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831.
采用表面活性剂发泡法制备三维多孔泡沫碳光吸收体,通过改变碳化温度调节泡沫碳有机质/C相对含量比,研究其与光吸收、导热率的关系,找到最优平衡点,综合优化太阳光水蒸发性能。结果表明,泡沫碳的碳化温度对泡沫碳中有机质/C相对含量比和孔结构有直接影响,有机质/C相对含量的降低可有效提高样品光吸收率,但也会引起隔热性能降低,使水蒸发体系热管理能力变差;碳化温度为600℃时,泡沫碳光吸收-热管理达到最优平衡点,获得最高的光吸收率(96.5%)和最优的太阳光水蒸发性能(1.0391 kg m-2 h-1),其水蒸发率是纯水的2.08倍。 相似文献
832.
在质子交换膜燃料电池(PEMFC)运行过程中,产生的自由基会攻击质子交换膜,使其开裂或形成孔洞,导致电池失效。常见的改性方法是在质子交换膜(PEM)中添加自由基清除剂材料。基于此,本文合成了Sn掺杂CeO2自由基清除剂,通过提高Ce3+浓度来增强其在PEMFC中自由基清除性能,避免PEM厚度迅速减薄,从而提高质子PEMFC的耐久性。密度泛函理论计算和试验结果表明,Sn掺杂会引起CeO2产生晶格畸变,降低氧空位形成能,促进CeO2中Ce3+的形成。同时,Sn2+的加入可将CeO2-Sn样品中的Ce4+还原为Ce3+,提升Ce3+的浓度,从而提高PEM的耐久性。单电池测试结果表明,经70 h的开路电压衰减测试,CeO2-Sn-5%改性后的质子交换膜组装的单电池电压衰减率最低(18%),且功率保留率(56%)比其他样品更高,表明该样品具有更优异的耐久性。 相似文献
833.
834.
针对落石被动柔性防护网的试验检验仅采用特定冲击条件,未能有效反映实际可能存在的最不利工况,从而导致通过试验检验的产品在实际工程应用中未能有效实现预期防护目标的现状,采用数值计算方法对不同参数条件下落石被动柔性防护网的力学响应开展了深入研究。首先,基于LS-DYNA软件,反演了某配置有辅助支撑绳的5 000 kJ落石被动柔性防护网的足尺冲击试验,对比分析了缓冲距离、关键绳索内力及耗能器伸长量,校验了计算模型。在此基础上,分别针对跨数、落石冲击位置、柱端滑移特征对被动柔性防护网支撑绳内力、钢柱内力及缓冲距离等力学响应的影响开展了参数化分析。结果表明:跨数对被动柔性防护网力学响应影响较小;相同冲击条件下,边柱内力是中柱的2倍以上,且受冲击位置影响显著,边跨冲击最为最不利,通过标准试验检验的系统在边跨受到冲击时边柱仍可能屈曲;柱端滑移摩擦因数的增加使得支撑绳内力增长显著,建议支撑绳设计时安全系数不小于2.0。 相似文献
835.
837.
文中基于集成数据驱动方法 (临界合成少数过采样技术、极端梯度提升算法、深度卷积神经网络)建立了一种新型疲劳寿命智能预测模型.其中,临界合成少数过采样技术用于疲劳性能数据库的数据增强,极端梯度提升算法实现疲劳寿命影响因素的权重分析,深度卷积神经网络作为模型框架用于理解疲劳寿命及其影响因素之间的多重非线性关系.根据不同技术组合的分析,发现权重分析和数据增强均有利于预测精度的提高,前者效果优于后者.并通过与其他新颖预测模型的对比,验证了所提出的方法的预测准确度和稳定性. 相似文献
838.
针对艰险山区隧道洞口落石防护的迫切需要,提出了一种分流式引导系统。开展了2组不同条件下的原位足尺冲击试验,通过高速影像采集与运动分析平台等进行了试验数据采集,并分析了分流式引导系统的分导性能。基于LS-DYNA软件,建立了分流式引导系统的非线性动力模型,反演分析了足尺试验,研究了落石分导效果及系统的耗能特征,并开展了落石群冲击下分流式引导系统分流能力的参数分析,研究参数包括横向倾角和纵向倾角。结果表明:系统工作可分为拦截和分流两个阶段,在两个阶段均形成了冲击力峰值,分流阶段冲击力峰值为拦截阶段冲击力峰值的64%;减压环耗能约占系统总耗能的50%;系统跨间横向支撑绳初始处于松弛状态下,试块离开系统时横向偏移距离达到了5.75 m,试块动能仅为初始冲击能量的15%,分流耗能效果明显;横向倾角在40°~45°区间,纵向倾角在20°左右时,系统能获得较好的分流效果。 相似文献
839.
以国内某地铁线路在冬季运行中出现异常磨耗的受电弓浸铜碳滑板为研究对象,借助多种微观测试手段,比较其表面形貌、微观组织、化学成分等与正常磨耗状态的碳滑板表面的差异,探究碳滑板出现异常磨耗的原因及机制。结果表明:与正常磨耗状态碳滑板相比,异常磨耗状态下碳滑板表面三维形貌崎岖且粗糙,其接触条件显著恶化,机械磨损、磨粒磨损、电弧烧蚀、材料转移等形式的磨损量均有增加;在进入秋冬季节后,碳滑板表面润滑条件发生改变、磨粒数量增加、直径增大、接触副温度上升,从而加剧了磨粒磨损和电弧烧蚀,造成碳滑板出现异常磨耗现象。对地铁运营过程进行跟踪监测后发现,碳滑板异常磨耗的出现与隧道内环境湿度的下降存在一定关联。 相似文献
840.
现有的对移动边缘计算资源分配策略问题的研究,较多的是针对时延和能耗因素进行优化,考虑边缘服务器的收益问题的相对较少,而在考虑边缘服务器收益时,许多研究忽略了对任务完成时延的优化。因此,提出了一种基于博弈论的双向更新策略(TUSGT)。TUSGT在边缘服务器侧将其之间的任务竞争关系转化为一个非合作博弈问题,采用基于势博弈的联合优化策略,允许边缘服务器以最大化其自身收益为目的来确定任务选择偏好。在移动设备侧使用在线学习中的EWA算法进行参数更新,从全局角度影响边缘服务器的任务选择偏好,提高总体任务完成率。仿真实验结果表明,TUSGT与BGTA、MILP、贪婪策略、随机策略、理想策略相比,任务完成率最多提高30%,边缘服务器平均收益最多提高65%。 相似文献