基于神经网络的PP/CaCO3复合材料的力学性能预测

研究利用BP网络建立了对PP/CaCO3复合材料性能进行预测的模型,并在此基础上建立了PP/CaCO3复合材料拉伸强度、冲击强度和复合态结构之间的关系.结果表明,该模型有着较好可信度,与实验现象也有着较好的符合;利用该模型证明了分散相粒子粒间距、EPDM层厚度是影响其材料冲击强度,并决定其脆-韧转变的最重要因素,并证明了EPDM层厚度的临界值大约在0.05μm左右.     

Catalytic aerobic oxidation of ethylbenzene over Co/SBA-15

Co(II)O was highly dispersed in the mesopores of SBA-15 by alcoholic impregnation method and characterized by XRD, TEM, UV–VIS DRS, TPR, and XRF techniques. It was found that tetrahedral coordinated Co(II)O was stabilized by SBA-15 at low Co-loading. Co/SBA-15 showed much higher activity than Co(OAc)₂ or Co₃O₄ in the liquid-phase aerobic oxidation of ethylbenzene under solvent-free condition.     

基于证据理论的陶瓷智能感观评估

陶瓷感官评估结果的表达形式包括语言词汇、象征性符号和数值描述等，它们具有不确定性和不精确性。本文首先运用模糊逻辑技术对这些评估结果定量化，并基于证据理论提出了一种陶瓷智能感观数据融化方法，得到了基于感观数据的质量分级，并取得了较好的实验结果。     

直接甲醇燃料电池用碳气凝胶载铂催化剂的研究

利用溶胶—疑胶方法制备了高比表面积的碳气凝胶,利用浸渍还原法制备了Pt/碳气凝胶和Pt/C催化剂。采用BJH和TEM考察碳气凝胶的孔径分布和金属粒子的大小与分布,循环伏安曲线测试考察Pt/碳气凝胶对甲醇催化氧化性能的影响。结果表明,碳气凝胶的比表面积达到480 m2/g,孔径分布良好,催化剂金属颗粒较小,分散较好,循环伏安曲线图显示出Pt/碳气凝胶比传统的Pt/C对甲醇催化氧化性能高。     

HZSM-5固载苯并噻唑离子液体催化合成烷基糖苷及其动力学

以自制苯并噻唑离子液体([HBth]HSO4)为活性组分，HZSM-5分子筛为载体，通过过量溶剂浸渍法制备了固载型苯并噻唑离子液体催化剂([HBth]HSO4/HZSM-5)并用于催化合成烷基糖苷，通过傅立叶变换红外光谱、N2物理脱附、场发射电子显微镜和X射线衍射对催化剂结构进行表征，结果表明，[HBth]HSO4被成功地引入到HZSM-5载体的表面及孔道内。当催化剂用量为1.5 wt%，反应温度为105℃，醇糖摩尔比n(葡萄糖):n(辛醇)=6:1时，辛基糖苷得率达148.8%（产物质量/葡萄糖的质量?100%）。底物拓展及催化剂稳定性研究结果表明，[HBth]HSO4/HZSM-5对烷基糖苷及其衍生物都具有良好的催化效果，且催化剂能稳定循环使用四次，活性组分流失是催化剂失活的主要原因。通过对烷基糖苷催化合成机理和动力学的研究，确定了动力学方程。     

基于重加权快速交替方向法的频谱感知

在认知无线电网络中,由于深衰落和低信噪比的影响,单个认知用户的宽带频谱检测性能较差,且算法复杂度较高。针对该问题,提出一种基于重加权快速交替方向法的频谱感知算法。利用目标函数的凸性,通过求导简化辅助变量的更新过程。对目标函数进行线性化处理,增加一个二次项,使待估变量更新时部分项线性化的增广拉格朗日函数成为严格凸函数,并使用迭代软阈值算法进行求解。在目标项中增加大权值抑制信号中的非零元素,获得接近于最小?0范数的解。实验结果表明,该算法能有效提高低信噪比环境下的检测概率和检测速度。     

MODIS数据Bowtie效应消除算法

MODIS数据不仅具有较高的过境频率和光谱分辨率,还具有成本低、覆盖面广等优势。受地球曲率的影响,MODIS L1B数据大多存在一种重叠效应,即Bowtie效应,主要发生在图像的边缘地带,该效应制约了MODIS遥感数据的进一步分析及应用。针对遥感影像几何畸变问题,提出一种不基于传统星历表的Bowtie效应消除算法,采用相关系数法确定每个扫描带的重复行数,根据不同分辨率的MODIS L1B数据,使用相对应的重采样方法对图像进行重采样处理。通过与其他Bowtie效应消除算法的对比实验及分析,证明该算法不仅能够有效去除Bowtie效应,而且执行速度较快,具有较高的工程应用价值。     

无线移动网络节点发包概率的演化博弈模型

针对大规模无线移动网络中节点对信道资源的群体性随机博弈问题,在载波侦听多路访问/冲突避免(CSMA/CA)的机制下,建立一种节点发包概率的演化博弈模型。考虑节点成功发送数据包的收益、监听、退避和冲突等成本因素,给出并证明该模型的演化稳定策略(ESS),推导节点发包概率演化的复制动态方程。数值仿真结果表明,该模型能提供更强的ESS,保证在多个移动节点干扰时演化稳定点的鲁棒性。     

基于MultiLayer水平集的脑MRI图像分割框架

提出了一种新的自动初始化水平集的方法和基于MultiLayer水平集的活动轮廓模型。该模型同时进行偏移场去除和图像分割,因此可以有效地克服灰度不均匀性的影响。最后利用了大脑皮层的距离信息,在框架中增加了厚度约束项。实验结果显示,相比著名的LBF模型,该框架不但可以获得更高的分割精度,而且分割时间也大大减少。     

基于梯度的受限空间安全定位方法

现有的无线传感器网络定位技术消耗了大量的计算和处理资源,并且受到了环境因素以及对手攻击等干扰,在受限空间中定位精度较低,无法满足定位需求。为了提高受限空间中的定位精度,提出了一种基于梯度的安全定位算法,算法在双曲线定位模型基础上,引入梯度的概念,降低了算法的计算复杂度,使算法能够适应受限空间的环境要求,实现高效高精度的定位;为了提高算法的安全性,增加了对不一致性测量的选择性剪枝过程,增强了算法对恶意攻击的抵抗能力。最后,以室内走廊为实验环境进行了仿真验证,通过主频计时策略,提高了算法的定位精度。分析结果表明,在室内受限空间中,提出的算法在定位精度、能量消耗和抗干扰能力上优于现有算法。