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1.
基于KPCA-K-means++和GA-LMS模型的改进RBF神经网络室内可见光定位 总被引:1,自引:0,他引:1
针对室内可见光定位接收光功率不均匀、定位精度低等问题,提出一种自适应花授粉定量式灯源优化方案结合改进径向基函数(RBF)的神经网络接收信号强度指示(RSSI)可见光定位方法.所提方法采用自适应花授粉算法优化发射器的光照强度;通过基于改进RBF神经网络的RSSI定位方法处理接收到的均匀光信号,实现精确有效定位.利用核主成分分析K-means++(KPCA-K means++)聚类模型对RSSI样本值进行预处理,得到最优聚类数目和聚类中心,作为隐含层神经元个数和中心值.通过遗传算法-最小均方(GA-LMS)模型对RBF神经网络参数进行寻优.仿真结果表明,在9 m×12 m×3.5 m的室内环境中,接收光功率为 28.6 dBm~-25.1 dBm,定位误差小于0.1m.因此,所提改进后的可见光定位方法具有定位精度更高、实用性更强等优点. 相似文献
2.
水热合成法制备了不同磁性纳米洋葱碳(MCNOs)负载量(0%、1%、3%、5%)的MCNOs/CdS光催化剂。并通过X射线衍射分析(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)、傅里叶红外光谱(FT-IR)、X射线光电子能谱(XPS)、紫外可见光光谱(UV-Vis)、磁滞回线测定仪(VSM)对其进行表征,探究了MCNOs负载比例对催化剂在可见光下降解RhB性能及机理的影响。结果表明,MCNOs能有效提高CdS的光催化效果,复合3%MCNOs后降解率为96%,与纯CdS相比降解率提高了30%,磁性分析表明,其具有良好的顺磁性并能实现催化剂的有效回收。MCNOs/CdS在可见光下催化降解RhB的一级反应动力学直线有较好的拟合度,表明制备的催化剂有较好的催化活性。 相似文献
3.
低维硅锗材料是制备纳米电子器件的重要候选材料,是研发高效率、低能耗和超高速新一代纳米电子器件的基础材料之一,有着潜在的应用价值。采用密度泛函紧束缚方法分别对厚度相同、宽度在0.272 nm~0.554 nm之间的硅纳米线和宽度在0.283 nm~0.567 nm之间的锗纳米线的原子排布和电荷分布进行了计算研究。硅、锗纳米线宽度的改变使原子排布,纳米线的原子间键长和键角发生明显改变。纳米线表层结构的改变对各层内的电荷分布产生重要影响。纳米线中各原子的电荷转移量与该原子在表层内的位置相关。纳米线的尺寸和表层内原子排列结构对体系的稳定性产生重要影响。 相似文献
4.
通过微弧氧化(MAO)设备在锆(Zr)合金表面制备氧化陶瓷涂层. 研究工作电压对Zr合金表面MAO涂层形貌、硬度、粗糙度、元素分布和相结构的影响. 分析工作电压对Zr合金表面MAO涂层腐蚀和磨蚀性能的影响. 结果表明:MAO涂层表面具有典型的多孔和火山熔融特征,主要由m-ZrO2和t-ZrO2相组成. MAO涂层的粗糙度比基体高,且在电压为340 V时的粗糙度最高,达到1.36 μm. MAO涂层可分为内层致密层和外层多孔层,涂层厚度随着工作电压的增加而增加,厚度为5~9 μm. 电压为260 V的MAO涂层的结合强度最高,达到44.3 N. MAO涂层相比较于基体具有更好的耐腐蚀性能,电压为260 V的MAO涂层具有最高的自腐蚀电位(?0.205 V)和最低的腐蚀电流密度(6.24×10?9 A/cm2). 这是因为电压为260 V的MAO涂层具有最致密的结构,而内层致密层可以阻碍腐蚀液进入基体. MAO涂层的主要磨损机理为磨粒磨损和氧化磨损. 工作电压为260 V的MAO涂层的磨损率仅为Zr合金基体的1/4. 相似文献
5.
