以水稻秸秆为模板和硅源制备Si-BiVO_4的机制及其光催化性能

以水稻秸秆为模板和硅源,采用溶胶-凝胶法制备x RS-Si-BiVO4光催化材料。采用X射线衍射(XRD)、X射线光电子能谱(XPS)、扫描电子显微镜(SEM)、比表面积(BET)、傅里叶红外光谱(FT-IR)、紫外-可见漫反射光谱(UV-vis)等手段对样品进行表征分析。在可见光照射下,通过光催化降解甲基橙溶液评价x RS-Si-BiVO4的光催化活性。结果表明:以水稻秸秆为模板制备的样品具有水稻秸秆相同的微观形貌,均为单斜型,晶体粒径比未有模板时的粒径减小,比表面积增大;水稻秸秆中含有的Si4+离子掺杂进入BiVO4晶体,取代部分V5+离子,以O—Si—O—V—O键存在,晶体内V4+离子和氧空位增加,带隙减小。在可见光下光照50 min后,6RS-Si-BiVO4样品对甲基橙的脱色率达93%,较未以秸秆为模板制备的纯BiVO4样品有明显提高。     

钯镍合金镀层特性研究

钯镍合金具有较高的硬度、较低的孔隙性与良好的焊锡性且价格低廉,可作为替代金的电镀层。但钯镍合金镀层的镍含量会随着电流密度的增加而增加,镀层结晶也会随着电流密度的增加而变得粗糙,因此在使用钯镍合金进行电镀时必须充分掌握其特性。本文通过改变电镀制造过程中的电流密度来了解钯镍合金镀层的组成与结晶状态,对钯镍合金镀层的特性作了深入的研究,对镀层质量的控制具有较大的参考价值。     

基于BP人工神经网络的封闭不良钻孔导水危险性评价

以梁家煤矿部分封闭不良钻孔作为研究对象,综合分析了影响封闭不良钻孔导水危险性的主要因素以及各因素的评价指标,建立了封闭不良钻孔导水危险性评价指标体系。一级指标有3个,分别为充水水源、地质构造、采掘活动的影响。其中,充水水源下设有3个二级指标,地质构造和采掘活动的影响分别下设有2个二级指标。根据已建立的封闭不良钻孔评价指标体系,运用MATLAB软件构建了3层BP人工神经网络模型,对封闭不良钻孔的导水危险性进行定量评价,模型输入层有3个节点,分别为充水水源影响指数、地质构造影响指数、采掘活动影响指数。中间层有9个节点,输出层有1个节点即封闭不良钻孔导水危险性指数,根据其评价结果划分出钻孔的导水危险性等级,分别为较安全、较危险和危险。     

基于高分辨率时频分析的核爆地震信号能量统计初至检测算法

核爆地震波检测是禁核试核查的关键环节之一。常用的短时长时能量均值比、赤池信息准则、傅里叶变换等方法虚警率都比较高,为此,提出一种基于高分辨率时频分析的核爆地震信号能量统计初至检测算法。其基本原理是根据核爆地震事件信号与噪声的频域分布差异,采用窄带分频技术将信号时域波形变换到时频域,在各频带计算局部能量均值与全局能量均值之比并进行二值化处理,当结果大于设定的阈值时,认为此频带该时刻属于地震事件信号的一部分,如果在某一阈值下出现二值化结果相同的情况,只需继续增大阈值进行检测,直到最终只有一个时间点检测到频段的数量最多即可,最大值的跳跃点即认为是初值时刻。利用地下核爆产生的地震信号进行实验研究,结果表明本文方法能够在提高检测准确率的同时解决高虚警问题,在低信噪比信号条件下具有较好的适用性与鲁棒性。     

地震波基线漂移校正及结构地震响应分析

针对实际地震动采集过程中由于低频噪声、速度和加速度初始值以及人为操作误差等诸多影响因素造成地震波位移时程曲线出现严重基线漂移的问题,以地震波基线漂移校正为目标,在Iwan法和EMD法的基础上,提出了一种新的基线漂移处理方法。该方法可以保留原始记录的峰值和频谱特性,保证了基线漂移处理后的速度终点值为零,位移终点值平行于时间轴。在文中方法的基础上应用ANSYS结合"大质量法"和"位移法"进行了地震响应动力计算。结果表明:采用文中提出的基线漂移处理方法可以保证在不改变原始记录峰值及频谱特性的基础上,对地震波基线漂移现象进行校正。研究成果对低频噪声、初始值及人为操作误差等因素引起的基漂现象滤除具有参考价值。     

云数据中心中负载均衡的虚拟机调度方法

 本文研究在主机之间迁移虚拟机来提高系统负载均衡度（包括2个方面：CPU和disk I/O）,同时尽可能地降低迁移代价。因此,目标是寻找主机和虚拟机之间尽可能优的映射方案。本文提出虚拟机的亲和力概念,并且定义了亲和力指数的计算方法,然后建立基于遗传算法的虚拟机调度模型。在这个模型中,交叉操作驱动映射方案的亲和力指数尽可能地增加,变异操作使得主机的CPU和disk I/O的差值趋于收敛。在每一代中,选择策略将亲本个体和子代个体分为一组,并选择较大适应度的个体遗传到下一代,从而使得种群不断地进化,得到最终的映射方案解空间。本文提出基于遗传算法的虚拟机均衡调度算法。该算法选取最终映射方案解空间中的最优解,做到从全局的角度考虑负载均衡问题;提前计算迁移的影响,在得到最优的迁移方案时才进行实质性迁移,从而降低了迁移代价;使用MTALB算法将多类型任务均匀地分配到虚拟机中,系统的负载均衡效果更佳。实验结果表明,就迁移代价和系统负载均衡各项具体指标而言,本文算法相比于首次适应和轮转调度算法以及NABM算法存在全面优势。在任务处理率这一关键指标上,本文算法比首次适应和轮转调度算法及NABM算法分别平均提升了25%和12%。     

基于分离卷积的战场目标聚集行为识别

针对大部分行为识别算法效率较低,难以应对大规模影像识别任务的问题,一方面,提出一种结合双流结构与多纤维网络的双流多纤维网络模型,分别以RGB序列、光流序列为输入提取视频的时空信息,然后将两条支路网络的识别结果进行决策相加,提高了对战场目标聚集行为的检测效率与识别准确率;另一方面,提出一种结合分离卷积思想与多纤维网络的双流分离卷积多纤维网络模型,进一步提高网络检测效率与抗过拟合能力。实验表明,在建立的情报影像仿真数据集中,上述算法能够有效识别出战场目标聚集行为,在大幅提升检测效率同时实现了识别准确率的提升。     

基于CAE分析某车型中通道前延伸板的制造成本

针对某企业冲压降本的需求,借助AutoForm软件对其中通道前延伸板进行冲压成本分析,分析2种工艺方案的制造成本,结合车型的产量对其综合成本进行对比,得出制造成本更低的冲压工艺方案,以指导后期工艺制订和模具方案的设计。