梧桐絮制备多孔纤维碳材料及其在超级电容器中的应用

以法国梧桐絮为原料、KOH为活化剂,通过碳化制备多孔纤维碳材料,并在此基础上组装了超级电容器器件。通过SEM、EDS、XRD、Raman、FTIR、BET等对制备的多孔纤维碳材料进行表征,并研究了多孔纤维碳材料电极的电化学性能。结果表明:在扫描速率为50 mV·s~(-1)时,800℃下碳化制备的梧桐絮多孔纤维碳材料电极的比电容可以达到236 F·g~(-1);所组装电极在循环10 000次后,比电容仍维持原来的99.8%,表明梧桐絮多孔纤维碳材料在超级电容器领域有巨大的应用潜力。     

腔内隔绝术治疗合并肾功能衰竭的主动脉夹层动脉瘤

目的探讨合并肾功能衰竭的Stanford B型主动脉夹层动脉瘤腔内隔绝术(EVE)的手术适应证、围手术期处理等.方法 2例术前合并肾功能衰竭者,术前1 d加做血透1次,术中控制补液量,术后床旁血透.结果 2例肾衰患者手术顺利,围手术期代谢及循环平稳.结论在认真做好围手术期处理的前提下,合并肾功能衰竭的主动脉夹层动脉瘤患者可以安全接受EVE治疗.     

三碳酸铀酰铵流化床分解-还原制备二氧化铀的研究

以三碳酸铀酰铵(AUC)分解-还原的热力学与动力学数据为依据,在内径φ60mm单级流化床中进行了AUC分解-还原制备UO_2的工艺研究。以N_2、Ar及AUC分解尾气经催化裂解、转化得到的含H_2和CO的混合气(循环气)作为流化气,研究了反应温度、流化气组成及流化速度对转化率的影响。在温度≥570℃情况下,以循环气或循环气与Ar的混合气流化时,设备生产能力达到了3.32kg(混料)/(h·L)的较高水平。     

三碳酸铀酰铵流化床分解-还原制备二氧化铀的研究

以三碳酸铀酰铵(AUC)分解-还原的热力学与动力学数据为依据,在内径φ60mm单级流化床中进行了AUC分解-还原制备UO-2的工艺研究。以N_2、Ar及AUC分解尾气经催化裂解、转化得到的含H_2和CO的混合气(循环气)作为流化气,研究了反应温度、流化气组成及流化速度对转化率的影响。在温度≥570℃情况下,以循环气或循环气与Ar的混合气流化时,设备生产能力达到了3.32kg(湿料)/(h·L)的较高水平。     

基于多目标分层遗传模糊建模的磨矿过程溢流粒度软测量

提出一种基于多目标分层遗传算法的模糊系统对溢流粒度进行软测量, 该方法将模糊系统分为4 层, 即输入层、隶属度层、规则库层和系统集成层. 为了达到各层共同进化的目的, 设计遗传算法各层编码策略, 构建基于平均绝对百分误差和均方根误差的优化目标函数, 并采用该函数计算各层个体的适应度. 鉴于模糊模型训练过程中可能出现异常解, 将L-M 贝叶斯正则化方法融入训练过程. 对磨矿生产数据的仿真实验验证了所提出方法的有效性.

     

冷轧合同批量调度的模糊Job Shop模型及算法

针对冷轧薄板生产线机组设备多、产品种类多的特点,提出一种合同批量调度方法．该方法将生产合同按产品种类和交货期组批处理,建立了具有模糊处理时间的Ｊｏｂｓｈｏｐ调度模型来描述整个生产物流情况,并定义了分情况的合同批量加工时间推算规则．针对调度模型的求解,给出一种多子种群并行粒子群算法．利用宝钢冷轧薄板厂的实际生产数据进行了试运行,结果表明,该方法可大幅度提高合同交货期满意度,并能有效减少合同批量调度的工作时间。     

农业院校大学新生适应性研究

农业院校大学新生的学习和生活状态一直是教师、家长关心的话题,因大学新生对新环境的适应好坏直接影响他们各方面能 力的培养,各种能力的积累又潜移默化地决定他们今后的发展。采用问卷调查表明,农业院校大学新生学习状态不稳定,生活适应 性不强,缺乏明确的未来定位。提高农业院校大学新生适应性应该加强学风建设,帮助新生适时调整学习状态,运用团体辅导方式 提高新生适应能力,加强职业生涯规划促进新生对未来明确定位。     

基于模糊强化学习的空气压缩机群组协调预测控制

空气压缩机在提供动力的同时消耗着大量的电力能源,其节能增效备受关注.空气负荷需求受生产节奏、计划排程等影响呈现阶段性、间歇性的特点,导致空气压缩机组在大范围内变工况运行,人工调节速度慢,机组能耗高.针对此问题,以国内工业园区空气压缩机群组系统为背景,提出一种基于模糊强化学习的空气压缩机群组协调预测控制方法.首先利用工业现场的历史数据和设备运行机理建立基于模糊辨识的空气压缩机群组多工况模型;在此基础上,以最小化生产过程能耗为目标,结合生产工艺条件、设备安全等约束条件,建立基于模糊强化学习的空气压缩机组变负荷协调预测控制方法,保证系统在复杂工况下安全稳定运行;最后,将所提出方法应用于工业园区空气压缩仿真系统进行性能测试,取得较好的控制效果.     

转炉煤气柜位的多输出最小二乘支持向量机预测

针对钢铁企业转炉煤气系统中煤气柜位的预测问题,提出一种一致T型灰色关联分析确定柜位的主要影响用户,避免了冗余输入因素,降低了预测模型的复杂度.根据多个不同煤气柜同时并网运行的情况,提出多输出最小二乘支持向量机回归算法来建立柜位预测模型.该算法采用等式约束,通过最小化所有输出的单一和整体拟合误差,将其转换为求解一系列线性方程组,得到模型回归函数的权系数和偏置公式表示.现场数据仿真实验结果表明所建预测模型的有效性和实用性,为制定煤气调配方案提供了合理指导.     

多媒体之于生物教学益处多

生物学是一门理论性、实践性、社会性都很强的学科,所包含的知识非常广泛。传统教学模式越来越跟不上高速发展的生物学的需求。多媒体不仅能准确、丰富地携带许多教学信息,而且能把这些知识转化为生动活泼的声音、图像相结合的活动语言,生物学中一些枯燥、抽象的概念变得直观、形象、生动了,学生对所学的知识看得见、摸得着,调动了学习的积极性,有效地提高了他们理解和分析问题的能力。