基于奖励值RNN和A2C模型的音乐生成

我们提出了一个新的方法—基于奖励值RNN的优势演员-评论家算法(R-A2C)来生成音乐。我们的模型首先使用一个带有注意力机制的RNN模型(Recurrent neural network)预处理数据并将此作为先验策略,然后我们将包含先验策略和用户反馈信息的奖励值RNN增加到A2C(Advantage Actor-Critic)模型中,使得任意用户给定的约束与循环网络的风格相结合,以此来鼓励演员生成更符合用户需求的音乐,实验表明我们的模型取得了预期的效果。     

Cu/SBA-15催化剂的改性及其催化酯加氢反应

制备了不同助剂修饰改性的Cu/SBA-15催化剂,利用FTIR,XRD,H_2-TPR和XPS等表征手段对改性的催化剂进行了表征,并考察了催化剂在其他酯加氢反应中的性能。表征结果显示,B和Fe助剂可以增强Cu/SBA-15催化剂在酯加氢反应中的催化选择性,B改性的Cu/SBA-15催化剂可以降低其铜活性中心粒径,提高还原之后的Cu~+含量,从而有利于提高催化反应选择性,而Fe改性的Cu/SBA-15催化剂降低Cu粒径的同时,增加了Cu~0含量,并且对酯类也具有活化作用,从而提高了催化选择性。实验结果表明,B和Fe能够加强Cu/SBA-15催化剂的性能,并且Cu-Fe/SBA-15催化剂可广泛应用于丙二酸二乙酯,草酸二甲(乙)酯和乙酸乙酯加氢反应中。     

热处理工艺对高压配管用15NiCuMoNb5-6-4钢板组织和性能的影响

为了满足高温高压配管用钢板较高的性能要求,在实验室试验的基础上研究了不同回火处理工艺对钢板显微组织和力学性能的影响。结果表明:采用合理的正火+回火工艺,生产钢板获得铁素体+珠光体+少量贝氏体组织,且随着回火温度的升高,抗拉强度和硬度降低,屈服强度和韧性先升高再降低,塑性提高,综合力学性能优异。     

气瓶内部淬火过程的流动换热特性

 大直径厚壁气瓶内部淬火时的流动换热过程极其复杂，受到多种因素的影响，而研究气瓶内部压强和温度的变化规律对改善流动换热效果、提高产品组织性能具有重要的理论指导意义。以914 mm厚壁气瓶和瓶内流体为研究对象，建立了二维等效流 固耦合模型；采用多喷嘴系统对气瓶内外进行喷水淬火，研究了气瓶总长、喷水流速及淬火时间对瓶内压强及内壁温度的影响，通过间歇淬火试验验证了数学模型的正确性。结果发现，气瓶长度对瓶内压强和瓶壁温度的影响显著，喷水流速次之，当喷水流速大于8 m/s后，水量对瓶壁的冷却效果大大降低；气瓶内壁长度方向的温度梯度分别随气瓶总长的增加和淬火时间的延长而减小，但基本不受喷水量的影响。     

溶胀嵌入脂肪酸分子制备高脱硼反渗透膜

采用“溶胀-嵌入-收缩”方法改性聚酰胺反渗透膜，制备了一种高脱硼反渗透膜。通过甲醇溶胀增加了高分子链之间的距离，为疏水性癸酸分子的嵌入提供了场所，然后在压力和浓差极化共同作用下，改性分子选择性嵌入聚酰胺膜的孔内；当甲醇分子离开后，聚酰胺膜收缩将癸酸分子固定在高分子网络中。实验借助溶胀和分子嵌入以及溶胀后的收缩调节聚酰胺膜的孔径大小；利用脂肪酸的疏水性降低聚酰胺膜的极性，从而实现增加空间位阻和减少氢键结合位点数量的目的。实验结果显示，改性膜的脱硼率和截盐率均明显升高，截盐率从90.36%增加到96.46%，脱硼率从未改性膜的47.85%增加到77.32%，渗透液的硼含量达到WTO的使用标准。虽然水和硼的渗透性均下降，但是水和硼的渗透选择性增加，证明该方法有利于提高水硼选择性。     

石墨烯负载的Pd-Co双金属催化剂催化合成γ-十一内酯

γ-十一内酯是一种极具应用价值的化工原料。采用化学还原法制备出石墨烯负载的Pd-Co催化剂(Pd-Co(x∶y)/G;x∶y为Pd与Co的质量比)并将其应用于催化剂正辛醇和丙烯酸合成γ-十一内酯的反应。对所制催化剂采用X射线衍射仪(XRD)、X射线光电子能谱仪(XPS)及场发射透射电子显微镜(TEM)等进行表征。同时,考查不同因素对于反应的影响,最终得到γ-十一内酯的产率为85%的极佳结果。     

用变形误差椭圆预计井下贯通导线的测量偏差

误差椭圆是一种在工程测量中评定待定点点位精度,了解待定点点位在哪一个方向上的位差最大,在哪一个方向上的位差最小常用的一种方法,利用误差椭圆这一特性可以预计贯通巷道待定点在任意方向上的位差,可以较精确、形象且全面地反映待定点点位在各个方向上的误差分布情况,更好的指导贯通测量工作。