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以氢氧化钠、盐酸、硝酸、硫酸为催化剂,分别对废旧尼龙66纤维进行化学降解,并回收己二酸与己二胺;研究了4种催化剂水解废旧尼龙66纤维的最佳工艺条件,比较了降解效果及回收产物的收率,并对回收产物进行了表征。结果表明:通过红外光谱检测回收产物的特征峰,确定回收产物为己二酸与己二胺;氢氧化钠、盐酸、硝酸、硫酸催化水解废旧尼龙66纤维,当催化剂溶液质量分数为30%、加热时间为6 h时,回收产物的收率最高,己二酸收率分别为88%,80%,83%,97%,己二胺收率分别为86%,79%,80%,95%;在4种化学降解方法中,H_2SO_4水解法降解效果最好、产物收率最高,是最理想的废旧尼龙66纤维化学降解回收方法。 相似文献
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以4200 mm轧机轧制71块钢板的实测数据为基础,利用Matlab人工神经网络工具箱,建立了轧制变形区的应力状态系数的RBF神经网络预测模型.通过分析应力状态系数的影响因素,结合传统的数学模型,确立了网络的输入层参数,并对函数newrb()中宽度系数spread的试验调整,确定了最佳的网络结构形式,提高了模型的预测精度以及网络的泛化能力.测试结果表明,RBF网络模型具有很好的推广能力.与传统的BP神经网络模型相比较,结果表明,RBF网络具有更高的精度和更好的泛化能力. 相似文献
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金属的变形抗力是表征钢材压力加工性能的一个基本量,正确确定不同变形条件下金属的变形抗力,是制定合理的轧制工艺规程的必要条件。以往许多研究者在建立变形抗力与变形量、变形速度及温度的关系模型时,采用多元非线性回归对实测的数据进行处理,得到相应的变形抗力模型。该方法首先要对变形抗力模型的函数类型做出假设(如通常采用指数型函数),而实际上变形抗力的变化规律并不能在大范围内与所选择的函数类型完全一致。特别是考虑静态再结晶,应变积累,动态再结晶,相变等因素的影响时,变形抗力的变化很复杂,难以用所选定的函数来描述,因而这种方法势必带来较大的计算误差。人工神经网络是在模拟脑神经对外部环境进行学习过程中建立起来的一种人工智能模式识别方法,具有适应性强和能够处理复杂非线性问题的特点,广泛应用于解决非线性系统以及模型未知系统的预测和控制。 相似文献
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微电网储能系统容量配置不同会使系统使用寿命不同进而影响微电网投资成本。根据微电网实际工作状态,采用雨流计数法统计寿命估算所需的储能系统充放电深度,并建立储能寿命损耗模型对微电网储能系统进行寿命估算。以微电网综合运行成本,储能系统投资及运行维护成本之和最小为目标建立储能系统容量配置模型,并采用粒子群算法对模型进行求解,根据储能系统工作循环建立储能系统设备利用率指标用以评价容量配置结果。算例分析表明,所提方法能够优化容量配置结果,避免容量浪费,减小微电网投资成本,提高了微电网运行的经济性。 相似文献
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