TiO2纳米颗粒的制备、光催化性能及羟基自由基研究

采用聚丙烯酰胺凝胶法制备了TiO2纳米颗粒,利用X射线衍射、扫描电子显微镜和紫外．可见光漫反射光谱分别研究了不同煅烧温度对样品晶相、颗粒形貌和带隙的影响．以甲基橙（M0）为目标降解物,在紫外光照射下考察了制得的TiO2样品的光催化性能．研究结果表明,500℃煅烧制备的样品光催化性能最好;随着催化剂用量的增加,MO降解率呈现先增大后减小的趋势,最佳催化剂用量为4．0g／L;在pH值不太高时（≤7．2）,M0降解率随pH值的升高呈下降趋势．以香豆素为探测剂．采用荧光光谱检测催化剂在紫外光照射下产生羟基自由基（·OH）的情况,研究了煅烧温度、催化剂用量和溶液pH值对·0H产率的影响．研究结果还表明,·OH产率与MO降解率的变化规律基本一致,表明·0H可能是TiO2光催化降解有机染料的主要活性物种．     

HT-7U纵场磁体的真空压力浸渍

主要通过模拟匝间流动试验、短样试验和长样试验等 ,探求低温超导托卡马克HT 7U中纵场磁体线圈的绝缘层真空压力浸渍的工艺参数 ,确定工艺流程 ,并以模型线圈试验的电性能和液氦温度下的力学性能来验证工艺参数及工艺流程的可靠性。     

基于互联网的扫描探针显微镜远程控制研究

在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ信息传输的基础上,实现了数字化ＳＰＭ的远程控制。用户首先在连接ＳＰＭ的服务器上远程登陆,并取得不同的控制权。在得到主要操作人,协作者或旁观者的权力后,分别能远程直接控制ＳＰＭ的全部参数,部分参数,或不能控制参数。该系统已经在北京与上海两城市间进行了演示。     

油井智能监控系统在采油厂的应用

油井智能监控技术是集微电子、电力、计算机、通讯网络等技术于一体的智能化监控体系 ,能够实现自动监控抽油井的电流、电压、套压、回压、功率因素、示功图等技术参数 ,为科学管理油井提供可靠的依据。现场应用表明该系统性能可靠、技术先进、智能化控制程度高、防盗能力强、测量的数据精确度较高 ,能满足生产的需要     

基于自适应逆控制的液压振动台功率谱复现

为了改善液压振动台功率谱密度复现的精度和实时性,引入了自适应逆控制的系统辨识技术。在分析液压振动台功率谱密度均衡原理的基础上,推导时域自适应逆控制(Adaptive inverse control-AIC)和频域逆控制来实时获得振动系统的阻抗函数用以高精度实时修正控制谱密度。文中给出一种多处理器协同工作的硬件平台方案,将实时控制的任务进行分解;最后通过双端口RAM实现数据共享,从而实现功率谱密度的实时复现。仿真实验结果表明：频域自适应逆控制较时域自适应逆控制更利于改善功率谱密度复现的精度和实时性。     

基于小波包变换的径向基神经网络在故障诊断中的应用

提出了一种新的旋转机械故障诊断方法。基于小波包变换的频率划分特性，对旋转机械的振动信号进行小波包分解，建立旋转机械六种典型故障特征矢量，准确地提取了故障的特征信息，结合RBF神经网络训练速度快的优点，将RBF神经网络应用于故障特征的选择，最后，利用所确定特征及RBF分类器进行故障诊断。实验结果表明，该方法可实现典型故障的可靠诊断。而且由于利用小波包变换代替了传统的FFT，故本方法对于诊断频率分布范围较广而复杂且信号具有较强时变性的复杂故障有着良好的应用前景。     

自适应神经模糊推理系统在倒立摆控制中的应用

针对单级倒立摆系统具有多变量、非线性、绝对不稳定的特点,应用Matlab/Simulink设计了用于倒立摆系统的、基于自适应神经模糊推理系统的ANFIS控制器,采用反向传播算法和最小二乘算法的混合算法对倒立摆控制样本数据进行学习,调整各变量的隶属度函数,自动产生模糊规则.仿真结果表明,ANFIS控制器对倒立摆系统的摆杆角度和小车位置的控制过程具有良好的动态性能和稳态性能.     

美国积极培育低亚麻酸大豆新品种

<正>由于消费者和企业对非反式脂肪酸和更为健康的油需求越来越大,美国大豆业不得不探索新的突破,且成功培育出多种低亚麻酸大豆新品种。美国种子公司一直想通过提供保险费和合同红利来鼓励农民种植具有特性的大豆新品种,但却面临乙醇业所需玉米迅猛增长挑战。据美国普渡大学农业经济学家统计,种植玉米经济回报比种植传统大豆高     

变制冷剂流量空调系统在列车卧铺车厢的应用研究

针对传统的单元式空调机组难以满足列车内舒适性要求的问题,提出了列车卧铺车厢采用变制冷剂流量(VRF)空调系统的新思路。分析了VRF空调系统的特点,给出了VRF空调系统的系统设计及电气控制方案。采用CFD模拟和试验相结合的方法分析了卧铺车厢的气流组织特性。     

基于H.264运动估计的空间预测算法

提出一种新的空间自适应预测算法,将其与H.264运动估计中的非对称十字型多层次六边形格点(UMH)搜索算法相结合,预测当前块的运动趋势。实验结果表明,在峰值信噪比和码率几乎无变化的情况下,该算法相比UMH算法,运动估计时间平均减少了9%,运动搜索点数平均减少了13%,运动估计的复杂度显著降低,编码器的实时性得到增强。