二型模糊决策理论与方法研究综述

二型模糊集(type-2 fuzzy set, T2FS)是将模糊集中的隶属函数拓展为一型模糊集而产生的集合,其具有表示更深层次不确定性的优势,能够极大程度地增强对客观世界不确定性的刻画能力.因此,近年来围绕二型模糊环境下的决策理论与方法研究得到了蓬勃发展.鉴于此,对二型模糊决策理论与方法进行系统性综述,梳理该领域的发展脉络,阐明现有工作的研究态势,总结二型模糊信息集成与决策的主要研究成果.首先,介绍二型模糊集的发展历程和基础理论研究现状;然后,分别针对基于二型模糊信息的决策基础理论(信息融合理论、偏好关系理论和测度理论)以及决策方法的研究现状进行概述;最后,对二型模糊决策理论与方法的未来研究方向进行展望.     

异丁烯齐聚催化剂的研究进展

异丁烯是化工领域中重要的生产原料,其二聚体和三聚体是有机合成中重要的化工中间体,酸性催化剂常用于异丁烯聚合。文中评价了用于异丁烯聚合中的不同催化剂的催化性能,如固体磷酸催化剂,分子筛催化剂,氧化物催化剂,酸性树脂催化剂和离子液体催化剂,并分析其优缺点。通过改变催化剂的酸性可获得具有更好催化性能的稳定、无腐蚀性的催化剂,同时延长催化剂寿命。     

泡沫混凝土的研究进展与应用现状

泡沫混凝土因其轻质、不燃、保温隔热等良好的性能越来越受到人们的广泛关注.文章介绍了泡沫混凝土的性能,分析国内泡沫混凝土的不足和有待解决的问题,并在此基础上评价和展望了泡沫混凝土的发展前景.     

碳酸钠熔融法提取粉煤灰中铝和铁的研究

研究了粉煤灰的前期预处理以及酸浸活化后的粉煤灰中铁离子与铝离子浸出的影响因素.试验表明：煅烧能将粉煤灰中的有机质除去,并不能起到活化作用.粉煤灰中未燃烧碳在800℃焙烧2.5h可完全去除,用3 mol/L的HCl,固液比为1 g固体、10 mL液体,常温下,600 r/min反应2h后Fe、Al的浸出率最大.     

靛红-凹凸棒石杂化材料制备

采用固相合成法制备了靛红--凹凸棒石杂化物,考察了制备工艺条件对杂化物性能的影响,分析了靛红--凹凸棒石的杂化机理。结果表明:在杂化过程中,靛红分子的共轭平面发生扭曲、凹凸棒石晶体结构发生了一定程度畸变,但杂化物无新键形成;杂化机理为靛红分子对凹凸棒石表面沟槽结构的深度嵌合和对孔道口的封堵,结合位点靠近铝氧八面体;杂化物可耐三氯甲烷高强度洗脱和30%浓度双氧水氧化,且靛红在杂化物中的热稳定性显著提升。     

基于PNN的水轮发电机组振动故障诊断

概率神经网络（PNN）是一种训练速度快、结构简洁明了、应用广泛的人工神经网络。它采用贝叶斯分类决策理论建立系统的数学模型，以高斯函数作为激励函数，具有非线性处理和抗干扰能力强等特点。提出基于PNN的水轮发电机组振动故障诊断方法，并在水轮发电机组振动频谱波形特征的基础上，对几种典型故障模式进行了实例研究。理论分析和实例结果验证了基于PNN的水轮发电机组振动故障诊断方法是正确和有效的。     

Ni-Al非晶态合金催化剂废液资源化利用实验研究

Ni-Al非晶态合金催化剂碱溶解废液含有偏铝酸钠和过量的氢氧化钠,对其资源化利用是Ni-Al非晶态合金催化剂生产可持续性的重要保障。采用一定浓度的硫酸铝溶液为中和液,测得了反应过程中溶液体系的pH值与铝离子的形态关系,在pH=6.5～7.6的窄区间内,铝离子的形态为拟薄水铝石,此时向溶液中加入水玻璃溶液可制得NaY型分子筛,X-射线衍射（XRD）表征证明产品主要晶相为NaY型分子筛,这为废液资源化利用及催化剂稳定生产提供了技术支撑。     

烟草靶斑病LFD-RPA快速检测方法的建立

烟草靶斑病是由立枯丝核菌(Rhizoctonia solani Kühn)侵染引起的烟草叶部病害，近年来在我国部分省份发生严重，危害烟草生产。为开发烟草靶斑病的早期快速诊断方法，本研究根据该病原菌的内转录间隔区(ITS)，设计了重组酶聚合酶扩增技术相关引物Rs RPA-F3/R3，建立了一种靶斑病菌的重组酶聚合酶扩增结合侧流层析试纸条(LFD-RPA)检测方法。该方法能够在37℃，15 min内特异性地检测到R. solani(1.40×10² copies/μL)质粒DNA，与常规PCR灵敏度一致。在田间烟草靶斑病实时检测中，准确率达95.83%。本方法具有快速、简单、可视化等特点，为烟草靶斑病菌的田间快速诊断提供了技术支撑。     

管道内径与壁温对高压氢气自发点火的数值研究

氢气在高压储存中的泄漏容易导致自燃。为探究影响氢气自燃的因素,运用Realizable模型、EDC模型、21步氢/空气化学反应机理对加压氢气在不同管道壁温和管径中突然释放的自燃过程进行了数值模拟。研究结果发现：管道壁温的降低能显著降低氢气自燃的可能性;输送压力小于8 MPa时,管道内径的增加不利于氢气点火自燃,当输送压力过大时（10 MPa）,管道内径的增大为氢气射流的膨胀和扩散提供更多空间,利于氢/空气混合物的生成,促进氢气自燃点火。     

基于深度学习的充电站容量规划方法

随着电动汽车充电设施建设的日益增长,区域内社会用户所需要的电动汽车供电容量的预测问题成为影响充电站建设规划的关键问题。结合深度学习的数据特征研究理论,提供了一种基于充电站容量影响因子的机器学习容量规划预测方法。该方法以充电站周边交通、区域发展和电网安全等环境影响因子为基础,训练并建立服务环境与充电需求的神经网络映射模型。实验表明,该模型对待建充电站周边环境影响因子进行分析后可以给出待建充电站的理想充电容量,从而解决待建充电站的充电容量定容问题。