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采用低温催化制备了纳米CeO2,该工艺避开了高温煅烧,降低了生产成本,简化了生产工艺,是一项反应物浓度高、条件温和、经济效益好的清洁型工艺。XRD分析表明产物为萤石结构的立方相CeO2;TEM表明产物为球形,粒经分布范围窄;粒度分布仪测定产物粒径为20nm。 相似文献
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高压电缆中间接头热点温度的实时感知对电缆安全运行及动态载流能力评估具有重要意义。以110 kV单芯电缆中间接头为研究对象,构建规则化中间接头温度场仿真模型及其有限元离散边界,建立基于热流等效的结构简化方法,采用单因子变化与正交组合方式分析材料参数分散性对中间接头温度轴向感知模型的拟合度及灵敏度的影响。研究表明,提出的规则化简化建模方法适用于不同型号与结构的中间接头温度轴向感知模型,对于结构、材料及现场工艺分散性具有较好的鲁棒性。 相似文献
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传热学是建筑环境与能源应用工程专业重要的专业基础类课程。根据工程教育认证要求和成果导向理念,以传热学课程为研究对象,结合近几年课程教学效果及现状,研究了传热学课程的教学目标和目标达成度计算方法;从工程知识、问题分析和研究能力分别开展相应的教学方法改革,注重理论教学联系工程实际,以及学生团队协作和解决复杂工程问题能力的培养;对课程产出效果进行了分析,发现工程知识、问题分析和研究能力课程目标的达成度分别为0.77、0.68和0.8;建立持续改进机制,确保教学改革始终与毕业要求密切结合。研究成果为工程教育认证背景下传热学课程教学改革和课程质量标准修订提供参考。 相似文献
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锂离子电池的健康状态(SOH)是反映电池老化程度的关键指标,但由于电池老化的非线性和不确定性使得SOH难以精确估计,并且受到电池数据收集的高时间成本和容量再生现象的影响,传统的数据驱动方法在历史充放电循环数较少时效果较差.针对上述问题,本文创新性地提出了一种二维支持域直推式学习(2D-RoSTL)建模思路,建立了数据由粗到细的精准划分方法,用于少量充放电循环下的SOH预测.一方面,考虑同型号多块电池的批次特性,利用历史数据和批次数据构造二维支持域扩充模型信息来源,提供了粗范围的大量可供选择的样本;另一方面,首次尝试以直推式学习的方式解决SOH预测的任务,利用离线和在线样本特征空间的信息,对每个样本进行细致划分,提升少量充放电循环情况下模型的预测可靠性.基于NASA的公开数据集,所提出的二维支持域直推式建模方法在4个电池上的预测误差均小于1.56%,实现了对锂电池充放电历史初期及再生点的精确预测. 相似文献