神经网络是建立柴油机性能实时计算模型的有效方法。当前柴油机神经网络模型的研究大多是针对稳态工况开展,为了实现对瞬态性能的合理预测,提出了预测全工况稳态及瞬态性能的通用神经网络模型构建方法。此外,为了解决传统BP神经网络无法保证得到全局最优解、泛化能力较差的问题,采用群体智能算法中的粒子群算法(PSO)进行优化。利用某型涡轮增压柴油机的稳态和瞬态数据作为样本对模型进行训练,并与传统的BP神经网络模型进行对比。研究结果表明,PSO-BP神经网络模型可以有效预测发动机的稳态和瞬态性能,稳态预测最大误差4.54%
通过全岩化学分析、显微镜下鉴定、电子探针分析及矿物自动定量分析(AMICS),查明了湖北某铌矿中铌元素的赋存状态.研究结果表明,矿石中的铌稀土矿物种类较多,含铌矿物主要为
用共沉淀法制备了Ho
3+,Yb
3+掺杂的β-NaYF
4纳米晶,测量并分析了不同Yb
3+掺杂浓度下NaYF
4∶Ho
3+,Yb
3+的荧光光谱与荧光衰减曲线。结果表明,在447 nm泵浦光激发下,较强的近红外光发射主要来源于Ho
3+-Yb
3+之间高效的能量传递过程。被泵浦光激发的Ho
3+通过
为了研究煤制柴油对柴油机燃烧排放性能的影响,通过Converge软件对1台1.46 L缸内直喷高压共轨柴油机燃烧F-T煤制油进行仿真试验,并与石化柴油的燃烧过程进行对比.研究结果表
稀土是镧系元素和钪、钇共17种金属元素的总称,具有独特的性质。稀土材料是我国材料领域重点发展的方向,广泛应用于国民经济和国防工业各领域,同时也是国际范围内的研究重点和前沿方向。为全面分析稀土材料领域研究现状及热点主题,本文基于Scopus数据库和Scival科研管理分析平台,针对2015-2020年稀土材料领域的科技文献,对稀土材料领域学术产出学科分布、主要国家、发文机构、研究主题及热点等情况进行研究分析。
湘东北早寒武世石煤中伴生有多种稀有金属元素,开发利用潜力巨大。结合石煤及稀土元素特点,设计了一套适用于石煤稀土元素赋存状态分析的实验方法。分析了五种不同赋存状态中稀土元素含量分配、分布模式、地化参数等方面特征,认为湘东北早寒武世石煤中稀土元素含量中等(98.6μg/g~229μg/g),总体较富集轻稀土元素。石煤中稀土元素以残渣态为主,其次为弱酸提取态(碳酸盐结合态)和可还原态(铁锰氧化物结合态),可氧化态(有机结合态)的稀土元素含量甚微,未检出水溶态稀土元素。残渣态稀土元素继承了石煤原样稀土元素的分布模
随着信息技术的高速发展,开发超高速、低能耗、超高集成度的功能器件成为了自旋电子器件的历史使命.反铁磁材料,因其太赫兹级超高频特征以及无杂散磁场的优势,有望成为下一代
采用静态吸附方法和动态吸附方法进行LSC-100螯合树脂吸附Eu(Ⅲ)的相关研究,并且运用动力学、热力学、吸附等温模型拟合实验结果,结合FT-IR、EDS、SEM对吸附前后树脂形态结构进行了表征,研究其吸附机理。结果表明,吸附符合准二级动力学模型和Langmuir吸附等温模型;吸附过程为吸热、熵增加的过程。动态吸附实验发现,265倍床体积时,树脂达到饱和吸附;用2 mol·L-1的HCl溶液解吸,床体积为2 m L,解吸率为97.7%。FT-IR和SEM表征表明,Eu3+<
采用NaCl-KCl作为电解质体系,以LaCl
3作为原料,控制温度在1073 K时,采用循环伏安法(CV)、方波伏安法(SWV)、计时电位法(CP)等电化学研究方法来研究在钨电极上La
3+的电化学行为。研究结果表明,镧离子在钨电极上的电化学还原反应是一步转移三个电子,电极反应式为La
3++3e→La;计时电流以及循环伏安均可证明镧离子在钨电极上的还原过程受扩散控制,扩散系数为6.87×10
-5 cm
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风化壳淋积型稀土矿中的稀土主要以离子的形式吸附在黏土矿物上,可采用盐类电解质溶液作为浸取液提取稀土.为实现稀土的绿色高效浸取,稀土浸取剂不断改进.本文主要阐述了浸取