基于随机森林算法的对冲锅炉出口NOx排放量预测模型研究

对冲锅炉中的仪器测量具有滞后性,导致控制系统作用始终落后于被控对象。为了提前了解对冲锅炉出口NOx排放量随工况变化的趋势,需要对对冲锅炉出口的NOx排放量进行快速并准确地预测。以实际运行的机组数据为基础,采用随机森林（random forest,RF）算法建立1 000 MW对冲锅炉机组的出口NOx排放量预测模型,并使用Spearman系数对对冲锅炉特征进行筛选,进一步降低模型计算时间。结果表明,随机森林模型预测结果的均方根误差为10.182 mg/m3,决定系数为0.913,可见基于特征选取的随机森林模型结构能实现对冲锅炉出口NOx趋势的提前预测。     

真空低温环境导热填料界面接触热阻实验研究

真空低温环境下,接触热阻对热传递有十分重要的影响。根据接触热阻产生机理和实验测试原理,建了一套真空低温环境下固体界面接触热阻测试的实验装置。实验对比研究了不同温度和不同预紧力条件下,固体界面裸接与在界面之间添加真空硅脂、铟膜、石墨烯、石墨片导热填料时的接触热阻。实验结果表明,接触界面的接触热阻都随温度升高和预紧力增大而减小。在接触界面添加真空硅脂或铟膜后接触热阻随预紧力变化非常,裸接或添加石墨烯的接触热阻随预紧力变化较大,但是当预紧力大于2.5 N·m时其接触热阻基本不变。温度越低时添加导热填料减小接触热阻的效果越明显。总之在两界面之间添加铟膜时效果最佳,此时接触热阻随预紧力和温度的变化都较小,此种情况下接触热阻最小可以达到3.5×10~(-6)K·m~2/W。     

S型异质结BiOBr/ZnMoO4的构建及光催化降解性能研究

光催化被广泛用于去除水中的难降解有机污染物,但是由于光生电子和空穴的复合率高,抑制了半导体光催化剂的催化活性。本研究通过简便的溶剂热法成功制备了一种BiOBr/ZnMoO₄复合材料。通过结构分析、原位XPS、功函数测试、自由基捕获及电子顺磁共振(ESR)实验等证实了BiOBr/ZnMoO₄复合材料形成了S型异质结。实验结果表明,适当ZnMoO₄含量的BiOBr/ZnMoO₄异质结可以显著提高BiOBr的光催化性能。与纯BiOBr、ZnMoO₄相比,质量分数15%BiOBr/ZnMoO₄在可见光下表现出最佳的光催化活性,双酚A的光催化降解率达到85.3%(90min),环丙沙星的光降解速率常数分别是BiOBr的2.6倍和ZnMoO₄的484倍。这可归因于BiOBr和ZnMoO₄之间形成了紧密的界面结合和S型异质结,使得光生载流子可以实现有效的空间分离和转移。这项工作为定向合成Bi基S型异质结复合光催化材料提供了一种...     

园弧槽无相同直径刀具时的近似铣削

提出了一种在铣削开式园弧槽无相同直径铣刀时,用小直径铣刀代替的近似铣削方法,并给出了有关公式及误差估计式。     

基于MDA数据库概念模型可视化设计

该文提出了一种基于MDA数据库概念模型可视化设计解决方案。使得数据库概念模型相当于MDA中的PIM模型;物理模型相当于MDA的PSM模型。概念模型和物理模型之间的相互转化可以自动完成。提高数据库设计的效率和数据库文档一致性。     

平均邻近间隔支撑向量机

近年来,支撑向量机(SVMs)作为一种学习方法已经在机器学习和模式识别的研究领域中得到了成功的运用,然而传统SVMs缺少考虑数据的局部信息.文中将邻近间隔的基本思想引入到SVMs中,提出了平均邻近间隔支撑向量机(ANMSVMs).ANMSVMs继承了传统SVMs的优点,同时又充分利用了数据的局部信息,从而实现了泛化能力的进一步提高.人造数据和真实数据集的实验结果验证了该方法的有效性,并且相对于传统SVMs体现出了更强的泛化能力.     

基于热平衡的中智学图像分割方法

为降低噪声对图像分割结果的影响,提出一种基于热平衡理论的中智学图像分割方法。该方法将图像转化为中智学图像,考虑每一个像素的不确定性,通过热平衡运算及图像增强处理,使噪声点变得更平滑,再使用γ-均值聚类方法分割图像。实验结果表明,对于含不同程度噪声的图像,该方法的分割效果明显优于中智学方法及改进的模糊C-均值方法。