Ti-Si-O双功能催化吸附材料的汽油光催化-吸附耦合脱硫性能

研究新型双功能Ti-Si-O吸附催化材料在紫外光照射下对汽油的光催化-吸附耦合脱硫性能。采用溶胶-凝胶法制备了Ti-Si-O双功能催化吸附材料,并用N2吸附法、XRD等对Ti-Si-O进行了结构表征;有机硫化物的含量和种类采用液相色谱、库仑仪、GC-MS和GC-SCD检测。实验结果表明:当钛硅摩尔比为3:7时,所制得的Ti-Si-O材料的光催化-吸附耦合脱硫性能最好,脱硫率达96%,优于单一的TiO2和SiO2材料;Ti0.3Si0.7O2对汽油中的3种有机硫化物的光催化-吸附耦合脱硫速率大小顺序为TMTBT;GC-MS产物检测表明汽油中的有机硫在Ti0.3Si0.7O2双功能催化吸附材料表面转化成极性较强的砜类物质,而后选择性地吸附在Ti0.3Si0.7O2表面;Ti0.3Si0.7O2可经过丙酮洗涤和热空气氧化法再生,5次循环使用后的脱硫性能基本维持不变;在光催化-吸附耦合工艺下,Ti0.3Si0.7O2材料可将真实汽油的硫含量降低至10μg·g-1以下。     

PLC控制系统在水电厂中的应用及抗干扰措施探讨

介绍了PLC系统在水电厂计算机监控系统中的应用情况,阐述了PLC控制系统的抗干扰措施及其在应用中需注意的一些问题。     

TMS32OF2812代码在线升级的研究与设计

对嵌入式系统来说芯片程序的更新与升级变得越来越重要.对TMS320F2812的引导特性进行了说明.介绍了一种通过PC机串口进行代码升级的方法,避免了仿真机的使用,使得整个升级过程更加简便.     

大功率DC/DC电源模块满功率壳温控制方法

论文基于大功率电源模块的工作原理及特点,介绍了其老炼原理及标准,提出了老炼过程中存在的几个问题。通过热特性测试和仿真、发热区域红外热成像分析结合老炼试验方案设计等手段,解决了VICOR公司生产的V24A24M300BL大功率电源模块的满功率老炼问题,提出了大功率系列电源的壳温控制方法,说明了热阻参数二次测试的必要性,最后给出了大功率电源模块的老炼流程及方法。     

电磁铁吸力计算及仿真分析研究

针对圆环形电磁铁的典型结构,以麦克斯韦方程为理论基础,推导出圆环形电磁铁的电磁吸力计算公式,基于Magnet电磁场分析软件对其进行二维静态和二维瞬态运动仿真,仿真和分析结果表明推导的公式具有很高的精度,该公式为圆环形电磁铁的分析计算和设计提供了理论依据.     

基于支持向量机的电价组合预测模型

对传统的2个线性组合预测模型进行了分析,提出了一个新的线性组合预测模型,该模型不要求权系数和为1,而且权重也可以取负值。同时,为提高精度,提出了支持向量机非线性的组合预测模型,该模型实质上是一个非线性回归模型,利用结构风险最小化原则代替传统的经验风险最小化。该模型充分挖掘原始数据和单一预测模型的信息,以单一模型的预测数据作为组合预测样本,选择径向基核函数的支持向量机进行组合预测。同时给出了解决此问题的基于Matlab的支持向量机工具箱的源程序。以美国加州电力日均价为例,与单一预测方法、线性组合预测进行对比,支持向量机非线性的组合预测方法预测比较精确。     

基于双向注意力机制和门控图卷积网络的文本分类方法

现有基于图卷积网络的文本分类模型通常只是通过邻接矩阵简单地融合不同阶的邻域信息来更新节点表示,导致节点的词义信息表达不够充分。此外,基于常规注意力机制的模型只是对单词向量进行正向加权表示,忽略了产生消极作用的单词对最终分类的影响。为了解决上述问题,文中提出了一种基于双向注意力机制和门控图卷积网络的模型。该模型首先利用门控图卷积网络有选择地融合图中节点的多阶邻域信息,保留了之前阶的信息,以此丰富节点的特征表示;其次通过双向注意力机制学习不同单词对分类结果的影响,在给予对分类起积极作用的单词正向权重的同时,对产生消极作用的单词给予负向权重以削弱其在向量表示中的影响,从而提升模型对文档中不同性质节点的甄别能力;最后通过最大池化和平均池化融合单词的向量表示,得到文档表示用于最终分类。在4个基准数据集上进行了实验,结果表明,该方法明显优于基线模型。     

Lifetime prediction for tantalum capacitors with multiple degradation measures and particle swarm optimization based grey model

A lifetime prediction method for high-reliability tantalum (Ta) capacitors was proposed, based on multiple degradation measures and grey model (GM). For analyzing performance degradation data, a two-parameter model based on GM was developed. In order to improve the prediction accuracy of the two-parameter model, parameter selection based on particle swarm optimization (PSO) was used. Then, the new PSO-GM(1, 2, ω) optimization model was constructed, which was validated experimentally by conducting an accelerated testing on the Ta capacitors. The experiments were conducted at three different stress levels of 85, 120, and 145 °C. The results of two experiments were used in estimating the parameters. And the reliability of the Ta capacitors was estimated at the same stress conditions of the third experiment. The results indicate that the proposed method is valid and accurate.