以天然矿物为全部硅铝源低成本绿色合成ZSM-5分子筛的研究

ZSM-5分子筛被广泛地应用于催化、吸附分离、离子交换和绿色化工等领域,但目前其合成主要是以无机化学品为硅铝源,从源头来看是非绿色化的过程.我们以热活化的硅藻土和亚熔盐活化的累托土为全部硅铝源,通过调变两种矿物的加入比例调变合成体系的硅铝比,在水热合成体系中制备ZSM-5分子筛.系统地考察模板剂用量、碱度、投料硅铝比、晶化时间等合成条件对产物结构和性质的影响,并对在最优条件下合成的ZSM-5分子筛的物化性质进行了详细地表征,结果表明：以天然矿物为全部硅铝源可以合成出具有较高结晶度、晶粒尺寸约为4 μm的六面体挛晶形貌的ZSM-5分子筛,该分子筛比商业ZSM-5分子筛具有更高的水热稳定性和更优的加氢异构性能.     

有限变形下线弹性裂尖场的渐近分析

对有限变形下线弹性Ⅰ型裂纹场建立了无需分区的统一控制方程并进行了渐近分析, 利用“打靶法”得到位移场在物质描述与空间描述下的渐近阶次分别为3／4和1,Green应变、第二类P－K应力及Cauchy应力在物质描述与空间描述下的渐近阶次分数为－1／2和－2／3;对不同泊松比,裂尖有限变形线弹性场的位移均以UⅡ或u2为主导,裂纹张开角为π,现时构形中的大变形区为一垂直初始构形中裂纹表面的狭长带状区,应力则处于由σ22主导的单向拉伸状态,角分布函数U^-Ⅱ（0）及σ22^-(0)具有奇异性,但UL^-‘(Θ）／UⅡ^－‘(0)及σij^-(θ）/σ22^-(0)均趋于有限值。     

新型钝感含能材料LLM-105的研究进展

介绍了美国关于新合成的1 氧 2,6 二氨基 3,5 二硝基吡嗪(LLM 105)的研究进展,详细介绍了LLM 105的优点、合成方法、基本物理化学性质和爆炸性能。     

电控摩擦离合器的初步实验研究

以十二烷基磺酸钠水溶液作为润滑液,以石墨作为辅助电极,以氮化硅／黄铜摩擦片组成摩擦副,考察了自行研制的电控摩擦离合器试验台的工作特性及摩擦力矩对外加电场响应特性。结果表明,当外加电压从OV增加到20V时,电控摩擦离合器的摩擦力矩增大约2倍,摩擦力矩随外电压变化的响应时间约为3s。据此可以认为,电控摩擦技术可望应用于摩擦传动装置。     

以生活为源点的工业设计专业课题教学探究

专业课题是目前设计专业教学活动中比较有效的教学方式,它以多种形式出现在高校设计教学体系中.针对目前工业设计专业课题教学中存在的问题,突出以日常生活研究作为源点的教学理念,并探讨了其在具体设计教学实践中的实施与价值.     

银行卡网络价格结构与刷卡消费组合决策模型

针对银行卡网络价格结构与刷卡消费之间复杂的关联问题,引入双边市场理论和组合决策思想,以实现银行卡网络整体发展为目标,基于Wright等设计的银行卡网络交换费优化模型,建立了银行卡网络价格结构与刷卡消费组合决策模型.通过加入扰动因子、采用双适应值比较和保留边界不可行解改进了粒子群算法,解决了模型的求解难题,为合理制定银行卡网络价格结构提供了一种新方法,同时拓宽了双边市场理论的应用领域,在电子支付管理领域具有广阔的应用前景.     

一般二元关系下的关系决策系统属性约简

文献[Wang C Z,Wu C X,Chen D G.A systematic study on attribute reduction with rough sets based on general binary relations.Information Sciences,178(2008),2237～2261]将基于经典粗糙集上的属性约简模型推广到基于广义粗糙集模型上,给出了关系决策系统中属性约简的判定定理和辨识矩阵.但是在属性约简模型中,支撑域的界定使模型的一般性受到限制.本文通过重新定义决策域的正域,给出了改进的决策系统属性约简判定定理和辨识矩阵,并对约简性质进行研究,实现关系决策系统基于正域的属性约简.     

随机波动率跳-扩散模型下外汇期权本外币对称公式

外汇期权本外币对称公式表示本币看涨/看跌期权与外币看跌/看涨期权用同类定价函数表示的等价关系.通过测度变换法指出本币测度下的Bates模型和Heston模型在外币测度下保持模型类型不变,并且由此证明这两个模型下的本外币对称公式,其中的定价函数由Attari公式给出.数值分析给出了本外币对称公式的应用示范,并且详细分析了Attari公式的计算速度优势.     

基于免疫记忆克隆算法的指数化投资组合优化构建策略

本文基于克隆选择学说及基于克隆选择学说及生物免疫响应过程的相关机理,提出用于指数化投资的免疫记忆克隆算法,并将其应用于指数化投资组合优化构建模型的求解,旨在探索指数化投资的优化构建策略。文章首先提出多目标的指数化投资组合构建模型。其次,分别设计了适用于指数化投资组合构建策略的抗原、抗体、亲和度函数、克隆选择算子、免疫记忆算子和相应的进化算法。该算法有效避免了传统遗传算法所存在的计算后期解的多样性差、易早熟以及收敛速度慢等缺点。同时,提出了限制投资组合中股票数量的启发式算法。最后,使用包括上证180指数在内的6组世界主要股票市场指数及其成份股的历史数据对模型及算法进行测算,结果表明算法具有良好的求解能力和收敛速度,所建模型的合理性和有效性亦被论证,模型和算法均具有很强的实践价值;     

基于小波神经网络的中国能源需求预测模型

通过分析影响我国能源需求的主要因素,建立了基于小波神经网络的需求预测模型.采用定性与定量相结合的方式,分析了影响我国能源需求的主要因素,通过将人口总数、GDP、产业结构变化以及能源消费量的一阶滞后作为输入变量,建立基于小波神经网络的我国能源需求非线性预测模型.实验结果表明,该非线性预测模型与多元回归模型相比更加合理,具有更高的预测精度.