一种油溶性季铵盐离子液体作为PAO基础油添加剂的摩擦学研究

合成了新型季铵盐磷酸酯油溶性离子液体(N₈₈₈₁₆P₄),采用热重分析仪(TGA)分析其热稳定性. 采用SRV-V微动摩擦磨损试验机和Bruker-NPFLEX表面非接触光学三维轮廓仪考察该离子液体作为聚α-烯烃(PAO 10)基础油减摩抗磨添加剂及其与商业添加剂二烷基二硫代磷酸锌(ZDDP)复配后的摩擦学性能. 结果表明:N₈₈₈₁₆P₄具有优异的油溶性能,与ZDDP具有良好的配伍性. 在室温和高温(100 ℃)条件下,N₈₈₈₁₆P₄均可显著改善PAO 10的减摩抗磨性能. 相较于与ZDDP复配,N₈₈₈₁₆P₄ 单独作为PAO 10添加剂表现出更优异的减摩抗磨性能. 铜片腐蚀试验结果表明,N₈₈₈₁₆P₄几乎没有腐蚀性,且与ZDDP复配后能够明显抑制ZDDP的腐蚀. 利用扫描电子显微镜(SEM)对磨斑表面形貌进行进一步分析,同时结合能谱仪(EDS)和X射线光电子能谱仪(XPS)对磨斑表面主要化学元素进行分析,证明N₈₈₈₁₆P₄能够与金属基底发生复杂的摩擦化学反应,由于其在摩擦副表面形成了含N和P元素的化学反应膜,从而起到优异的减摩抗磨作用.      

Ornstein-Uhlenbeck半群证明不等式的一些应用

按照Ornstein-Uhlenbeck的思想方法,用Ornstein-Uhlenbeck半群和Ornstein-Uhlenbeck算子的一些重要性质,对Brascamp-Lieb不等式、高斯对数Sobolev不等式、逆Bobkov等周不等式等几个重要的几何与分析不等式给出了另一证明.     

自然灾害应急能力评估模型设计——基于河北滦县地区的案例研究

如何量化自然灾害应急能力评价指标一直是地方政府完善应急体系的主要难点.按照国际应急能力评价原则,构建了一套应急能力评价指标体系,并采用模糊层次分析法(FAHP)确定各层次指标权重,采用专家模糊打分法建立评价指标集,并通过对模糊评价进行赋值,最后通过计算得到被评价地区的自然灾害应急能力水平.实例说明了河北省滦县自然灾害应急能力评价的具体过程,研究结果表明,该评估方法是地方政府自然灾害应急能力评估的有效工具.     

机器学习方法在股指期货预测中的应用研究——基于BP神经网络、SVM和XGBoost的比较分析

机器学习在人工智能领域取得了巨大的成就,在学界和业界都掀起了机器学习的热潮.针对股指期货交易速度快、交易频率高和交易量巨大且交易数据具有高纬、时序的特征,构建了新的股指期货量化投资模型,采用沪深300股指期货1分钟高频数据作为研究对象.并对比分析了神经网络、支持向量机和XGBoost对股指期货下1分钟价格的变动方向的预测能力.研究结果表明,三种机器学习方法都具有较好的预测能力,但XGBoost的预测能力要优于传统的神经网络和支持向量机.