基于模糊神经元PID算法的注塑机注射速度控制算法研究

基于一款市场较为畅销的注塑机, 设计出一种能精确控制注射速度的模糊神经元PID控制器. 首先, 设计出具有自学能力的神经元PID控制器, 利用模糊算法对其进行优化; 其次, 在原有注射速度线性数学模型的基础上, 构建注塑机注射速度的非线性模型; 最后, 利用MATLAB在所建数学模型的基础上对模糊神经元PID控制器进行仿真实验. 实验结果表明, 所设计控制器具有响应迅速、无超调量、控制精度高、控制稳定等优点.     

Single-atom Fe Embedded Co3S4 for Efficient Electrocatalytic Oxygen Evolution Reaction

Constructing atomically dispersed active sites with densely exposed and dispersed double metal-S_x catalytic sites for favorable OER catalytic activity remains rare and challenging. Herein, we design and construct a Fe₁S_x@Co₃S₄ electrocatalyst with Fe single atoms epitaxially confined in Co₃S₄ nanosheets for catalyzing the sluggish alkaline oxygen evolution reaction(OER). Consequently, in ultralow concentration alkaline solutions(0.1 mol/L KOH), such a catalyst is highly active and robust for OER with low overpotentials of 300 and 333 mV at current densities of 10 and 30 mA/cm², respectively, accompanying long-term stability without significant degradation even for 350 h. In addition, Fe₁S_x@Co₃S₄ shows a turnover frequency(TOF) value of 0.18 s⁻¹, nearly three times that of Co₃S₄(0.07 s⁻¹), suggesting the higher atomic utilization of Fe single atoms. Mössbauer and in-situ Raman spectra confirm that the OER activity of Fe₁S_x@Co₃S₄ origins from a thin catalytic layer of Co(Fe)OOH that interacts with trace-level Fe species in the electrolyte, creating dynamically stable active sites. Combined with experimental characterizations, it suggests that the most active S-coordinated dual-metal site configurations are 2S-bridged (Fe-Co)S₄, in which Co-S and Fe-S moieties are shared with two S atoms, which can strongly regulate the adsorption energy of reaction intermediates, accelerating the OER reaction kinetics.     

大型偏心结构吊装欠约束问题研究

吊装施工过程中被吊模块的水平度是作业要求的重要指标,通常需要增加配重调平。传统有限元方法需要补充约束以消除单元刚体位移,且需要重复计算平衡方程来求解调平载荷,效率不高。将模块的运动分解为随动坐标系的整体运动以及相对该坐标系的弹性变形,可将欠约束问题化为多体系统的静平衡问题。基于虚功率原理推导了吊装平顺时刻的节点力平衡方程以及相应的切线刚度矩阵,并将配重表示为基础配重与载荷系数相乘的形式。通过对节点力平衡方程求导,得到一组以载荷系数为自变量的微分方程,通过求解微分方程并结合水平度判据,可快速搜寻满足水平度要求的载荷系数。数值算例表明,该方法在解决偏心模块吊装欠约束问题方面具有明显的优势,在确定配重载荷方面具有较快的速度和合理的精度。     

基于CARS技术的超燃冲压发动机点火过程温度测量

相干anti-Stokes Raman散射（coherent anti-Stokes Raman scattering，CARS）技术作为一种非接触测量手段，已广泛应用于多种发动机模型燃烧室温度测量及地面试验.然而，目前的工作主要集中在稳态燃烧场温度的测量，缺乏用高分辨率的单脉冲来测量瞬变的燃烧火焰温度及组分浓度的研究.基于CARS理论，结合多参数拟合算法，开发了基于MATLAB的CARS光谱计算和拟合程序CARSCF；利用McKenna平面火焰炉在不同工况下进行了温度测量，并与DLR测量结果进行对比，结果显示开发的CARSCF具有较高的测量重复性和准确性；最后将CARS技术应用于测量超燃冲压发动机点火过程中的温度测量，获取了点火过程中的温度.结果显示，在来流Mach数为3的条件下，H₂/air点火过程中温度呈现急剧上升然后缓慢下降，而CARS信号则呈现急剧上升然后急剧下降随后又缓慢上升的趋势，并且在点火过程中最高温度为1 511 K.      

