Neural network-based hybrid models developed for free radical polymerization of styrene

In the present work, the free radical polymerization of styrene is modeled by considering the phenomenology of the process (a simplified model, which does not include the diffusional effects, gel, and glass effects) in combination with an empirical model represented by an artificial neural network. Differential evolution (DE) algorithm, belonging to the class of evolutionary algorithms, is applied for developing the neural models in optimal forms. For improving the results—predicted conversion and molecular weights as function of time, temperature, and initiator concentration—different combinations between phenomenological model and neural network are tested; also, individual and stacked neural networks have been developed for the polymerization process. This methodology based on hybrid models, including neural networks aggregated in stacks, provides accurate results.     

共涂覆法改性聚醚砜膜络合超滤除锑应用研究

针对商业聚醚砜(PES)膜表面亲水性差,在络合超滤除锑过程中膜通量损失较大的问题.采用一步共涂覆改性法,通过在PES基膜表面形成聚多巴胺和二氧化硅纳米颗粒杂化涂层,得到高亲水性表面.对改性膜进行了表征和络合超滤实验.结果表明,优化改性条件为TEOS投加量0.6 g、时间9 h,此时制备的膜接触角仅为17.5°,亲水性能...     

Passivation of Fe-Cr alloys studied with ICP-AES and EQCM

The response of sputter deposited Fe-15Cr and Fe-25Cr alloys to a rapid potential increase in the passive region was studied using two in situ methods: electrochemical quartz crystal microbalance and inductive coupled plasma-atomic emission spectroscopy (ICP-AES). Both methods indicated an increase in the dissolution rate of iron following the potential change; the total amount of material dissolved being higher for the Fe-15Cr alloy. For both alloys, about 10% of the total dissolved material was Cr. This result compared well with experiments on a 430 stainless steel. ICP-AES is shown to be useful for the in situ determination of partial currents of metal dissolution using solution analysis in a flow cell.     

基于阻抗辨识和混杂控制的机器人辅助抗阻训练方法

现有机器人辅助抗阻训练方法大多是运用易受噪声干扰的患肢主动作用力或表面肌电信号直接进行治疗控制器设计,且在设计过程中未能同时将机器人连续变量运动控制与医师离散事件决策控制这种混杂特性融于统一框架内,具有一定的局限。针对上述问题,提出一种基于阻抗辨识和混杂控制的机器人辅助抗阻训练方法,该方法首先根据患肢主动作用力和实际运动位置在线辨识患肢时变生物阻抗;其次,运用混杂控制理论建立机器人辅助抗阻过程系统模型,根据患肢生物阻抗变化分别定义连续系统区域切换离散事件及离散系统控制状态,并基于混杂自动机设计离散事件决策控制器;最后,选用美国Barrett公司WAMTM柔顺机械臂构建康复试验系统,对所设计控制器进行有效性验证。试验结果验证了阻抗辨识和混杂控制理论应用于机器人辅助抗阻训练过程的有效性和实用性。     

用于光电产品检测的混联6-dof平台的误差分析与仿真

提出了一种滑块式6-dof光电产品检测平台机构,以运动学正解模型为基础,依据矩阵全微分理论,导出机构位姿误差与各杆长误差、铰链位置误差、输入误差之间的关系,从而建立机构的误差模型;应用Matlab对误差模型进行仿真,分析得出杆长误差、铰链位置误差和输入误差对机构综合精度的影响,为该6-dof混联型光电产品检测平台的设计、制造提供了理论基础。     

电感耦合等离子体质谱法直接测定有机相中痕量锆

采用配备有机进样器的电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）建立了快速、直接测定有机相（选取30%磷酸三丁酯/煤油作为研究体系）中痕量锆的方法。选择适宜的表面活性剂以增强有机相在水相中的溶解度,对ICP-MS在有机进样条件下的工作参数进行了优化和选择,并以锶和铟作为内标消除干扰。研究表明,表面活性剂的加入可使有机相与水相互溶,该方法的检出限为0.017 ng/g（3 S,n=11）,样品加标回收率在97.0%~102.5% 之间,方法精密度均小于3.0%。该方法能满足实际样品的分析需求,可实现PUREX流程有机相中痕量锆的直接测定。     

基于混合建模的磨煤机一次风量预测算法研究

针对直接拟合得到的磨煤机一次风量黑箱软测量模型收敛性差、预测准确度较低的问题,在对风量测量进行机理特性分析的基础上,建立了一种以黑箱建模为主的结构逼近式混合软测量模型。黑箱模型部分采用最小二乘支持向量机(LSSVM)算法,并将机理特性融入到LSSVM模型中,经过输入变量类变换层的整合,将辅助变量中的压力信号转换为差压类、压力与温度的比值作为密度类、与一次风管路阻力相关的测点信号转换为风门风阻类,作为LSSVM模型的输入变量。应用电厂实际运行数据对一次风量进行预测,与直接拟合的预测效果相比,所建立的混合软测量模型收敛性好、预测精度高(引用误差波动0.54%),可为电厂生产中控制合理的风煤配比关系提供准确度更高的一次风量预测值。     

一种面向能量优化的毛坯尺寸选择方法

毛坯尺寸选择是切削参数确定的前提和基础,合理确定毛坯尺寸是机械加工过程中极为重要和关键的一环。为实现毛坯尺寸的优化选择,建立了面向能量优化的毛坯尺寸决策模型。该模型以加工过程能量消耗最少为目标,以被吃刀量、切削速度和进给量为优化变量。并使用一维搜索算法与标准遗传算法的混合算法对模型进行验证,算例结果表明该方法可以有效选择毛坯尺寸,并对优化结果进行分析。     

南方电网交直流混合系统线损的实用计算方法

降低线损是提高电网运行经济性的重要措施。以南方电网西电东送系统为研究背景,根据IEC 61803标准,并结合实际工作经验,对西电东送交直流混合系统的线损计算进行研究,剖析了送电量、电网结构、送电构成以及设备维护水平等几大影响西电东送系统线损的关键性因素,对提高我国西电东送系统的运行经济性具有较好启发作用。     

考虑车轨垂向耦合福州地铁振源加速度研究

为了研究福州地铁振源系统加速度,进而可以直观准确地分析土层传播规律和衰减特性,笔者建立了车轨垂向耦合振动模型,应用了福州地铁列车和轨道参数,计算了在一定车速下,振源系统各部的垂向加速度,并分析了车速的影响。结果表明,车体振动反映了自身的自振频率;转向架、轮对、支承块和道床有一定的主频集中区,且轮对和支承块在高频区还分别存在一个高频赫兹接触运动引起的第二主频。振源系统的轨道扣件和块下橡胶垫具有较好的减振能力,随着车速的增加,垂向加速度逐渐增大,同时减振效果趋于稳定。