氧化石墨烯对钛合金微弧氧化膜磨损与腐蚀性影响

为改善Ti-5Al-1V-1Sn-1Zr-0.8Mo合金微弧氧化膜的耐磨和耐腐蚀性,向电解液中添加0-1.00g/L的氧化石墨烯制备微弧氧化膜。对微弧氧化膜的厚度、粗糙度、微观形貌及组成进行了表征,并对膜层的耐磨性及耐腐蚀性进行了测试分析。结果表明,随着氧化石墨烯加入量增加,氧化膜厚度从102.3 μm增加为115.3 μm,粗糙度从56.7 μm减少为32.9 μm;未加入氧化石墨烯时,膜层表面的微孔直径大小约为10-60 μm,且有大量微裂纹,随着氧化石墨烯的加入,微孔直径减小,在加入量为0.75 g/L和1.00 g/L时,微孔直径稳定于10-20 μm左右;XRD结果显示,加入氧化石墨烯后,膜层中的金红石相TiO₂含量略有增加,磨损过程中膜层质量损失较未加入时有了显著的降低;加入0.75 g/L的氧化石墨烯后,膜层与基体合金的结合力最大,达到53.3 N,较未加入氧化石墨烯的膜层增加了6.2 N;经盐雾腐蚀480 h后,氧化石墨烯加入量为0.75 g/L和1.00 g/L的膜层具有更好的耐腐蚀性能。     

基于模糊积分融合理论的电网故障诊断策略研究

针对电力系统自动化水平不断提高、广域测量技术高速发展的现状,提出一种综合电气故障信号电气量、开关量的多数据源信息融合的电网故障诊断方法。该方法将电气量诊断结果和开关量诊断结果相结合,对电气量采用小波分析提取故障奇异度、故障诊断度;开关量采用时序贝叶斯网络理论建立诊断模型进行诊断,得到各个元件的故障表征。最后,通过模糊积分理论对求得的元件故障概率进行多源信息的融合得出电网故障诊断决策。仿真计算表明,该策略能够将电气量和开关量的故障诊断信息进行融合,得到精确的故障诊断结果。     

基于正交实验设计的多孔莫来石复合材料的研究

本文以工业废弃物粉煤灰、当地粘土和工业氧化铝为原料,干压成型后采用固相烧结法制备多孔莫来石材料.为获得材料的最佳制备配方和相关工艺参数,应用混合正交试验法(41 ×24)研究了氧化铝添加量、原料粒径、原材料预处理和烧结温度对合成多孔莫来石复合材料性能的影响.研究结果表明:烧结温度对莫来石性能的影响较大,原料粒径的影响较小.当氧化铝添加量为20wt％,原料粒径为150μm并将原料经过盐酸酸洗处理后,在1200℃下进行烧结,可制得主晶相为莫来石的多孔陶瓷材料,其抗弯强度为44.56 MPa,显气孔率为41.52％,体积密度为1.14 g/cm3及吸水率为36.38％.     

电泳沉积法制备PZT厚膜及其性能

用电泳沉积技术制备了约70μm的PZT[Pb(Zr_(0.52)Ti_(0.48))O3]厚膜,分析了zeta电位、粘度及电泳沉积速率对PZT悬浮液的稳定性和电泳沉积质量的影响,并研究了烧结后PZT厚膜的结构和电学性能。实验结果表明：在pH=5.5～6.5时,悬浮液的zeta电位高达50 mV以上,此时悬浮液分散性好、粘度低,有最佳的沉积速率(≈31mg·cm~(-2)·min~(-1))和高达51％的相对沉积密度。在此条件下制备出的PZT膜厚均匀一致,无裂纹,经1 000℃保持30min烧结后,在1 kHz下测量得PZT厚膜的介电常数为1 050,介电损耗约为0.05,饱和极化值为20μC／cm~2,剩余极化值为12.9 μC／cm~2,矫顽场强为10.5 kV／cm。     

日光温室越冬西葫芦田间管理措施

近年来,反季西葫芦的价格不断增高,农民种植的积极性越来越高,但是广大农民朋友种植过程中,都面临一些栽培技术和病虫害问题,严重影响了西葫芦的质量和产量。介绍了日光温室越冬西葫芦从品种选择、播种时间、苗期管理、整地定植以及定植后的管理和病虫害的防治,以供种植户的参考。     

SCLS模型在长江寸滩～螺山段的应用

综合约束线性系统模型（ＳＣＬＳ模型）是一个概念与黑箱子结合的流域水文模型，它的概念清晰，适应性及通用性较强，特别是在大中河流的水文预报中取得了比较好的结果。本研究是将ＳＣＬＳ模型试用于长江干流寸滩至螺山河段，以探讨模型在此河段作实时预报的可能性和适用性。研究表明模型在寸滩至宜昌河段预报精度较高，宜昌至螺山河段由于河系复杂，江湖相互影响，预报效果不甚理想，因此还必须配以实时校正和交互式方法。     

Bi2O3—Fe2O3系陶瓷材料的气—湿—温多功能特性

利用Ｘ射线衍射（ＸＲＤ）分析了烧结温度及Ｂｉ／Ｆｅ比对Ｂｉ２ｏ３－Ｆｅ２Ｏ３系组成的影响。初步了材料的导电类型、气敏性能及阻－湿特性，结果表明Ｂｉ２Ｏ３－Ｆｅ２Ｏ３系有可能作为一种气－湿－温多功能敏感材料体系。     

面向个性化站点的用户检索意图建模方法

针对个性化站点较少考虑用户检索意图的问题,提出结合交叉信息熵和词语特征信息的关键词提取方法以及结合余弦相似度和加权海明距离的文本排序方法,旨在不需要用户任何反馈的条件下,为用户推荐更满意的检索结果。通过过滤用户请求个性化站点时的访问地址,获取用户浏览的网页文本内容,从中提取能够表示用户检索意图的关键词集进行重新检索后对检索结果排序,最后将排序后的结果作为推荐模块返回给用户。实验表明,利用该方法获得的查询推荐结果能够更加符合用户检索意图,提供更好的用户体验。     

基于改进LSTM的生鲜牛肉新鲜度预测模型研究

牛肉作为我国消费量较大的肉质食品,其新鲜度受到广泛关注。研究的主要目的是通过改进的循环神经网络模型对牛肉新鲜度进行预测研究。利用红外光谱技术采集了影响牛肉新鲜度的实验数据,即牛肉的系水率、pH值和TVB-N的含量。在利用改进的循环神经网络进行预测的同时,采用了循环神经网络做对比,通过计算均方根误差来评价模型的优势。实验结果表明,改进的循环神经网络均方根误差低于循环神经网络。同时这也证明了上述模型在食品预测方面具有较高的正确性,可用于对食品安全或者新鲜度进行预测。