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1.
磁性材料是信息时代重要的基础材料,不同的磁性基态是磁性材料广泛应用的前提,其中铁磁基态是高性能磁性材料的关键要求.本文针对材料项目数据库中的无机磁性材料数据,采用机器学习技术实现无机磁性材料铁磁、反铁磁、亚铁磁和顺磁基态的分类以及无机铁磁性材料磁矩的预测.提取了材料的元素和结构属性特征,通过两步式特征选择方法分别为磁性基态分类和磁矩预测筛选了20个材料特征,发现材料特征中的电负性、原子磁矩和原子外围轨道未充满电子数对两种磁性性能具有重要贡献.基于机器学习的随机森林算法,构建了磁性基态分类模型和磁矩预测模型,采用10折交叉验证的方法对模型进行定量评估,结果表明所构建的模型具有足够的精度和泛化能力.在测试检验中,磁性基态分类模型的准确率为85.23%,精确率为85.18%,召回率为85.04%, F1分数为85.24%;磁矩预测模型的拟合优度为91.58%,平均绝对误差为0.098μB/atom.本研究为无机铁磁性材料的高通量分类筛选与磁矩预测提供了新的方法和选择,可为新型无机磁性材料的设计研发提供参考. 相似文献
2.
钛(Ti)及其合金凭借优异的机械性能和良好的生物相容性,一直是骨和牙种植体的主要临床应用材料。由于钛及其合金自身的生物惰性,不易与周围骨组织进行快速的骨整合,因此其表面的生物活性有待进一步提高。羟基磷灰石(HA)是人体骨和牙齿的主要无机成分,具有良好的生物活性和生物相容性,受其力学性能的制约,常被作为涂层材料覆盖在钛基体表面,用以提高植入体的生物活性。但一直存在涂层与基体界面结合强度低和涂层力学稳定性差的问题,成为限制其临床广泛应用的主要因素。本文从涂层结构设计、成分设计及制备方法等方面,就国内外改善钛基底与HA涂层界面结合性能的研究现状和发展动态作一综述,为高性能钛植入体的制备和应用提供参考。 相似文献
3.
由于成本低,运行稳定,重力驱动移动床在高温固体散料余热回收领域应用潜力较大。然而,相关强化传热技术目前仍待完善。本文基于离散单元法,对颗粒流外掠翅片单元的流动换热特性进行了数值研究。研究表明:通过翅片增加换热面,可以显著提高传热量,但不同翅片单元外颗粒流传热特性不同。颗粒流与不同表面的换热,由颗粒更新、颗粒接触、颗粒竞争掺混以及表面面积共同决定。总体来说,在迎流区,倾斜平表面能扩大面积并确保颗粒更新,更有利于换热增强。而对于背流区,竞争掺混与颗粒接触的影响更大,采用圆弧表面更有优势。 相似文献
4.
采用离子液体1-丁基-3-甲基咪唑双(三氟甲烷磺酰)亚胺盐([Bmim][TFSI])辅助合成了Fe3O4纳米粒子,研究了其磁、电化学方面的性能,并利用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)等对样品进行了表征。实验结果表明:以该离子液体为稳定剂合成的Fe3O4纳米粒子平均直径约为20 nm,且形貌均一,在室温下表现出超顺磁性,饱和磁化强度为68.13 emu/g。将所得Fe3O4纳米粒子应用于锂离子电池负极材料,在电流密度为0.1 A/g条件下,首次充放电比容量分别高达1025 mAh/g和1428 mAh/g。 相似文献
5.
由于NH3在大气气溶胶化学中具有重要作用,所以快速和精确反演NH3浓度对环境问题非常重要.本文以9.05μm的室温连续量子级联激光器(quantum cascade laser,QCL)作为光源,采用波长扫描直接吸收可调谐二极管激光吸收光谱(tunable diode laser absorption spectroscopy,TDLAS)技术,研究了QCL在1103.4 cm–1的光谱特性,获得了激光器控制的温度电流与波长的关系.设计了QCL二级温控的低压实验平台,测量氨气在1103.4 cm–1处的6条混叠吸收线,在降低压强的情况下谱线展宽变小,使混叠光谱分离,由此计算各条吸收线的线强,进一步对测量不确定度进行分析.针对混叠严重的光谱提出了低压分离单光谱精确反演气体浓度的方法,并进行了实验验证.通过与HITRAN数据库进行结果对比,得出氨气在1103.4 cm–1的实验测量线强值与数据库偏差为2.71%-4.71%,实验测量线强值的不确定度在2.42%-8.92%,极低压条件下反演浓度与实际值的偏差在1%-3%. 相似文献
6.
