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光纤陀螺(FOG)温度漂移误差是影响其输出精度的主要误差源之一。针对基于传统BP神经网络FOG温度误差补偿方案适用性较差的问题,提出了优化预测数据的BP神经网络补偿算法,利用最优线性平滑技术以及滑动平均技术对神经网络待补偿数据进行预处理,可以有效减小FOG输出白噪声对温度漂移网络模型补偿精度的干扰,优化神经网络模型的补偿效果。使用FOG温度漂移实测数据对所提出的优化算法进行验证,结果表明利用本文提出的两种建模及补偿方案进行补偿后的FOG温度漂移数据标准差相比传统BP神经网络补偿方法减少50%以上。 相似文献
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开展了以1,4-二(1-羧亚甲基-4-咪唑基)苯的合成为内容的大学生科研创新训练,从化合物合成路线设计、结构表征、性质研究等方面进行探索与实践。结果表明,大学生科研实践能有效地促进理论知识体系和实践技能相整合,提高学生的综合素质和创新能力。 相似文献
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利用自蔓延高温合成/原位反应法制备了Ta2AlC陶瓷材料,研究了预热温度和不同铝含量对试样物相组成和微观组织结构的影响.采用X射线衍射分析试样的物相组成;采用SEM观察材料的微观组织结构;借助DSC测试分析,结合反应产物、可能的中间产物及体系吸放热探讨了Ta2AlC的合成机制.研究表明,250℃的预热温度环境下有利于充分反应生成高纯度的Ta2 AlC;适当过量的Al有利于各元素扩散,从而提高合成的TaAlC纯度;利用自蔓延高温合成Ta2AlC时,Al先熔化为液相,继而Ta与C分散到液态Al中发生反应并放出大量的热量,引发Ta与Al反应生成Ta-Al金属化合物,促使生成的Ta2C与Al或TaC与Ta-Al金属化合物发生反应生成Ta2AlC. 相似文献
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煤液化油组成的测定方法以色谱法为主,但由于样品沸程长,组分性质不均一,色谱法无法实现简便快速地对液化油族组分进行定性/定量。为建立一种快速准确定量煤液化油中的酚类化合物、芳烃、脂肪烃的分析方法,本文选取具有代表性组成的煤液化油180~200 ℃馏分为研究对象,筛选了环己烷、乙醇、氢氧化钠-乙醇(50 Wt%,简称碱醇溶剂)三种分离溶剂。通过对煤液化油样品在200~400 nm波长间的特征吸收峰分析,发现碱醇溶剂可使芳烃化合物对酚类化合物的干扰减少到最小,可以有效避免吸收峰重叠问题。在此基础上,进一步对比分析了苯酚,间甲酚,邻甲酚,对甲酚等标准化合物与液化油酚类混合物在碱醇溶液中紫外吸收的标准曲线,以定量样品组成。选择间甲酚为标准化合物,根据其在290 nm处的标准曲线,得到煤液化油中酚类化合物的总量为32.14%,测定结果与宏量样品分离、称重、物料平衡后结果基本一致。在得到酚类化合物含量之后,以四氢萘为标准物,获得液化油中芳烃的总量为44.91%,脂肪烃的含量为22.95%。为确定方法的准确性,油样分别加入不同量的间甲酚和四氢萘标准物,酚的加标回收率为104.3~110.75%,芳香烃的加标回收率在84.3~91.75%。综上表明:利用紫外光谱法,以碱醇溶剂排除芳烃对酚吸收的影响,能够快速测定煤液化油中酚类和芳香烃的含量,脂肪烃的含量可差减得到。 相似文献
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氮化碳(graphitic carbon nitride,g-CN)作为一种非金属半导体材料已被广泛应用于多种能源相关领域研究中。目前由于制备高质量g-CN薄膜的困难,大大限制了其在实际器件上的应用。本文中,我们报道了一种可制备高光学质量gCN薄膜的方法:即由三聚氰胺先通过热聚合制备本体g-CN粉末,再由本体g-CN粉末经过气相沉积在ITO导电玻璃或钠钙玻璃基底上制备g-CN薄膜。扫描电子显微镜和原子力显微镜的测量结果表明在ITO玻璃基底上形成的g-CN薄膜形貌结构均一且致密,厚度约为300nm。扫描电镜能量色散能谱和X射线光电子能谱测量结果表明在ITO玻璃基底上制备的g-CN薄膜的化学组成与本体g-CN粉末的化学组成基本一致。同时,我们发现制备的g-CN薄膜和本体g-CN粉末一样在光照射下可以有效降解亚甲基蓝染料。此外,我们还测量了制备的g-CN薄膜的稳态吸收光谱、稳态荧光光谱、荧光寿命和价带谱,并运用吸收光谱和价带谱数据确定了其能带结构。 相似文献
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理论研究了在蝴蝶型纳米结构下运用多周期极化门方案驱动He原子输出高次谐波以及阿秒脉冲的特点.结果表明,由于纳米结构表面的等离子共振增强现象,谐波截止能量得到延伸.同时,由于激光场呈现空间非均匀性,长量子路径对谐波的贡献被减弱.并且,在极化门控制下,谐波平台区的贡献只来源于单一的谐波辐射能量峰,进而形成一个147 eV的超长平台区.最后,通过叠加平台区的谐波,可获得一个持续时间在30 as的超短脉冲. 相似文献
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