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The efficient and accurate approximate nonlinear filters have been widely used in the estimation of states and parameters of dynamical systems. In this paper, an adaptive divided difference filter is designed for precise estimation of states and parameters of micromechanical gyro navigation system. Based on the investigation of nonlinear divided difference filter the adaptive divided difference filter(ADDF) was designed, which takes account of the incorrect time-varying noise statistics of dynamical systems... 相似文献
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为满足国Ⅳ排放要求,必须尽可能提高催化剂的耐高温性能和降低起燃温度。各组分与去离子水混合,研磨10 h,90%的粒子直径在25 μm以下,然后分次涂敷到陶瓷蜂窝上,150 ℃干燥5 h,450 ℃焙烧活化1 h。得到贵金属含量为0.95 g·L-1、Pd与Rh质量比为7∶1,Pd内涂层和Rh外涂层的催化剂,该催化剂的起燃温度分别为:T50(CO)=192.0 ℃,T50(NOx)=201.9℃,T50(HC)=206.2 ℃,高温老化后的T50(CO)=228.1 ℃,T50(NOx)=235.1 ℃,T50(HC)=225.2 ℃。将该催化剂应用于夏利轿车上,常温冷启动,低温冷启动和耐久性均能达到国Ⅳ标准,可以实际装车使用。 相似文献
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以β分子筛为载体,采用等体积浸渍法制备了三种催化剂NiMo/β、SnNiMo/β和ZnNiMo/β,采用XRD、NH3-TPD、H2-TPR、H2-TPD和TG-DTG对催化剂进行表征。结果表明,第三金属Sn和Zn的加入减弱了催化剂的酸性质,促进了Mo与载体之间的相互作用,提高了催化剂吸附H2的能力,降低了反应过程的积炭量。采用某炼厂重整C10+重芳烃对三种催化剂进行评价,结果表明第三金属Sn和Zn的加入均显著提高了催化剂的稳定性和液收,且含Zn的催化剂具有最优的轻质化性能。 相似文献
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采用Ni-Mg-O复合氧化物催化剂进行了流化床甲烷催化裂解法制碳纳米管的中试实验,研究了主要操作变量对甲烷转化率、催化剂产碳率、产品团聚率及催化剂损失率的影响,得到了适宜的操作条件为:甲烷进气流速16~19 cm/s、催化剂粒径150~220 μm、催化剂加入量50~60 g、反应温度650~700 ℃、反应时间120~140 min。多批次重复性实验表明,在选定的操作条件下,甲烷转化率约为30 %,催化剂产碳率约为10 gCNTs/gCAT。对纯化后的产品进行SEM及TEM形貌表征显示,制得的碳纳米管管径均匀,中空结构明显,碳纳米管的外径为10~30 nm,内径为2~5 nm。 相似文献
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为了更高效的加工高氮劣质重馏分油,中海石油舟山石化有限公司加氢改质装置预处理反应器更换中海油天津化工研究设计院有限公司研发的THHN^-1加氢预处理催化剂进行生产。装置在进料满负荷条件下的标定结果表明,针对平均总氮含量为3 183μg·g^-1的焦化重馏分油,在入口氢分压(7.3~7.5)MPa、体积空速0.88 h^-1、反应入口温度(348~351)℃和气油体积比820~840的条件下,加氢预处理产物中的总硫含量16μg·g^-1,总氮含量72μg·g^-1,多环芳烃质量分数6.4%,平均加氢脱硫率99.5%,平均加氢脱氮率97.7%,平均多环芳烃饱和率为71.5%,表明THHN^-1催化剂具有较高的加氢脱硫、脱氮和多环芳烃饱和性能。 相似文献
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Retrieving 3D shapes with 2D images has become a popular research area nowadays, and a great deal of work has been devoted to reducing the discrepancy between 3D shapes and 2D images to improve retrieval performance. However, most approaches ignore the semantic information and decision boundaries of the two domains, and cannot achieve both domain alignment and category alignment in one module. In this paper, a novel Collaborative Distribution Alignment (CDA) model is developed to address the above existing challenges. Specifically, we first adopt a dual-stream CNN, following a similarity guided constraint module, to generate discriminative embeddings for input 2D images and 3D shapes (described as multiple views). Subsequently, we explicitly introduce a joint domain-class alignment module to dynamically learn a class-discriminative and domain-agnostic feature space, which can narrow the distance between 2D image and 3D shape instances of the same underlying category, while pushing apart the instances from different categories. Furthermore, we apply a decision boundary refinement module to avoid generating class-ambiguity embeddings by dynamically adjusting inconsistencies between two discriminators. Extensive experiments and evaluations on two challenging benchmarks, MI3DOR and MI3DOR-2, demonstrate the superiority of the proposed CDA method for 2D image-based 3D shape retrieval task. 相似文献
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