为了提高Ti6Al4V合金的耐磨减摩性能,在其表面利用激光熔覆技术制备出两种不同配比的Ti3SiC2/Ni60复合涂层,分别是5%Ti3SiC2+Ni60(N1)和10%Ti3SiC2+Ni60(N2)(均为质量分数),研究了这两种涂层在室温、300和600 ℃下的微观组织、显微硬度、摩擦学性能表现及相关磨损机理. 结果表明:涂层主要由硬质相TiC/TiB/TixNiy,γ-Ni固溶体连续相和润滑相Ti3SiC2组成. N1、N2涂层的显微硬度均为基体(350HV0.5)的3倍左右,分别为1 101.90HV0.5 和1 037.23HV0.5 ,在室温、300和600 ℃下的摩擦系数分别为0.39、0.35、0.30和0.41、0.45、0.44,均小于基体的摩擦系数(0.51、0.49、0.47). N1、N2涂层在室温、300和600 ℃下的磨损率分别为3.07×10?5、1.47×10?5、0.77×10?5 mm3/(N·m)和1.45×10?5、0.96×10?5、0.62×10?5 mm3/(N·m),均远小于基体[35.96×10?5、25.99×10?5、15.18×10?5mm3/(N·m)]. 在本文中Ti3SiC2提高了Ti6Al4V合金的耐磨减摩性能,使得N1涂层表现出更好的减摩性能,N2涂层表现出更好的耐磨性能. 室温下,磨粒磨损、塑性变形以及轻微的黏着磨损为两种涂层的主要磨损机理;300 ℃时,塑性变形、氧化磨损和黏着磨损是N1涂层的对应机理,600 ℃时出现了三体磨粒磨损;在300和600 ℃时,黏着磨损、氧化磨损及磨粒磨损为N2涂层的主要磨损机理. 相似文献
6.
基于PCA的土壤Cd含量高光谱反演模型对比研究 总被引:4,自引:0,他引:4
土壤重金属污染对人类健康造成了极大的威胁,如何快速摸清土壤污染情况尤为重要。高光谱遥感具备光谱分辨率高,快速无损等优势,使其在土壤组分反演方面具有巨大的潜力。针对高光谱信息冗余及光谱变换对土壤镉(Cd)含量估算的影响进行分析,并利用变换前后的高光谱数据对比研究了不同高光谱模型对土壤Cd含量反演的性能。首先利用等离子体质谱法和FieldSpec4地物光谱仪收集了56组土壤样品的Cd含量和对应的高光谱曲线(350~2 500 nm);为了弱化光谱测定中光亮变化和土壤表面凹凸对实验结果的影响,研究对高光谱数据进行倒数对数预处理;考虑到高光谱数据中存在大量的信息冗余,研究采用了主成分分析(PCA)对高光谱数据进行降维处理并最终保留了前12个主成分量作为特征变量。针对高光谱反演模型,研究选择了偏最小二乘(PLSR)、支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)和随机森林(RF)四种回归模型建立PCA主成分与Cd含量之间的关系;最后,研究选取了决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和RPD三种精度评估指标评估回归模型的拟合精度,结果表明针对光谱采用PCA波段降维的方法处理后,选取的12个主成分对变化前后的光谱累计贡献率均达到99.99%,作为模型的输入变量,四种模型均具有一定的预测能力。无论光谱变换与否,PCA-RF反演模型的预测能力均为最好(R2分别为0.856和0.855,RPD均高达3.39)。利用PCA对高光谱数据降维处理可以有效降低高光谱数据冗余,有力的保证模型的预测能力。以PCA筛选出的主成分量可以作为模型极好的输入变量,以RF为基础的高光谱反演模型在反演土壤Cd含量时具有最佳效果,可为该区域及类似地区的土壤重金属污染物反演提供新的方法支撑。 相似文献
7.
采用基于密度泛函理论的第一性原理平面波赝势方法,计算不同数量的锂离子引起的硅材料晶体结构的变化以及在嵌锂过程中形成LixSi(x=1、2、2.4、4.4)合金相的形成能与电子结构.采用LST/QST方法计算过渡态,模拟合金体相中的锂离子迁移过程.计算结果表明,随着嵌锂数量的增加,硅晶胞的体积在不断增大;LixSi合金相的形成能为负值,表明在嵌锂过程中锂离子和硅原子可以自发形成这些合金相,其中Li7Si3合金最容易形成;随着嵌锂量的增加,锂离子在费米能级处s轨道提供的电子数逐渐增加,锂硅合金在费米能级处的电子数量呈增大趋势,表明锂硅合金的导电性越来越优;常温下Li2Si体相中很难直接形成锂离子空位,但锂离子空位的迁移过程很容易发生. 相似文献
8.
