、沉淀液pH值及焙烧温度等制备条件的考察,得到以Na2CO3为沉淀剂、pH=9.5、850℃下焙烧4h制备的Ca-Mg-Al催化活性最高。在 n(PG)∶n(urea)=1.5∶1、反应温度为145℃、绝压20kPa、反应时间4h、催化剂用量为尿素质量的5%时,碳酸丙烯酯收率达到84.6%。采用XRF、XRD、NH3-TPD、SEM及BET对催化剂的组成、晶型及酸性进行了表征,发现随着沉淀剂中Na2CO3的含量增加,催化剂中CaO∶MgO的比例增大,碳酸丙烯酯的收率亦升高;经850℃焙烧后,催化剂中存在CaO和MgO两种活性中心,起协同催化作用;随着焙烧温度由700℃升高到850℃,NH3-TPD脱附曲线向低温方向偏移,且强酸中心NH3脱附峰面积比由81.14%明显下降为0,中强酸中心NH3脱附峰面积比由0增加到78.07%,而碳酸丙烯酯收率由68%增加到84.6%,这表明催化剂强酸性位的减少是催化活性增加的主要原因。 相似文献
42.
43.
目前网络上的服装图像数量增长迅猛,对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络(Region-Based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入到服装图像识别中,针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题,提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合,改变图片特征学习方式,使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络,对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐,加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明,改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习,且在训练时间更短的情况下,比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点,达到96.69%。 相似文献
45.
46.
配电网停电会造成电力系统供配电可靠性以及服务质量下降,研究基于地理信息系统(GIS)单线图的配网停电单模拟操作应用。利用网格长度作为基本单位建立坐标系,以选取起始点与终止点为基础,通过四参数法将GIS坐标映射至图纸网格内,实现配网内设备初步布局,将杆塔、站房和整体均匀分布作为优化目标,设置多目标优化目标函数实现GIS单线图最终优化。选取某电力公司配网作为单模拟操作应用对象,模拟结果表明,单模拟操作配网停电后,该配网各负荷点年故障率、次平均停电时间以及年停电时间均有所减少,可有效提升配网的供配电可靠性。 相似文献
47.
马尔可夫跳变线性系统(MJLS)是一种具有多个模态的随机系统,系统在各个模态之间的跳变转移由一组马尔可夫链来决定。MJLS模型因其在表示过程中可以产生突变而更能精确的描述实际工程应用中的系统。近年来,MJLS的最优控制问题成为了研究的热点,动态规划、极大值原理以及线性矩阵不等式等成为了解决此类问题的主流方法。本文对MJLS最优控制领域的研究现状进行了综述。分别对一般情况下、带有噪声的情况下、带有时滞的情况下以及某些特定情况下的MLJS最优控制问题的国内外研究现状进行论述。最后进行了总结并提出MJLS最优控制领域未来值得关注的研究方向。 相似文献
48.
49.
DNAN及TNT基熔铸炸药综合性能比较 总被引:1,自引:1,他引:0
为了对比载体炸药2,4,6-三硝基甲苯(TNT)和2,4-二硝基苯甲醚(DNAN)、以及以它们为基的熔铸炸药的综合性能,系统研究了DNAN和TNT、以及DNAN/HMX(20/80)和TNT/HMX(25/75)熔铸炸药的流变、能量、安全、以及力学等性能。结果表明:载体炸药DNAN(6.87 m Pa·s)的粘度低于TNT(9.05 mPa·s),DNAN/HMX熔铸体系的极限固含量(约80%)高于TNT/HMX熔铸体系(约75%);DNAN/HMX(20/80)和TNT/HMX(25/75)熔铸炸药的爆速分别为8336 m·s~(-1)和8452 m·s~(-1),爆压分别为31.03 GPa和31.44 GPa;在1 K·min~(-1)的慢速烤燃条件下,DNAN/HMX(20/80)和TNT/HMX(25/75)熔铸炸药的响应等级分别为燃烧反应和爆炸反应;在4.51GPa的冲击波入射压力条件下,TNT/HMX(25/75)在8~12 mm内达到完全爆轰,而DNAN/HMX(20/80)在12 mm内未能达到完全爆轰;DNAN/HMX(20/80)的抗拉和抗压强度均大于TNT/HMX(25/75)。因此可以得出结论,在能量性能基本持平的情况下,DNAN/HMX(20/80)熔铸炸药的安全及力学性能优于TNT/HMX(25/75)熔铸炸药。 相似文献
50.
针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题,同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势,提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先,利用信息增益率定量地选择特征子集,最大程度地保留样本信息;其次,采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型,使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力,然后,选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型,以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度,综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果;最后,通过两种数据集进行仿真实验,验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能. 相似文献