异质a-C:H/a-C:H:F配副的摩擦学行为研究

目的 研究F元素掺杂非晶碳基薄膜与a-C:H薄膜摩擦配副的摩擦学行为机制。方法 利用PECVD法在Si基底上制备a-C:H:F薄膜,与直径为6.0 mm的a-C:H薄膜摩擦对偶球组成摩擦配副体系,使用往复模式的CSM TRB 3摩擦机研究a-C:H:F薄膜的摩擦学特性,频率为5 Hz,滑动总次数为9 000,外加载荷分别为2、4、6、8、10N。通过纳米硬度、X射线光电子能谱、傅里叶红外光谱、激光共聚焦拉曼光谱、场发射扫描电镜及CSM摩擦试验机等,分别评价a-C:H:F薄膜的结构、表面形貌、力学性能、摩擦学性能等。结果 在干摩擦环境下,随着载荷的增加,a-C:H:F薄膜的摩擦因数逐渐降低,平稳后摩擦因数低至0.018。通过掺杂F元素,一方面促进了薄膜的sp²-C杂化,另一方面增大了薄膜的无序度。F元素具有钝化薄膜表面和静电排斥的作用,使得a-C:H:F薄膜具有较低的摩擦因数和磨损率。结论 采用PECVD方法制备的a-C:H:F薄膜具有更好的减摩降损能力。     

基于人体舒适度指数的居民用电分析及用电负荷预测研究

针对气象状况、季节等因素对居民用电负荷有不同影响,为深入分析不同因素与居民用电的相关性,提出人体气象舒适度指数,建立适用于用电负荷的人体气象舒适度指数模型。采用灰色关联度方法分析各气象因子以及人体舒适度指数与居民用电的相关性。基于郑州气象大数据和居民用户用电数据,得到人体气象舒适度指数相比于其他单个气象因子具有更强的关联性。基于灰度预测模型和RBF神经网络,结合人体舒适度指数对用电的影响,提出灰色RBF神经网络预测算法。用郑州某小区近年的负荷数据作为预测样本数据,分别采用灰色预测模型、RBF神经网络预测模型以及灰色RBF神经网络预测模型对用户负荷进行预测分析。测试结果表明：灰色RBF神经网络模型预测精度最高,可为后续居民用电负荷的精确预测奠定理论基础。     

试论当代宜兴青瓷装饰的表现特征——以青瓷"蝴蝶挂盘"为例

装饰艺术是当代宜兴青瓷极为重要的组成部分,亦是其最直接的艺术表现形式和表达效果,它的表现风格呈现出多元化和多样性的特征,重视形式与人文的结合、传承与创新的互动,故而始终是青瓷人十分关注的一个"课题".     

基于Flac3d的复合土工膜缺陷渗漏影响因素研究

复合土工膜以其造价低、施工方便以及渗透率低等诸多优势,被广泛应用于水利工程防渗施工中。文章以某水库为例,利用Flac3d有限差分软件对复合土工膜缺陷渗漏的影响因素进行研究,获取了堤坝坝体渗流量在不同影响因素下的变化规律,认为缺陷数量是坝体渗流量的主要影响因素,应在施工设计中予以足够重视。     

含电动汽车虚拟电厂的区间主从博弈优化调度

“双碳”背景下,大量电动汽车为虚拟电厂提供了灵活的储能资源。虚拟电厂运营商与电动汽车主存在利益博弈,且运行过程受诸多不确定性因素影响,这对优化调度工作提出了挑战。为此,提出了一种含电动汽车虚拟电厂的区间主从博弈双层优化模型。上层模型以虚拟电厂运行成本最小为优化目标,考虑功率平衡与储能系统约束,并根据所求得上层目标更新相应电价信息;下层优化模型基于电价信息,以电动汽车主用电费用最小为优化目标,求解聚合电动汽车功率,并将其返给上层优化模型。算例分析结果表明,区间主从博弈双层优化模型可兼顾虚拟电厂运营商与电动汽车主的双边利益,并能有效提高系统的鲁棒性。     

差分拉曼光谱对眼药水塑料瓶的分类研究

目的 建立一种便捷精准无损检验眼药水塑料瓶的方法。方法 使用便携式差分拉曼光谱仪检测33个塑料眼药水瓶，根据获得的各样品数据，包括差分拉曼光谱图的峰位、峰数等对样品进行成分分析，并通过统计分析软件“统计产品与服务解决方案”(SPSS 26.0)对样品进行K均值聚类，利用轮廓系数优选K值。对分类结果中样品数目较多的一类样品进行填料分析，利用皮尔逊相关系数验证分析结果的准确性。结果 样品主要成分为聚乙烯和聚对苯二甲酸乙二醇酯，利用轮廓系数优选K值为2，K均值聚类算法对样品的分类结果与成分分析结果能够相互印证。以聚乙烯类样品为例，根据填料不同可将其分为7组。皮尔逊相关系数计算结果能够证明上述分类分组结果可靠。结论 利用该方法能够准确无损地检测眼药水塑料瓶，并对其进行分类研究。     

浅谈紫砂筋纹器"菊瓣壶"的创作过程

紫砂文化是中国陶都宜兴特有的艺术文化,经过数百年的发展和历史沉淀,不断汲取和成长,紫砂壶形的变化也愈演愈烈,有古朴端庄,也有清新典雅,通过紫砂匠人们精湛的技法,呈现出紫砂壶的独特魅力。其中筋纹器也要算是紫砂艺术中非常重要的一类了,具有独特的艺术风格和魅力,深受爱壶人士的喜爱。筋纹器融古贯今,给人清秀明快,心旷神怡之感。     

遥感影像土地利用/覆盖分类方法研究综述

从六个方面总结了国内外出现的遥感影像土地利用／覆盖分类中针对传统计算机分类方法的改进：(1)从基于统计的分类向基于非线性并行处理的人工神经网络分类、基于模糊理论为分类、基于知识的分类以硬支撑向量机等分类技术发展；(2)分类从单一利用光谱信息到利用光谱、纹理、时相、角度等多砷信息；(3)从基于像元的逐点分类到基于图斑的分类；(4)从硬分类到亚像元分类；(5)从单源遥感影像分类到利用多源遥感影像融合的分类；(6)从单分类器向复合分类器发展。     

模型树和支持向量回归在高光谱遥感中的应用

利用连续植被辐射传输模型（SAIL模型）模拟生成小麦冠层反射率数据，比较了数据挖掘中的新方法模型树、支持向量回归与传统的逐步回归用于高光谱数据定量预测的效果．结果表明：支持向量回归和模型树的预测精度都要远远高于逐步回归，在训练样本数量减少时，它们的优势更加明显；支持向量回归在高维空间中有很好的泛化能力，其预测精度随维数的增加呈持续上升的趋势；模型树的预测精度在低维条件下和支持向量回归相仿，但在高维条件下则比支持向量回归差很多，通过逐步回归的特征选择预处理，可以提高模型树的预测精度，缩小其与支持向量回归之间的差距．     

像由心生

正~~