Study of diffusion mobilities of Nb and Zr in bcc Nb–Zr alloys

On the basis of the available thermodynamic parameters, the atomic mobilities of Nb and Zr in bcc Nb–Zr alloys are critically assessed as functions of temperatures and compositions by the CALPHAD method, where self-diffusion coefficients, impurity diffusion coefficients, tracer diffusion coefficients, interdiffusion coefficients and concentration curves are simultaneously optimized. Comparisons between the calculated and experimentally measured diffusion coefficients are made, where good agreement is evident. In addition, the obtained mobility parameters can reproduce a reasonable concentration profile for the Nb/Zr diffusion couple annealed at 1868 K for 5400 s.     

概率引导的随机采样一致性算法

为了提高随机采样一致性算法的计算效率,提出一种概率引导的随机采样一致性算法.根据采样模型在原始数据上的检验结果调整每个样本点的采样概率,使得正确样本和正确模型被采样的概率得到提高.在首次获得正确模型之后,样本采样与模型更新构成了一个正反馈环节,经过若干次迭代后,正确样本被采样的概率远超过错误样本被采样的概率.理论分析和实验数据表明,该算法收敛需要的迭代次数较少,有效地提高了随机采样一致性算法的效率.     

基于ECoG的运动想象脑-机接口分类方法

脑—机接口BCI(Brain-Computer Interface)技术是近年来国际上的研究热点之一,它通常利用脑电EEG(electroencephalo-gram)来实现无动作的人机交互,运动想象是其中一种重要的BCI实验范式。有关研究表明,脑皮层电位ECoG(electrocorticogram)具有更好的信噪比与频带特性。研究基于ECoG的运动想象BCI系统,针对ECoG信号的特点,改进了信号处理方法,提取数据的公共空间模式CSP(Common Spatial Pattern)特征,并利用支持向量机SVM(Support Vector Machines)进行分类器设计,提高了运动意向的识别正确率。用相应方法处理2005年脑-机接口竞赛中的一组实验数据,正确率达到92%,相比于当时参赛时所用的方法提高了6%。实验还发现,支持向量机在克服"维数灾难"和"过拟合"方面具有更好的鲁棒性。     

RTLinux实时调度算法的改进与实现

为提高RTLinux的实时调度性能,分析了RTLinux的工作原理,针对其现有调度算法的不足,提出了改进的最小裕度优先算法,有效减少了颠簸现象,提高了算法性能.深入分析了RTLinux下ILLF调度器的实现,提高了CPU的使用率,增强了系统调度性能,并通过程序验证和调度器仿真,验证了算法的可行性和有效性.     

视频图像在三维模型中的渲染

视频监控是大型安防工作中最重要的一个环节,传统的视频监控系统展示给用户的只是独立的二维平面图像,图像脱离环境,整体性不足,为了解决该问题,提出了将视频图像渲染显示于三维模型的思路.研究了纹理映射技术并结合视频图像渲染的特殊性分析研究了Z缓冲算法、Shadow map算法,根据实际应用提出Extend Shadow map算法以实现将视频图像与三维场景无缝贴合.实验结果表明,视频图像渲染显示于三维模型中所体现的优越性.     

ACO—BP在神经网络训练中的研究与应用

针对神经网络收敛速度慢、易于陷入局部最优等问题,可将蚁群算法与人工神经网络相融合的方法来解决,但容易出现训练时间与训练精度、泛化能力之间的矛盾.为解决上述矛盾,提出将蚁群优化算法与反向传播算法相融合共同完成神经网络训练的方法.算法首先采用蚁群优化算法对网络权值进行整体寻优,克服反向传播算法容易陷入局部最优的不足再以找到的较优的权值为初值,采用反向传播算法做进一步的寻优,克服单一训练网络时间较长、精度不高的缺点.最后对ACO-BP与反向传播算法进行了比较,给出两种算法在不同隐结点数目下的检验误差值和两种网络在矿选指标中的应用效果.通过对实验结果的分析.表明ACO-BP算法要优于反向传播算法.     

网络化控制系统中状态估计策略的进展

在网络化控制系统(Networked Control Systems,简记为NCSs)中,由于网络的介入使控制系统的规模和复杂性显著增加,且产生了各种新问题,为了使控制更加容易,需要设计合理的估计策略.主要从控制和通信2个角度出发,集中考虑了在量化影响、时延与丢包、不确定性等通信受限因素下状态估计策略的研究与进展.一直以来,状态估计都是诸如过程监控、故障诊断等控制领域中不可缺少的重要部分,当前已成为网络化控制系统研究的热点和准点,为抵消网络环境不确定性对闭环系统性能的影响,设计最优的状态估计策略必将成为不可缺少的因素之一.     

Amine Coordinated Electron-Rich Palladium Nanoparticles for Electrochemical Hydrogenation of Benzaldehyde

Electrocatalytic hydrogenation (ECH) is a burgeoning strategy for the sustainable utilization of hydrogen. However, how to effectively suppress the competitive hydrogen evolution reaction (HER) is a big challenge to ECH catalysis. In this study, amine (NH₂ R)-coordinated Pd nanoparticles loaded on carbon felt (Pd@CF) as a catalyst is successfully synthesized by a one-step solvothermal reduction method using oleylamine as the reducing agent. An exceptional ECH reactivity on benzaldehyde is achieved on the optimal Pd@CF catalyst in terms of a high conversion (89.7%) and selectivity toward benzyl alcohol (89.8%) at −0.4 V in 60 min. Notably, the Faradaic efficiency for producing benzyl alcohol is up to 90.2%, much higher than that catalyzed by Pd@CF-without N-group (41.1%) and thecommercial Pd/C (20.9%). The excellent ECH performance of Pd@CF can be attributed to the enriched electrons on Pd surface resulted from the introduction of NH₂ R groups, which strengthens both the adsorption of benzaldehyde and the adsorbed hydrogen (H_ads) on Pd, preventing the combination of H_ads to form H₂, that is, inhibiting the HER. This study gives a new insight into design principles of highly efficient electrocatalysts for the hydrogenation of unsaturated aldehydes molecules.