采用生物质原料腰果酚和9,10-二氢-9-氧杂-10-膦杂菲-10-氧化物(DOPO)为原料, 合成了一种磷杂菲改性腰果酚多元醇(P-Cardanol-Polyol), 并利用核磁共振氢谱和磷谱对其结构进行了表征. 利用P-Cardanol-Polyol对聚氨酯硬泡(RPUF)进行阻燃改性, 得到一系列阻燃聚氨酯硬泡. 考察了P-Cardanol-Polyol的用量对阻燃聚氨酯硬泡的形貌、 密度、 热导率、 压缩性能、 热稳定性以及阻燃性能的影响. 研究结果表明, P-Cardanol-Polyol对聚氨酯硬泡的密度影响可以忽略不计; 随着P-Cardanol-Polyol的加入, 阻燃聚氨酯硬泡的平均孔径逐渐减小, 热导率也逐渐降低. 未改性聚氨酯硬泡的最大热释放速率和总放热量分别为390 kW/m2和31.9 MJ/m2, 阻燃聚氨酯硬泡则降低至340 kW/m2和24.6 MJ/m2. 此外, 阻燃聚氨酯硬泡的压缩强度比未改性聚氨酯硬泡提升了约13%. 炭层分析结果表明, P-Cardanol-Polyol能够促进聚氨酯硬泡形成连续致密且具有良好抗热氧化性能的炭层, 有利于减少燃烧过程中可燃性气体的逸出, 从而提升阻燃性能. 相似文献
9.
催化剂由于具有降低电化学过电位和改善动力学条件的能力,在各种储能器件中起着至关重要的作用.在锂离子电池中,首圈放电过程中形成的固体电解质界面膜,通常被认为是一旦形成就稳定不分解的.而在过渡金属的催化下,这种电解质分解衍生的聚合物凝胶状膜(PGF)能可逆地形成和分解.这种过渡金属催化机制可以进行催化储锂,即形成的PGF具有存储锂离子的能力,可提供额外的储锂容量,并且形成的PGF对枝晶的穿刺起到保护作用,提高锂离子电池的安全性.然而,由于锂离子电池中非常复杂的反应环境,常规测试手段很难对过渡金属的催化作用进行精准的表征.高精度测试技术的缺乏,限制了人们对催化机理的深入理解.过渡金属的磁性对价态和电子态密度高度敏感,所以在过渡金属催化过程中发生的电子转移会使其磁性发生相应的变化,这将催化与磁性紧密的联系在一起,使实时磁性测试成为研究过渡金属催化机理的有力工具.利用实时磁性测试可以精确地检测到催化过程中由电子转移产生的磁响应信号,从而对催化机理进行系统深入地研究.本文采用高精度的实时磁性测试技术对磁控溅射制备的氧化钴电极进行了测试,以得到关于锂离子电池中过渡金属催化的直接实验证据.磁控溅射制备的薄膜电极,没有导电添加剂和粘结剂的影响,尽可能地避免了其他因素对锂离子电池电化学反应过程的影响,更有利于对催化机理的深入研究.借助高精度的实时磁性测试,本文成功地检测到了在Co的催化作用下PGF的可逆形成和分解所引起的磁响应信号.此外,在不同的溅射气氛和溅射时间下,制备了一系列CoO/Co薄膜,系统研究了Co含量和薄膜厚度对催化性能的影响,得到了关于过渡族金属催化的更系统、更深入的认识.实时磁性测试结果表明,Co含量增加会使Co的催化作用增强,使催化过程中产生的磁响应信号变得更强.另外,电极厚度的降低可以提高催化储锂在电化学储锂中的占比,使得催化反应的磁响应信号变得更加明显.本文强调了实时磁性测试在催化领域研究中的重要性,加深了对过渡金属催化机理的认识,为设计基于催化储能的新型储能器件提供了关键的指导作用. 相似文献
10.
由复合材料构成的板结构一直以来受到很大关注, 其中功能梯度碳纳米管增强复合材料(functionally graded carbon nanotube-reinforced composite, FG-CNTRC)具有异常优越的力学性能, 使得诸多学者展开了对功能梯度碳纳米管增强复合材料板结构力学行为的研究. 本文以FG-CNTRC板为研究对象, 将一种新型的区域型无网格方法——广义有限差分法应用于求解基于一阶剪切变形的FG-CNTRC板结构的静态线性弯曲和自振模态问题. 广义有限差分法(generalized finite difference method, GFDM)基于函数的泰勒展开式和移动最小二乘法将计算区域中任意一子区域中心点处函数值的各阶偏导数表示成该支撑域节点上函数值的线性叠加. 该方法不仅无需网格划分和数值积分而且避免了全域无网格配点法通常遇到的病态稠密矩阵问题, 使得这类方法具有形式简单、易于应用和实现等优点, 目前广泛应用于各种科学和工程计算问题. 本文首先介绍了基于一阶剪切变形理论的功能梯度碳纳米管增强复合材料板的广义有限差分法离散模型. 随后通过基准算例, 检验了广义有限差分法的计算精度与收敛性. 最后数值分析和讨论了碳纳米管中不同分布型、体积分数、碳纳米管旋转角度、宽厚比、板倾斜角度和长宽比等对FG-CNTRC板结构弯曲和模态的影响. 相似文献