原位电化学与核磁共振联用新技术及其应用进展

电极表面微观的电化学反应动力学机制无法通过孤立的传统电化学方法直接揭示,核磁共振技术能在分子水平上提供待测样品的化学位移和J耦合产生的微小分裂等信息,它可以更容易地鉴定同分异构体、分子构象和电子变化。因此,原位电化学与核磁共振联用技术可以从分子层面上对物质反应机理和反应动力学过程进行原位无损实时研究,发现非原位技术无法监测的短寿命中间体,揭示反应机理和构效关系等相关信息,是一种非常有发展前途的原位谱学技术。但是由于电化学池和核磁共振的不兼容性,对原位电化学与核磁共振的研究及应用相对较少,为了让更多的人了解原位电化学与核磁共振联用这一新技术,文章分别阐述了该技术的国内外进展、工作原理、面临的挑战及其在电化学催化及物质反应机理、燃料电池和药物研究等方面的应用,并对今后需要解决的关键性问题进行了展望。     

液压技术中的流体力学

 介绍了流体静力学和流体动力学在液压工程技术中的应用，说明了流体力学理论在液压工程 中所起到的非常重要的作用. 用流体力学的原理来解释液压技术中出现的问题，而这些问题的 解决都离不开流体力学的发展.     

舰基遥测综合解调控制系统设计

遥测实时监控是保障试飞安全、提高试飞效率的重要手段。针对舰上特殊的试飞环境限制,现有遥测系统不能适应其任务需求,为完成某型号飞机舰上试飞任务,需要对现有遥测接收系统进行改进,以应对特殊试飞科目下对遥测信号的需求。采用跟踪接收机模块,并开发相应的解调模块,对系统设备进行远程控制解决了远距离数据传输的信号衰减问题；对遥测系统的自动温度控制大大提高了系统设备的环境适应性；通过接口转换实现模拟图像的网络输出、接收机模块和天线的网络串口转换,简化了信号接口类型,降低了信号传输的难度；从而实现小型化的舰基遥测综合解调控制系统设计。     

行波堆深燃耗的计算特点

行波堆属于新概念堆型,卸料燃耗深度可达400 GWd/tHM,是现有快堆的3~4倍、压水堆的6~8倍,较高的卸料燃耗深度对堆芯物理分析工具计算正确性提出挑战。基于此,以KYLIN-1程序为基础,从能谱、裂变产物核素重要性、燃耗计算误差累积等方面探究行波堆深燃耗计算特点。对典型行波堆六角形组件分析结果表明:低富集度铀组件寿期初、末能谱差别较大,采用单一权重谱制备的多群截面库用于其燃耗计算时,无限增殖系数偏差较大；为保证行波堆深燃耗计算的正确性,燃耗链应包含重要的70种裂变产物核素；行波堆深燃耗计算时,由于燃耗步增多累积的误差较小,无限增殖系数偏差每燃耗步约为0.001%。     

水下爆炸焊接和压实

回顾了水下爆炸在军事海战和经济建设方面的应用，并且探索了水下爆炸在工业方面的发展。结合水下冲击波独特的性能，提出了水下爆炸焊接和水下冲击波压实粉末混合物2种加工方法。焊接试样显微组织中典型的波状界面表明水下冲击波对于脆性和薄片材料具有很好的焊接效果。粉末混合物在水下冲击波加载作用下能形成致密体。利用水下冲击波，在纯铜表面制备出了性能优良的弥散强化涂层。涂层内部弥散颗粒分布均匀，高硬度显示了优良的机械性能。     

镁电解槽中制备镁稀土合金的电解工艺及机制研究

在模拟镁电解槽中,采用电解法制备出稀土含量<10%的镁稀土合金;研究了熔盐中RECl3和CaCl2的含量、电解温度和阴极电流密度对合金中RE含量和电流效率的影响。并采用循环伏安实验和还原实验研究电解制备镁稀土合金的机制。研究结果表明,电解制备镁稀土合金最佳的工艺条件为:熔盐中RECl3和CaCl2的含量分别为3%和10%(质量分数),电解温度为948 K,阴极电流密度约为8 A.cm-2。其电解过程机制为:阴极上只电解出金属镁,而后金属镁把稀土元素还原出来,形成镁稀土合金。     

基于改进粒子群优化算法的火电厂机组负荷分配

以坑口电厂SIS系统机组负荷优化分配功能模块为应用背景,针对基本粒子群优化算法易陷入局部收敛、收敛速度慢的缺点,提出一种基于惯性权重非线性减小策略的改进粒子群优化算法。并且通过MATLAB与Visual C++混合编程,开发了机组负荷在线优化分配功能模块,提高了算法的计算效率和工程应用价值。     

基于改进极根学习机的回转窑煅烧带温度预测方法

针对传统算法预测回转窑煅烧带温度存在精度低、速度慢的问题,提出了基于改进极限学习机(ELM)的回转窑煅烧带温度预测方法。对ELM输入权值矩阵定义了变换系数,采用黄金分割法在给定区间内搜寻变换系数的最佳值,改进了ELM网络参数的确定方式,弥补了随机确定输入权值并且不作调整的缺陷,在保证ELM训练速度的前提下提高预测精度、减小模型随机性。实验结果表明,改进的ELM预测精度高、训练速度快、模型性能优,可满足工况恶劣的回转窑的生产需要。     

基于最大-最小蚂蚁系统优化ELM的电解槽故障诊断

针对铝电解槽故障特征种类繁多,难以快速准确的实现故障类型诊断,设计了一种基于最大-最小蚂蚁系统(MMAS)优化的极限学习机(ELM)故障诊断方法。介绍了电解槽常见的故障类型及其对槽电压的影响,对采集到的故障情况下的槽电压信号进行降噪处理,根据对降噪后故障信号的局域均值分解(LMD)结果得到故障特征。采用ELM算法辨识故障类型,针对ELM算法存在的参数问题,采用MMAS对ELM隐含层参数寻优。结果表明,MMAS优化的ELM既保证了较快的训练速度,同时获得了更高的故障测试正确率。     

模拟驾驶环境下注意力评估系统设计与实现

为研究注意力对安全驾驶的影响,搭建了一套模拟驾驶系统来监控驾驶员的脑电注意力水平;设计了一个实验范式,采集了3个被试的十八次实验数据并进行违规脑电信息的统计分析和评估;,结果表明:驾驶员注意力低水平与交通违规具有明显的相关性;违规驾驶的注意力指标与被试个体特征有关,并且具有具有较好的重现性;驾驶员交通违规的低水平阈值可以通过本模拟环境来测量,这对安全驾驶和事故风险控制具有积极的意义。