热处理前后丙烯腈／溴乙烯共聚纤维的热性能和阻燃性能研究

分析了热处理前后丙烯腈／溴乙烯共聚纤维的热性能与溴乙烯含量、升温速率或热处理时间的关系，并对纤维的阻燃性与溴含量或热处理时间关系进行了研究。结果表明，溴含量的增加或热处理时间的延长对热稳定性和阻燃性的提高有较大影响，而且经热处理后纤维的阻燃性与溴无关。     

纳豆菌对景观水和污水的净水作用

分别采用固体培养法和液体培养法培养纳豆菌,将其投加到水样中,通过分析水样中氨氮、硝酸盐氮、亚硝酸盐氮,以及CODM n和UV254的变化情况,研究了纳豆菌对景观水和自配污水的净化效果.实验结果表明,纳豆菌对景观水中亚硝酸盐氮的去除率可达86%,对硝酸盐氮的去除率达35%,由于景观水中有机物含量比较低,纳豆菌有机物降解作用不明显;对有机物含量很高的自配污水,纳豆菌能有效的降解水中有机物,CODM n去除率达51%,同时为反硝化作用提供能量,使硝酸盐氮的去除率达34%.     

基于辨识技术的感应电机能效在线监测模型

将标准能效测试方法与电动机参数辨识方法相结合,分析了最小二乘递推(RLS)算法与扩展卡尔曼滤波(EKF)两种参数在线辨识方法计算过程及特点,以最小二乘递推算法为基础实现对电动机定转子漏电感等参数的在线辨识,考虑到最小二乘递推算法对转子电阻动态辨识性能较差,利用扩展卡尔曼滤波算法对电动机转子电阻进行在线辨识。基于在线辨识所得参数搭建电机能效监测模型,获得电机各项损耗及能效,通过仿真验证参数辨识方案可行性,并将能效测试B法所得损耗与该模型监测损耗及能效对比以验证该模型。     

非晶态Fe－B－Si合金的退火脆化

非晶态Ｆｅ－Ｂ－Ｓｉ合金的退火脆化具有明显的成分依赖性，并且对制备条件和退火方式比较敏感；近共晶成分的合金（如Ｆｅ８０Ｂ１１．５Ｓｉ８．５和Ｆｅ７９Ｂ１１．５Ｓｉ９．５等）和适当液淬工艺条件下制备的非晶合金薄带具有相对较小的脆化倾向。与常规退火工艺相比，脉冲电流加热快速退火，可在保持延性基本不变的情况下，明显改善合金的磁性；是获得非晶态Ｆｅ－Ｂ－Ｓｉ合金磁性优化与良好延性配合的有效途径之一     

La_1－zRz（Fe_1－x－yCoxAly）_（13）金属间化合物磁熵变特性研究

本文对用Ｆｅ、Ａｌ替代Ｃｏ的Ｌａ（Ｆｅ（０．７３）－ｘＣｏｘＡｌ（０．２７））（１３）系和用Ｒ（Ｃｅ，Ｐｒ，Ｎｄ，Ｓｍ，Ｄｙ，Ｇｄ）替代Ｌａ的Ｌａ１－ｚＲｚ（Ｆｅ（０．７１）Ｃｏ（０．０２）Ａｌ（０．２７））（１３）系的结构、磁性及磁熵变特性进行了研究。实验发现，Ｌａ（Ｆｅ（０．７８）－ｘＣｏｘＡｌ（０．２７））（１３）系的晶体结构均保持ＬａＣｏ（１３）的立方结构，每３ｄ原子的饱和磁矩与其电子数ｎｄ的关系在富Ｃｏ侧符合刚性能带模型，而在富Ｆｅ侧则与该模型不符。当ｘ＝０．０２时该化合物的居里温度在室温并有较高的磁熵变△ＳＭ，在１．１１ＭＡ／ｍ（１．４Ｔ）磁场下的（△ＳＭ）ｍａｘ为１３ｋＪ／ｍ３·Ｋ。对于Ｌａ１－ｚＲｚ（Ｆｅ（０．７１）Ｃｏ（０．０２）Ａｌ（０．２７））（１３）系，实验发现除Ｃｅ外，其它稀土元素均不能与Ｌａ、Ｆｅ、Ｃｏ、Ａｌ形成１：１３相，而是形成了２：１７相。     

