SiO_2/酚醛树脂核壳纳米颗粒制备研究

以正硅酸乙酯(TEOS)为前驱液、氨水为催化剂和去离子水、无水乙醇为溶剂,以甲醛、间苯二酚缩合形成酚醛树脂作为包覆层,采用溶胶-凝胶法制得砖红色二氧化硅(SiO_2)/酚醛树脂(RF)(SiO_2/RF)核壳纳米颗粒。研究结果表明:制得的SiO_2/RF核壳纳米颗粒微观形貌为规整的圆球状,形成了核壳结构;纳米颗粒平均粒径280nm,纳米颗粒的壳层平均厚度为11nm;SiO_2/RF核壳纳米颗粒的C、O、Si元素的摩尔浓度比为1∶1.72∶0.75。     

基于Metropolis判别准则的遗传算法

针对遗传算法在应用过程中出现的过早收敛问题，引入Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ判别准则对复制算子加以改进，并从理论上对遗传算法的收敛性进行分析。仿真结果证明了该算法解决过早收敛问题的有效性。     

高承载PEEK背衬型润滑复合材料的摩擦学性能

研制了一种适用于高负荷条件下运行的PEEK背衬型自润滑复合材料，考察了该材料的摩擦学性能及显微结构。结果表明：高负荷条件下，复合材料受到微切削和微犁沟作用，在对偶面产生较厚的转移膜，使材料磨损率下降。     

电力物联网中基于深度学习的无蜂窝接入点选择算法

针对传统电力物联网中的设备间干扰和高能耗问题,提出一种基于深度神经网络(deep neural network,DNN)的无蜂窝接入点（access point,AP）选择算法。首先,考虑无蜂窝网络下,将中央处理单元连接的多个协作AP随机分布在大规模电力设备周围,从而拉近AP与设备间的距离以降低能耗;然后,基于深度神经网络算法对AP进行有效筛选,通过训练静态随机设备的大尺度衰落系数将AP组合进行标签分类,使得平均频谱效率(spectrum effectiveness,SE)达到最大;最后,利用测试集进行测验,仿真结果表明,算法准确率能够达到95%,且相比于传统全AP传输和基于信道特征排序的算法,所提出的算法能够进一步提升无蜂窝网络多设备的平均SE,并具有更低能耗。     

纳米二氧化硅制备工艺的研究

以正硅酸乙酯(TEOS)为前驱液、氨水为催化剂和去离子水、无水乙醇为溶剂,采用溶胶-凝胶法制备出了纳米二氧化硅。利用傅里叶变换红外光谱仪(FT-IR)、动态激光散射粒度分析仪(DLS)、透射电子显微镜(TEM)对纳米二氧化硅的元素组成结构、粒径范围及分布、颗粒形状结构等一系列的性能进行了表征。实验结果表明:产品微观形貌为规整的圆球状;当催化剂氨水浓度为0.4 mol/L,TEOS浓度为0.17 mol/L时,纳米二氧化硅颗粒的峰平均值为215.4 nm,平均粒径为299.6 nm。     

乙烯裂解炉燃烧传热的CFD模拟

为了掌握乙烯炉炉膛内的热场分布规律,本文采用CFD方法对SL-Ⅱ型工业乙烯裂解炉辐射段内所发生的燃烧、辐射传热、烟气流动等过程进行了耦合模拟,并且详细地分析了炉膛内流场及温度场的分布情况。其中,裂解炉的几何模型按照工程图纸1:1的比例建立;网格划分在专业网格生成软件ICEM11.0中完成;计算采用标准k-ε双方程模型模拟湍流,漩涡耗散/有限速率燃烧反应模型(EDM/FRC)模拟侧壁烧嘴的预混燃烧和底部烧嘴的非预混燃烧,离散传递模型(DTM)模拟炉膛辐射传热,计算过程在CFX5.0中完成。计算得到了裂解炉炉膛内流场、温度场分布的详细信息,模拟结果与工业实测数据吻合较好。模拟结果表明,在底部烧嘴的射流核心区周围形成了大范围的回流,过渡段拐角处有小范围的回流现象;炉膛长度、宽度、高度方向都存在明显的温度梯度,说明传统的炉膛传热计算方法假定温度分布均匀是不准确的;炉膛的高温区主要集中在炉高4.5 m处;炉膛上部的热量,由于侧壁烧嘴的加入而得到了很好地补充,说明侧壁烧嘴的安装位置合理。研究结果表明CFD模拟是目前为止研究裂解炉内热场分布规律最为有效的手段之一,对于未来乙烯裂解炉的设计与优化作用很大。     

基于GPRS的智能路灯远程监控系统的研究

针对路灯照明控制的现状,提出了一种采用无线技术组建智能路灯监控系统的方案:通过光电信号控制路灯的开与关,路面的车流量信号控制路灯两端电压的变化,微处理器对数据进行模糊处理,通过GPRS实现智能路灯控制器与监控中心数据的无线通信,利用Visual Basic6.0软件开发了监控中心通信和管理软件;系统具有人性化与智能化的特点,通信费用低且运行可靠稳定,提高了路灯管理的效率,具有广阔的应用前景.     

马家沟矿0521动力现象分析及其预测

通过对马家沟矿0521动力现象分析，分别用初始释放瓦斯膨胀能指标法、综合指标法和残余瓦斯含量法判别分析了马家沟10水平0521掘进工作面，在理想石门揭煤条件下发生突出的危险性。结果表明，10水平在石门揭煤条件下具有发生突出危险。     

耐热有机硅树脂研究进展

阐述了国内外耐热涂料有机硅树脂的研究概况,从有机硅树脂的分子结构设计,有机硅树脂与其他有机聚合物共聚改性,以及有机硅树脂新型固化剂等方面论述了近年来的研究进展,并对今后的研究方向进行了展望。     

基于BP神经网络的配电网可靠性关联因素灵敏度计算方法

在电力市场不断放开和新能源并网需求的持续刺激下,当代电力系统的结构正在发生快速变化。传统的基于单个元件可靠性参数推算面向系统或用户可靠性指标的方法,由于需要大量的历史统计和相对稳定的系统结构作为前提条件,难以有效实施和应用于评估结构快速发展的系统。提出一种基于BP神经网络的电力系统可靠性关联因素灵敏度计算方法。该方法通过定义指标和其驱动因素之间特定的“神经元链路”,借助连续导数法则,推导了给定BP神经网络模型下的指标和单一驱动因素之间的解析关系表达式。在此基础上,创建了指标和其所有驱动因素之间考虑所有“神经元链路”的灵敏度计算方法。以用户年均停电小时数(TOH)指标为例,通过实际数据的仿真实验表明,该方法可有效地将其驱动因素区分为有利因素和不利因素,并能根据对TOH的灵敏度贡献,将同性质驱动因素的灵敏度重要程度进行量化排序。