TiO_2光催化降解甲基橙性能的研究

用工业级TiO2(110℃干燥的产品)经焙烧后得到晶粒尺寸为15-30 nm(锐钛矿为主)的二氧化钛纳米光催化剂。用甲基橙降解脱色为模型反应,结合XRD、BET、UV-Vis等表征手段,考察了TiO2焙烧条件与晶粒尺寸和相结构的关系及相应的光催化活性。实验结果表明,锐钛矿的含量为96.7%,晶粒尺寸为24.4 nm时,TiO2光催化降解甲基橙的活性最好。当催化剂用量为0.6 g.L-1,甲基橙溶液质量浓度为20 mg.L-1,pH为3时;光催化反应20 min后,甲基橙的脱色率达到95.60%,CODMn的降解率为72.33%。     

基于多模板归一化的维吾尔文字母识别算法

该文针对手写维文字符识别中字符宽高比变化剧烈,单一模板归一化后提取字符特征,不能有效增加异类字符之间的差异性,提出了针对维文字形特点的多模板归一化算法。训练阶段,由多模板归一化字符图像,提取特征并训练对应分类器;识别阶段,用主笔画散度方向作为维文字形参数, 对不同字形选用最优模板进行归一化处理后提取特征,并送入该模板对应的分类器。多模版归一化有效利用了手写维文字符字形特征,克服了单模板归一化时异类维文字符差异减小的不利影响。实验结果表明多模板归一化算法较单模板归一化算法在识别性能上有所提高。     

一个基于插值的解非线性双层规划的遗传算法

非线性双层规划问题是一类递阶优化问题,相关的算法往往需要对每一个上层变量值求一个下层优化问题才能得到一个可行点,这使得算法的计算量很大.目前文献中的算法通常都是基于对每个确定的上层变量,下层最优解唯一的条件,这就意味着每个下层变量的分量都可以看成是上层变量的函数.基于这个思想,同时为了避免频繁计算下层优化问题,文中提出了一种新的方法.这种方法与已有方法的主要不同之处在于,它不需频繁求解下层规划,而是用插值函数近似下层最优解函数.其主要思想如下:首先,取一些上层变量值作为插值节点,计算它们对应的下层问题的最优解,这些最优解的第i个分量作为第i个插值函数的函数值,利用这些节点和函数值计算插值函数;其次,将插值函数代入上层问题,得到一个近似原问题的单层规划;最后用一个新的遗传算法求解该单层规划.由于插值节点和相应的插值函数在进化过程中自适应修正和更新,这样可使得该单层规划问题的最优解逐步逼近原问题的最优解,并且可减少计算量.对25个测试问题的仿真结果表明,该文所提出的算法能以较少的计算量找到这些问题的最好解.     

水源CO2热泵的全工况性能与匹配性分析

通过对60kW水源CO_2热泵的实验测试,在获得的911组实验数据的基础上,建立了用于反映热泵系统性能和循环参数随运行工况变化趋势的BP神经网络拟合模型,综合分析了系统在供水温度为55~100℃、回水温度为10~50℃、热源温度为5~50℃和电子膨胀阀开度为50~400步的全工况范围内的性能,从而为该类型热泵系统性能的预测和系统设计提供了数据参考。在对四种工况下,即15/55/15℃、15/90/15℃、15/90/30℃和30/90/30℃时系统运行参数的比较分析的基础上,定性评价了系统在全工况范围内的匹配性。