考虑异质能源时空互补特性的风光最大消纳策略研究

单一考虑最小发电成本造成弃风、弃光,而只关注风电、光伏等新能源最大消纳量容易造成电力系统不稳定。为了解决上述矛盾,首先分析了风、光、水、火异质能源之间的时空互补特性;然后以总发电成本最小化和风电、光伏消纳量最大化为双目标,考虑负荷平衡和各发电机组约束条件,建立了多目标电力系统优化调度模型,并利用模拟退火法进行模型优化。最后以某地区电网为例进行了仿真分析与计算,优化计算结果表明,利用异质能源之间的时空互补特性,在满足负荷需求和系统备用要求等前提下,提高了风、光消纳量,减少了化石燃料的消耗,验证了该模型在控制发电成本和增加风、光消纳方面的有效性。     

SiCp/A356铝基复合材料的磨损性能研究

在干摩擦条件下,对SiC颗粒含量20％的铝基复合材料在2～20 MPa载荷和200 r/min、400 r/min的滑动摩擦速度下进行摩擦系数及磨损率变化分析,并结合对磨损表面的SEM和EDS分析,探讨了SiC颗粒增强铝基复合材料的性能,并建立了在不同载荷和速度下的摩擦磨损机理图.研究表明,当载荷和摩擦速度都相对较低时,磨损表面主要为轻微的磨粒磨损,并伴随氧化磨损.当载荷达到10 MPa时,会发生轻微磨损向严重磨损转变,逐渐出现剥层磨损.最后在载荷为20 MPa、摩擦速度为400 r/min时,材料表面产生严重的粘着磨损.     

VTS特征补偿算法在语音识别中的实用性研究

在语音识别实际应用中,由于噪声的多样性,会造成训练和测试的失配,导致系统性能下降.特征补偿作为鲁棒性语音识别的一种重要方法,通过对训练和测试环境之间差异的研究,在特征空间中修正语音特征,使得修正后的测试语音特征能够更加接近训练语音特征.本文介绍一种实用的基于环境模型矢量泰勒级数(VTS)近似的特征补偿算法.首先验证传统的VTS离线算法在实际车载环境下的有效性;其次由于离线算法本身运算量很大,为了使其实用化,本文对算法进行改进,使其在提高效率的同时又能够保证与离线时相当的性能.通过实验结果验证,本文提出的实用化VTS算法在识别性能上相当接近离线时最好的性能.     

一种基于层次化支持向量机的语种识别方法

基于广义线性区分性序列核的支持向量机方法在语种识别中了得到了广泛应用.本文此基础上,进一步提出了一种层次化的SVM方法,通过将训练语音切分成不同时长的语音段集合.利用长时语音段训练得到的模型对短时语音段集合进行数据选择.同时借鉴互训练的思想,采用互补的特征参数训练SVM模型,并对不同时长、特征的系统识别结果加以融合,有效提高了系统性能.在NIST 2003语种测试中30秒时长的测试结果表明,本文所提方法有效的提升了语种识别的性能,等错误率(EER)从6.3降到了4.5%.     

针对发音质量评测的声学模型优化算法

在发音质量评测研究中,传统仅用发音标准的数据进行声学建模,难以描述实际测试面临的非标准发音,使得训练与测试的失配在所难免。针对上述问题,该文提出一种利用覆盖各种发音的数据,根据最小化机器分与人工分均方误差准则进行声学模型优化的算法。实验在普通话水平考试现场3 685份数据(其中498份测试,3 187份训练)上进行。实验表明采用优化算法得到的针对发音质量的评测声学模型相比传统建模方式得到的声学模型有显著的优势。