改进的输出误差法用于不稳定飞机参数辨识

为解决输出误差法在不稳定飞机参数辨识过程中的数值发散问题以及初值依赖问题,设计了一种结合神经网络、粒子群优化算法以及Levenberg-Marquardt算法的系统辨识方法。首先,为解决输出误差法的数值发散问题,以神经网络拟合待辨识系统的动力学特性。不同时刻的飞行试验数据用于训练神经网络,训练好的网络可以直接对下一时刻的运动状态进行预测,从而避免对不稳定运动方程的求解。其次,基于粒子群优化算法搜索Levenberg-Marquardt算法中的最佳阻尼因子,并以改进的LM算法替代输出误差法中的高斯-牛顿算法。接下来,改进的LM算法与训练好的神经网络结合得到了一种新的参数辨识算法。最后,基于不稳定飞机的闭环仿真飞行试验数据对提出的算法进行了验证。研究结果表明:与传统的最小二乘法和人工稳定的输出误差法的估计结果相比,所采用的算法具有更高的估计精度;同时,所提出的算法中可以随机选取待辨识参数的初值,克服了输出误差法对参数初值的依赖。本文的研究成果可以直接用于其他不稳定非线性动力学系统辨识领域,经过修改后还可以用于其他非线性优化领域。     

高性能抗菌纳滤膜的开发

采用等离子体技术对抗菌纳米粒子表面进行化学修饰,把修饰后的抗菌纳米粒子加入到醋酸纤维素的铸膜液中,制备出具有抗菌功能的新型醋酸纤维素纳滤膜。系统地研究了不同改性气体和抗菌纳米粒子浓度对纳滤膜性能的影响,同时借助于光电子能谱对醋酸纤维素纳滤膜的表面组成进行了分析。     

AuAg/Bi2O3复合材料的光催化降解和还原性能

先用聚丙烯酰胺凝胶法制备出Bi₂O₃颗粒,然后用光还原法将粒径为6~18 nm的AuAg合金纳米颗粒修饰在Bi₂O₃颗粒表面,制备出AuAg/Bi₂O₃复合光催化剂。AuAg合金纳米颗粒的等离子体共振吸收效应(SPR)使AuAg/Bi₂O₃复合物能吸收波长为~577 nm的可见光,拓展了Bi₂O₃的光响应范围,还促进了Bi₂O₃中光生电荷的分离。以甲基橙(MO)、罗丹明(RhB)和铬离子(Cr(VI))作为目标反应物,在模拟太阳光和可见光照射下考察了AuAg/Bi₂O₃的光催化降解和还原活性,发现AuAg合金纳米颗粒修饰提高了Bi₂O₃的光催化性能。用模拟太阳光照射2 h后,RhB和MO的降解率以及Cr(VI)的还原效率分别提高了~34.2%,~38.0%和~56.7%。同时,AuAg/Bi₂O₃还具有良好的光催化和结构稳定性。基于以上结果,提出了AuAg合金纳米颗粒对Bi₂O₃光催化性能的改性机理。     

快递包装绿色产品认证制度的建立及认证规则解读

为了有效引导快递包装绿色转型.加快培育快递包装绿色产品供给,2020年10月10日,国家邮政局印发了《快递包装绿色产品评价技术要求》,对快递包装绿色产品认证的依据和方法进行了细化.2020年10月30日,国家市场监督管理总局和国家邮政局就《快递包装绿色产品认证规则》和《快递包装绿色产品认证目录(第一批)》对外联合发布公...