利用等体积浸渍法制备Cu-Ce/γ-Al2O3催化剂,并在无H2存在的条件下对硬脂酸进行催化水热液化。对催化剂进行BET比表面积分析和X射线衍射(XRD)分析可知,Cu-Ce/γ-Al2O3催化剂中存在CuO和CeO2两种晶型,在300℃条件下水热反应12 h后具有更好的热稳定性。通过对硬脂酸进行水热液化实验和对生物油进行气相色谱-质谱(GC-MS)分析发现,加入Cu-Ce/γ-Al2O3催化剂能够获得最高的硬脂酸转化率(94.71%)和总烃产率(81.41%),水热液化脱氧效果最好。分析正烷烃的产率,结果发现硬脂酸在高温水热条件下主要发生脱羧反应。Cu-Ce/γ-Al2O3催化剂的加入能够同时促进反应过程中脱羧反应、加氢脱氧反应和裂化反应。此外,Cu-Ce/γ-Al2O3还能够促进羰基基团的脱除,有效减少产物中的醛和酮类物质。 相似文献
7.
9.
一种自适应层进式Savitzky‐Golay光谱滤波算法及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)利用半导体激光器的可调谐和窄线宽特性,通过选择特定气体的单条吸收线,排除其余气体的干扰,可以实现高精度、高选择性的气体浓度测量,在气体浓度检测系统中具有广泛的应用前景。在不同的应用条件和环境下,需要解决相应的硬件和数据处理方面的技术问题。主要研究TDLAS技术机动车尾气CO组分浓度遥测系统中的光谱数据处理问题,该系统利用路面漫反射回波信号遥测行驶中的机动车尾气CO组分浓度。由于激光扫描光谱回波信号受到漫反射面情况变化、空气环境变化、尾气湍流影响等因素影响,探测器收集到的信号不仅较弱同时也夹杂着多种噪声, 即测量光路信噪比较差, 故提出一种自适应层进式Savitzky-Golay(S-G)平滑滤波算法,实现了对光谱进行滤波处理从而更加准确地反演CO浓度。S-G滤波算法因其原理简单、功能强大、只需设置两个参数(窗口大小、拟合阶数)等优点,已广泛应用于光谱处理。如何正确设置S-G算法参数使滤波效果在去噪不足和过度滤波之间找到平衡点,是该滤波算法应用的一大难题。设计的检测系统中,测量光路光谱信号为非平稳信号,噪声和有效信号幅度时变,最佳窗口大小和多项式阶数随信号动态而变化,且变化区间较大,使用固定参数的S-G滤波器难以达到最佳效果。提出的自适应层进式S-G平滑滤波算法,通过逐层将测量光路光谱信号经过S-G滤波后,与参考光路的光谱信号设置的参考段比对信号相关系数和信号一阶导相关系数的和,以自适应得到逐层最优参数。通过对信噪比从9.81~29.77的10组不同带噪光谱分析验证了该算法的有效性,自适应层进式S-G算法能较好地去除噪声并还原带噪信号所携带的待测气体浓度信息,与带噪光谱对比,吸收光谱峰值最大误差由25.152%降至5.917%,积分吸光度最大误差由18.1%降至3.9%。在实现的系统中,使用自适应层进式S-G算法对测量光路进行滤波处理,并对不同车型、不同排量、燃烧不同油品的机动车在怠速和缓速通过(5 km·h-1)系统时其排放的CO浓度进行实时在线监测。 相似文献
10.
本文讨论一类厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)系统的周期解问题.首先建立一类具广义非线性阻尼项的11年周期太阳循环强迫厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)系统;其次得到对应无阻尼系统的精确解,以及得到对应自治系统的周期解不存在性结果;再次运用Mawhin重合度理论,得到该模型的周期解存在性结果,推广了已有的结果;最后举例证明本文结果的正确性. 相似文献