基于模糊神经网络控制的镍氢电池智能充电

镍氢蓄电池是具有复杂性和离散性的非线性系统,为其所建的数学模型或者不准确或者太复杂,现有的镍氢蓄电池充电技术一直不太完善,严重地影响了充电速度与质量。针对这一问题,将神经网络与模糊控制相结合,设计了模糊神经网络控制器,用于对MH-Ni蓄电池进行智能充电。通过Matlab仿真,发现充电过程中电压变化平稳,充电时间短,达到了控制要求。     

基于MATLAB的控制理论CAI软件设计与应用

应用ＭＡＴＬＡＢ语言设计了理论计算机辅助教学软件ＣＡＩ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）。该软件包揽了古典了典控制理论与现代控制理论的主要分析与综合方法（１），通过一年的使用证明，运行稳定，对辅助教学与激发学生学习积极性，巩固知识有很强的促进作用。     

东北天蚕茧层绿色素研究：HPLC法分离东北天蚕茧层绿色素

采用高效液相色谱法，对东北天茧茧层绿色素分离进行研究，考究了柱型，检测波长，汉动相对分离效果的影响，找到了可分离东北天蚕茧层绿色素的最佳色谱条件。     

基于Visi-CAM的加工应用

介绍了Visi-CAD／CAM软件在数控加工中的应用，分析和比较了Visi-CAM的各种加工方法和加工参数设定。利用加工策略产生由Modelling系统绘制复杂的3D外形的粗加工和精加工CNC刀具路径，快速产生现代高速铣床所需的刀具路径。     

基于工程素养培养的化工原理实验教学改革

为了适应应用型人才培养需求,培养学生的工程素养,在化工原理实验教学中,增设实验预习途径,改进实验教学方法,辨析理论与实验的关系。通过模型展示、问题设置、现场预习和仿真预演,不仅扩大了学生自主学习的时间与空间,而且培养了学生的工程意识。采用提纲挈领法进行实验教学,即复习了理论知识,又明确了实验装置结构的合理性,体现了理论指导工程实践的过程,培养了学生的而工程素养。通过辨析理论知识与实验结果的关系,理清工程中理论与实践相互依存的关系,培养了学生的工程素养和综合素质。     

CoxN@C超级电容器材料的制备及其电化学性能

钴的氮化物因具有良好的导电性和热稳定性在储能方面极具应用潜力。为制备高性能Co氮化物超级电容器电极材料,采用液相沉积法制备的Co-MFF(钴甲酸骨架材料)为前体,氨氩混合气氛热解Co-MFF制备Co_xN@C,研究了热解气氛和温度对制备的Co_xN@C结构和电化学性能的影响。结果表明,Co-MFF经过氨热解得到了含有CoN和Co₄N混晶相以及N掺杂非晶态碳的Co_xN@C复合材料,且改变热解条件可使Co_xN@C的孔道结构丰富。当热解气氛中氨气含量为10%和焙烧温度为450℃时所得的Co_xN@C在1 A/g电流密度下具有208.5 F/g的高比容量,且在10 A/g的电流密度下,其比电容仍然能够达到171.4 F/g,表现出较好的倍率性能。经1 000次循环充放电后比电容依然保持100%,循环稳定性良好。上述研究为钴的氮化物超级电容器电极材料提供了新的制备途径。     

深度学习的MPCANet火灾图像识别模型设计

针对火灾发生时,火灾图像背景复杂、人工特征提取过程繁琐、对火灾图像的识别泛化能力不强、容易出现精度不高、误报和漏报等问题,提出了张量对象特征提取的多线性主成分分析（Multilinear Principal Component Analysis,MPCA）深度学习算法的火灾图像识别新方法。利用MPCANet建立火灾图像识别模型,通过MPCA算法学习滤波器作为深度学习网络卷积层卷积核,对张量对象的高维图像进行特征提取,并把蜡烛图像和烟花图像作为干扰。通过仿真实验并与其他火灾图像识别方法对比得到提出的图像识别方法识别精度达到了97.5%、误报率1.5%、漏报率1%。实验表明:该方法可以有效解决火灾图像识别存在的问题。     

磁载纳米TiO2光催化剂的研究进展

磁载纳米TiO2光催化剂作为一种复合功能材料,不仅具有较高的催化活性,而且在外加磁场下容易回收分离,在污水处理方面有着诱人的应用前景.综述了磁载纳米TiO2光催化剂的磁粒子的制备和TiO2的负载方法,详细阐述了其磁性能和光催化性能,展望了磁载纳米TiO2光催化剂未来的发展和应用.     

缺项算子矩阵的压缩数值补

对给定的缺项算子矩阵（Ａ？ＣＢ）给出存在算子Ｘ使补矩阵Ｔｘ＝（ＡＸＣＢ）的数值半径ω（Ｔｘ）不大于１的充分必要条件，并且刻画了使ω（Ｔｘ）≤１所有可解的Ｘ。     

基于对应态原理的过剩焓模型

本文把局部组成概念引入三参数对应态原理中,提出了一个新的过剩焓模型。经用30组物系考核并与UNIFAC、PRG、NRTL及UNIQUAC模型比较,表明新模型关联精度甚高。由二元参数推算多元系,效果也较好。