热成型陶瓷的晶粒取向

利用热成型技术(热压、热锻和热挤)结合粉料的熔盐合成工艺,加工含铋层状结构化合物 Bi_(?)PbNb_2O_(?)、Bi_2WO_6,Bi_2MoO_(?)和 Bi_4Ti_3O_(12),制得了晶粒取向良好的陶瓷材料。在热锻样品中(001)晶面取向度高达99%。本实验的主要工作是在 TEM 上进行的。对热成型样品的研究,得到了下列一些结果:(1)所有的热压和热锻样品的微观结构都非常致密,几乎不存在气孔;(2)晶粒生长良好,热锻样品的片状晶粒沿着锻压方向的一致排列产生了强烈的织构化的微观结构;(3)热锻 Bi_2PbNb_2O_(?)样品的片状晶粒尺寸和厚度分别为1～3μm 和<0.5μm。根据上述结果,结合样品制备过程中所观察到的一些现象,对层状结构化合物在热锻过程中的晶粒取向可以作出下述解释:在热锻的初期阶段,片状晶粒在热锻的单向压力作用下产生的剪切应力,加上热锻模具的特殊构造以及这些化合物相转变所引起的体积变化等因素,促使晶粒发生横向滑移,这一滑移过程伴随着显著的形变;在热锻的后期阶段,在热锻条件下晶粒的非对称生长过程进一步改善了陶瓷的晶粒取向度。     

多重注意机制及权重校正LSTM的PVC含水率预测

针对PVC干燥工段中，PVC含水率存在非线性、大滞后、与其他变量关联性复杂难以预测的问题，提出一种多重注意机制及权重校正型长短期记忆网络(LSTM)模型用于PVC含水率的预测。在编码器部分，利用与含水率相关的输入序列之间的相关性对空间注意机制训练的可变权重进行校正，避免由于单纯数据训练导致相关性强的输入变量之间权重差异较大，进而实际干燥工艺不符；同时，由于含水率预测的滞后特性，为减弱长子时间窗口内LSTM单元细胞状态信息丢失，提出信息补偿机制补偿之前时刻细胞状态信息。在解码器部分，利用时间注意机制对编码器的隐藏层状态进行权重更新，解除固定长度向量对模型性能的限制。最后，选取某化工公司干燥工段DCS数据进行验证，相对于RNN、VA-LSTM、STA-LSTM相关系数(R²)分别提高了571%、122.6%、82.6%,结果表明本文模型具有一定优越性。     

光气路线制备氯代甲酸(2-乙基)己酯的研究

用光气与２ 乙基己醇反应合成了氯代甲酸（２ 乙基）己酯，实验研究了反应温度、通光气量、加料方式诸因素的影响。反应收率≥８５％，产品纯度≥９５％。     

基于Django的鱼类目标识别与分类系统的设计与实现

针对当前对鱼类识别和分类的研究较少的问题,文章设计了一种利用DjangoWEB开发框架实现的对图片中鱼类目标进行定位并进行分类的系统,后端主要使用深度学习模型YOLOv5s目标检测网络进行鱼类目标的定位,使用ResNet50网络进行目标的分类。前端使用HTML, CSS, JQuery, Bootstrap等语言设计进行用户交互和识别结果的展示。经过测试运行,该系统可以很好的对输入图片中的鱼类进行识别与分类,可以应用于实际生产中,能够对渔业发展和鱼类研究起到辅助作用。     

存在危险区域的路径规划问题研究

为解决标准强化学习算法无法直接应用于存在危险区域的兵棋推演路径规划这一问题,文章提出了一种特殊的奖励机制,用来引导强化学习算法解决该问题。在此基础上,设计了一种探索率递减变化的方法,并在不同难度的实验环境中对Q学习算法的ε-greedy、轮盘赌、玻尔兹曼探索三种动作选择策略进行了测试。实验结果表明,按照本文设计的探索率递减变化方法设置探索率时,算法的性能优于其他三种动作选择策略,收敛时间至少缩短了38.4%,实时性和准确性基本满足兵棋推演的要求,可用于解决兵棋推演路径规划问题。     

紫外光聚合法合成有机硅改性苯丙微乳液

以丙烯酸丁酯和苯乙烯为单体、γ-甲基丙烯酰氧丙基三甲氧基硅烷为偶联剂和交联剂、十二烷基硫酸钠为表面活性剂、正戊醇为助表面活性剂、米氏酮和二苯甲酮为光引发剂,采用紫外光聚合法在室温下合成有机硅改性苯丙微乳液;考察了该微乳液的耐酸碱性能;采用傅里叶变换红外光谱、热重分析、透射电子显微镜、紫外-可见分光光度计等方法对该微乳液及其涂膜的结构、形貌、光学和热学性能进行了表征。实验结果表明,有机硅改性苯丙微乳液的耐酸性好于耐碱性;该微乳液为透明或半透明状,单体含量为20g(在100g水中)的微乳液在550nm处的透光率达55%,在760nm处的透光率可达87%;粒径为34～55nm,粒径分布指数为1.16～1.18。表征结果显示,所合成的产物为有机硅改性的苯乙烯与丙烯酸丁酯的共聚物。     

多喷嘴对置式气化炉炉口塞的设计优化与改造应用

多喷嘴对置式气化炉的炉顶封堵砖——炉口塞严重制约着气化炉的长周期运行，我们通过设计优化提高了炉口塞的寿命，解决了制约气化炉运行周期的问题。     

智能测控仪器中传感器非线性误差校正

介绍智能测控仪器中传感器非线性误差的校正方法——插值法与曲线拟合法,并列举了一个应用实例。附图4幅,表2个,参考文献2篇。