基于两维图论聚类的农产品配送区域规划

利用两维图论聚类,划分农产品配送区域.选取划分指标,对农产品需求点进行聚类;依据农产品配送时间约束设定距离阈值;通过调整聚类结果得到农产品配送区域规划结果.     

聚磁参数对直流电磁泵磁场分布影响的数值模拟

直流电磁泵是镁合金铸造过程的重要设备,而电磁铁聚头长度和截面积是影响电磁泵效率的关键参数．作者采用ANSYS软件研究了聚磁头结构对电磁泵聚磁头间隙磁场分布的影响．模拟结果表明,由于聚磁效应,聚磁头结构能有效提高聚磁头间隙处磁感应强度,且随聚磁头长度的增加,磁感应强度分布均匀性有所提高;随着聚磁头截面特征长度的增大,聚磁头间隙处磁感应强度先增大后减小,聚磁头截面特征长度为20-30mm时聚磁效果最佳．研究结果对于深入认识直流电磁泵的磁场特性并对其优化具有理论价值和现实意义．     

盐质量浓度对交联聚丙烯酰胺微球性能的影响

采用核孔膜过滤、填充砂管、流变、动态光散射(DLS)及显微镜研究了盐质量浓度对交联聚丙烯酰胺微球的形态、大小及封堵特性的影响。结果表明,不同盐质量浓度下微球对核孔膜均能形成有效封堵;填充砂管实验结果表明,盐质量浓度对聚合物微球的封堵强度影响相对较小,而且对微球在填充砂管中的深入性能基本未造成影响。随剪切速率增加,微球分散体系的黏度有所增大,呈现出轻微的胀流性质,且盐质量浓度对交联聚合物微球流变性的影响不大。随着盐质量浓度增加,显微镜下观察到的微球的立体感更强,微球的粒径变小,但变化幅度较小。     

PVDF-HFP基复合微孔聚合物电解质膜的制备与改性

为了提高聚偏氟乙烯-六氟丙烯(PVDF-HFP)基电解质的离子电导率和机械强度,采用倒相法,制备出复合聚偏氟乙烯-六氟丙烯基电解质PVDF-HFP-Si O2.复合电解质的形貌、结构和电化学性能分别用SEM、XRD和交流阻抗法进行了表征.结果表明:纳米Si O2的加入增强了聚合物的拉伸强度,同时有效降低了聚合物的结晶度.PVDF-HFP-Si O2分解电压为5.1V,离子迁移数为0.81,聚合物电解质的电导率(25℃)为4.84×10-3S·cm-1.     

稀土元素对Ni-Cr-Al合金高温氧化影响机理的研究

采用第一性原理赝势平面波方法,通过Materials Studio软件中的Castep模块,建立Al2O3晶胞,稀土元素Y的加入有助于控制Al2O3或Cr2O3的生长速度,减少氧化薄膜和基体间形成空洞,从而提高氧化薄膜的粘附性.稀土元素La的加入与S形成化合物,消除S对基体产生的不良反应,改善了氧化薄膜的粘附性.     

抑制式模糊C-均值聚类研究综述

模糊C-均值聚类及其各种变形和推广在实际应用中取得了巨大成就,获得了国际学者的广泛认可。目前,国际上形成了以硬C-均值聚类、模糊C-均值聚类、可能性C-均值聚类为基础的三大聚类算法簇。抑制式模糊C-均值聚类算法架起了连接硬C-均值聚类算法和模糊C-均值聚类算法的一个桥梁,本文就抑制式模糊C-均值聚类的研究现状进行综述,以期对该算法的更深入研究和应用起到推动作用。     

改进型特征权重自调节K-均值聚类算法

针对特征权重自调节K-均值聚类(FWSA-KM)算法对噪声敏感的问题,提出一种改进型特征权重自调节K-均值聚类(IFWSA-KM)算法。用一种非欧氏距离代替FWSA-KM算法中的欧氏距离,以增加聚类算法的抗噪声性能。通过用人工数据和真实数据的对比性实验,可验证IFWSA-KM算法的有效性。     

新型蔗糖基聚羧酸高效减水剂的合成与性能

以自制甲基丙烯酸蔗糖酯（MASE）、丙烯酸（AA）、甲基丙烯酸（MAA）、烯丙基磺酸钠和烯丙基聚乙二醇（A PEG ）为原料,以过硫酸钾为引发剂,自由基共聚法合成蔗糖基聚羧酸高效减水剂。研究了反应时间、蔗糖酯含量及引发剂用量对蔗糖基聚羧酸高效减水剂性能的影响。并通过流动度测试、红外光谱表征及黏度对减水剂的结构与性能进行了分析与比较。各组分物质的量nAA ：nMAA ：nSAS ：nAPEG ：nMASE ＝3∶1∶2∶1∶0．2,MASE含量为4．9wt．％,引发剂为单体用量1．9wt．％,反应时间为5h时合成的减水剂性能最好。在水灰比为0．29,折固掺量为0．3w t ．％,水泥净浆流动度达到340mm。     

阴离子聚丙烯酰胺对MBR抗膜污染作用

采用阴离子聚丙烯酰胺A110对膜生物反应器(MBR)的抗污染情况进行可行性研究,考察了阴离子和两性聚丙烯酰胺类药剂与聚合氯化铝(PAC)复配使用及单独使用PAC对MBR运行的影响.研究结果表明:10mg/L聚丙烯酰胺与PAC复配使用可使污泥混合液Zeta电位提高,毛细吸水时间(CST)减小并保持相对稳定,较单独使用PAC的膜可持续性使用能力有所提高,同时小分子类阴离子聚丙烯酰胺A110的效果比大分子类两性聚丙烯酰胺ZPAM8030L的效果更好.     

基于改进的模糊C均值聚类的负荷预处理

SCADA系统采集的电力负荷数据由于各种原因,会存在一些坏数据。在负荷预测中,必须仔细而合理地对历史负荷数据进行处理。电力负荷预处理应该充分考虑负荷曲线本身的特征,即平滑性和相似性。模糊C均值算法可以较好地进行聚类,但是其由于存在聚类数和初始聚类中心未知的问题,因此提出改进的模糊C均值算法——IFCM,即使用改进K均值算法确定初始聚类中心,引入粒度原理确定最佳聚类数。首先采用IFCM对日负荷曲线进行聚类,产生各类特征曲线;然后计算每个时刻点的方差,根据3σ法则进行坏数据的辨识;最后利用特征曲线对坏数据进行修正。针对四川某电网的实际电力负荷进行分析,表明了模型的实用性。