山东大学(威海)开展的核物理研究

综述了山东大学威海校区原子核物理研究团队在原子核精细谱学、核天体物理、探测器研制和高能核物理等方向开展的研究工作及最新进展；尤其重点介绍了$A\sim 110$核区原子核的形状共存和带交叉延迟，“订书机”和“雨伞”模式转动带，碳氮氧循环过程中关键核反应的测量进展，中子星参数化的状态方程及双中子星并合引力波研究，带电粒子探测器的设计与制作，相对论重离子碰撞物理中量子输运理论和高阶反常输运等研究工作，并展望了下一步的工作重点。     

苗族服饰色彩体系构建研究

色彩是民族服饰的核心要素，也是民族文化元素的重要组成部分，构建一套兼具科学性与实用性的色彩体系极具挑战性。在传统色彩地理学方法基础上，通过提取主题色和改进的关联规则挖掘方法，获取色彩数据、寻找色彩规则，并对其进行自然色彩体系（NCS）编谱分析，构建了一套苗族服饰色彩体系（Miao’s costume color system,MCCS）。该体系有助于进一步挖掘苗族服饰的配色规律，实现对苗族服饰色彩的数字化保护，为民族服饰色彩传承机理的探索与研究提供新的思路。     

石英砂粒径对水合物沉积物力学性质的影响

利用自主研发的水合物沉积物原位合成与力学性质测试的高压低温三轴仪,通过多级加荷的试验方法,以不同粒径的砂粒作为沉积物骨架进行三轴压缩试验,得到了剪切过程的应力-应变关系曲线,以及不同粒径尺寸沉积物的强度,还有剪切过程中的体积变化关系。结果表明:含水合物沉积物强度随着沉积物粒径尺寸的增大而增强;在降压剪切过程中,所有粒径的水合物沉积物式样均有明显的剪缩现象。     

基于LIBS技术的水泥粉末在线成分分析

在工业现场生产水泥的过程中，各种成分的含量直接影响着水泥的质量，因此如何快速准确地监测水泥中各个成分的含量意义重大。采用的实验方式为，将不经过任何预处理的水泥粉末直接放入位于二维移动平台上的物料盒中，通过激光诱导击穿光谱(LIBS)直接对水泥粉末表面的不同位置进行激发检测，对得到的光谱数据首先进行归一化和主成分分析等预处理操作，然后针对水泥中Ca, Si, Al, Fe, Mg五种元素，分别建立偏最小二乘(PLS)和支持向量回归(SVR)两种定量分析模型进行方法比较。此外，对比了粉末状水泥与压片式水泥两种测量方式的结果。实验结果表明，采用粉末状水泥直接测量的方式下，针对水泥样品元素浓度与所得到的光谱中特征线强度的关系，SVR方法比PLS方法更具优势，粉末状水泥直接测量的精度接近压片式测量的精度，说明LIBS技术对水泥粉末状样品直接在线测量具有可行性。     

三维网络结构NiCo2S4@NiCo2O4复合电极的制备及其性能

超级电容器具有更大的功率密度、优秀的循环稳定性、极快的充放电速度、超长的循环寿命以及环境友好等突出特点,其性能与构件关系密切,其中最根本的就是组成它的电极材料。本研究主要采用传统的水热法制备出钴酸镍(NiCo₂O₄)电极材料,进而通过离子交换(二次水热)制得镍钴硫(NiCo₂S₄),最后利用化学浴沉积(CBD)法使其与钴酸镍复合,得到最终所需的三维网络结构NiCo₂S₄@NiCo₂O₄复合电极。经过表面形貌表征、循环伏安测试、恒电流充放电测试以及比电容计算分析等可以证明:三维网络结构NiCo₂S₄@NiCo₂O₄复合电极的比电容及循环稳定性等远远优于复合前单一的纯NiCo₂O₄电极材料,具有极大应用前景。     

高维约束矩阵回归问题

高维约束矩阵回归是指高维情况下带非凸约束的多响应多预测统计回归问题,其数学模型是一个NP-难的矩阵优化,它在机器学习与人工智能、医学影像疾病诊疗、基因表达分析、脑神经网络、风险管理等领域有广泛应用.从高维约束矩阵回归的优化理论和算法两方面总结和评述这些新成果,同时,列出了相应的重要文献.