快速成形及快速铸造技术

介绍用于铸造的快速成形技术，阐述该技术在铸造生产中的应用情况，指出快速铸造技术提高生产效率，适合各种复杂的零件／模具制造，个有广阔的应用前景。     

高结晶度钴酸锂制备及微结构表征

采用特殊的方法预处理前驱体,选择合适的高温隧道推板窑温度区域,结合先进的测试仪器监控工艺过程,制备出了高结晶度钴酸锂。并与日本生产的18650型锂离子电池正极材料钴酸锂、国产常规钴酸锂进行了对比分析。结果表明,宜兴新兴锆业有限公司生产的LiCoO2结晶度高、晶粒尺寸大、比表面积小、振实密度大、I006/I104和I006/I003的值也大,(006)峰强度高,与日本生产的18650型电池正极材料性能相当。     

催化燃烧与催化剂材料在VOCs治理方面研究进展

介绍了VOCs对人类环境和健康造成的危害。概述了工业应用中常用于治理有机废气的催化燃烧技术的基本原理、特点及相关催化剂的研究现状，指出此类催化剂应朝着提高低温活性、热稳定性、抗毒能力和价格低廉的方向发展。     

废聚酯制取增塑剂DOTP的研究

本文介绍了废聚酯采用直接法制取增塑剂对苯二甲酸二异辛酯(DOTP)的研究。考察了配方和反应条件对产品性能的影响,确定了工艺流程和最佳工艺条件。所得DOTP的质量近于化学纯。     

改进的蚁群算法在溶质运移参数识别问题中的应用

非饱和土壤水分和溶质运移参数(扩散率、导水率和水动力弥散系数)取值范围较大,往往跨越几个数量级。采用传统离散化蚁群算法求解此类问题,所需节点较多,这会造成算法收敛时间较长。该文在传统蚁群算法基础上,对蚂蚁搜索路径进行改进,改进后的蚁群算法寻优路径由参数精度位数(整数位和小数位)、参数个数以及0–9十个数字构成,并将路径解码公式修改为具有判别参数正负功能的解码公式。采用改进的连续蚁群算法对非饱和溶质运移参数识别优化模型进行求解。数值模拟表明相同迭代次数下改进的蚁群算法比传统蚁群算法耗时少,算法计算时间与迭代次数满足线性关系,含水率和溶质浓度实测值与计算值吻合较好、相关性较高。     

过氧化二碳酸双（2-乙基）己酯的合成研究

以氯甲酸(2-乙基)己酯为原料制备过氧化二碳酸双(2-乙基)己酯(EHP)，研究了加料方式、反应温度、反应时间、投料比等因素对产品的影响。结果表明：氯甲酸(2-乙基)己酯与过氧化钠的摩尔比为1：0．58～0．62，反应温度为15℃～20℃，反应时间为3～4小时，以异十二烷为溶剂，可以得到高效、无毒的EHP溶液。     

电沉积制备Ni-Co合金镀层的成核过程研究

在氨基磺酸盐镀液中,采用电沉积技术制备了Ni-Co合金镀层。通过阴极线性扫描和计时电流测试,研究了Ni-Co合金镀层电结晶初期的共沉积行为和电化学反应过程,探究了Ni-Co合金镀层的成核模型;采用扫描电子显微镜和X射线衍射仪,表征了Ni-Co合金镀层的表面形貌和微观结构;通过退火后的显微硬度测试,研究了Ni-Co合金镀层的热稳定性。结果表明:Ni-Co合金镀层的沉积电位约为-0.73 V;Ni-Co合金镀层的形核/生长过程符合受扩散控制的瞬时成核模型;Ni-Co合金镀层表面均匀致密,晶粒细小,热稳定性较好。     

基于贪婪算法无线传感器网络中继节点布局的研究

为实现远距离的无线通信, 在网络中添加中继节点, 采用多跳路由传输数据。对于中继节点的布局问题, 依据线性结构使网络整体能量消耗最小的特征, 提出一种中继节点贪婪布局算法。该算法通过最近贪婪策略、中继节点通信容量、传感器节点数据转发跳数等约束方法限制中继节点的布局位置。理论分析和实验验证了该算法能够有效减少能量消耗, 延长网络寿命。     

基于Bagging集成学习的水华预测方法研究

随着经济社会的高速发展和工业化建设程度不断提高,水环境问题已经严重影响甚至威胁了人类的健康。近年来,国家大力推行水环境的预测预警,许多专家学者利用人工神经网络等智能方法在富营养化评价及水华预测中得到了较为广泛的运用,也取得了一定成效。然而,人工神经网络的性能受到样本训练算法等方面的影响,在选取合适的神经网络模型、算法以及设置参数麻烦、耗时。随着问题复杂程度的增加,单个网络的隐层节点数将增加很多,训练时间将大大增加,从而造成训练困难。且由于训练过度或不够,往往导致泛化能力较差。为解决此问题,本文在对湖库水华形成机理深入分析的基础上,建立了BP网络的水华预测模型,并利用Bootstrap采样技术获取不同的数据集,分别训练多个BP网络,最终将多个网络进行集成用于建立太湖流域水华预测模型。通过基于Bagging算法的集成学习,可以对样本包含的信息进行充分挖掘,更全面的刻画因素之间的相互联系和变化规律。实验表明基于Bagging算法的BP网络集成模型预测结果与单个BP网络模型预测结果对比,具有较高的预测能力,从而获得了相对理想的预测效果。