松木粉聚醚砜树脂复合材料的选择性激光烧结成型工艺参数优化

用松木粉、聚醚砜树脂粉末按照1∶4的质量比,制备松木粉聚醚砜树脂复合材料;用HRPS-ⅢA型快速成形机,选择性激光烧结加工木塑制件试验;用差示扫描量热仪、傅里叶变换红外光谱仪、扫描电镜,对复合材料的热性能、微观组织结构进行表征。结果表明:当激光功率为8.8 W、扫描速率为1 800 mm/s、烧结间距为0.1mm、单层厚度为0.1 mm时,木塑复合材料的力学性能达到最优值。     

松木粉／聚醚砜树脂复合材料的制备及选择性激光烧结试验

以松木粉、聚醚砜树脂为材料,用SHR－10A型高速混合机制备松木粉／聚醚砜树脂复合粉末;用HRPS－ⅢA型激光粉末烧结快速成型机,遴选出复合粉末可用于选择性激光烧结工艺参数及适宜的预热温度,烧结成型。测量了不同松木粉质量比对复合粉末力学性能的影响,观察并测量了输入不同的能量密度时,烧结试件的成型效果和力学性能。结果表明：随着松木粉质量比的增加,木塑复合材料的力学性能降低。对于松木粉质量比为20％的木塑复合粉末,当输入的能量密度为0．128 J／mm3时,复合粉末即可成型;当输入的能量密度为0．312 J／mm3时,木塑复合材料的拉伸强度达到4．8465 MPa,弯曲强度为8．2152 MPa,冲击强度为1．2574 MPa,此时力学性能最强;若输入的能量密度大于0．312 J／mm3时,出现过烧现象,力学性能下降。采用扫描电镜对烧结件断面的形貌进行了表征。     

竹粉／共聚酰胺激光烧结复合材料的制备与成型特性1）

利用物理混合法制备了竹粉／共聚酰胺复合材料,并且研究了该材料的激光烧结特性;通过DSC曲线,确定粉床的预热温度,利用电镜扫描图片分析了该材料激光烧结成型特性。结果表明该材料具有良好的激光烧结特性,成型精度较高。当选用激光功率10 W、烧结间距0．1 mm、层厚0．1 mm和扫描速度2000 mm／s加工参数时,拉伸件的平均拉伸强度8．3 MPa。     

竹粉/PA复合混粉激光烧结制件弯曲强度研究

以竹粉为原料,低熔点聚酰胺(PA)为粘合剂,利用机械混合法制备了竹粉/PA复合混粉.对该材料激光烧结成型件进行了弯曲强度测试.试验结果表明竹粉/PA复合混粉激光烧结成型特性好,当其他烧结参数不变的情况下,抗弯强度随激光功率增加而增加,当粉末床能量输入密度为0.22 J/mm3时,弯曲强度为15.1 Mpa,弯曲模量为219.7 Mpa.     

固体氧化物燃料电池LSM阴极材料的制备及选择性研究

采用固相法、燃烧法和溶解-凝胶法等3种制备固体氧化物燃料电池阴极材料的常用方法合成了La0.7Sr0.3MnO3（LSM）材料．合成的粉体成,钙钛矿结构,没有杂相生成．采用三电极法对阴极材料的电化学性能进行了研究;同时将制备的3种LSM阴极材料应用于阳极支撑型固体氧化物燃料电池,组装成单电池,采用四电极法对单电池的输出性能进行了测试和比较．结果表明,溶胶-凝胶法合成的LSM阴极材料在800℃下界面电阻最小。约为3Ω·cm^2,表现出良好的电性能．溶胶-凝胶法合成的LSM阴极材料制备的单电池电化学性能优良,在800℃时,输出功率密度达745mW／cm^2．     

基于灰色序列GM(1,1)模型的阿克苏市建设用地需求预测研究

科学合理的建设用地需求预测能够为土地利用总体规划提供有力的科学依据。引入灰色系统理论,利用阿克苏市1999~2005年建设用地统计数据建立灰色序列GM(1,1)模型,对阿克苏市建设用地需求进行预测。结果表明:预测结果通过精度检验,具有有效性和实用性。     

激光和^60Co—γ对小麦L2代性状的遗传变异及选择研究

采用Ｈｅ－Ｎｅ激光和Ｎ２激光辐照小麦干种子,研究小麦Ｌ２代主要性状的遗传变异。结果表明,激光和６０Ｃｏ－γ诱变后代的变异程度不同,差异明显。Ｈｅ－Ｎｅ激光和Ｎ２激光诱变后代的变异随照射时间的增加而加大。不同激光和６０Ｃｏ－γ处理诱变后代的变异大小顺序是：激光与６０Ｃｏ－γ复合处理＞６０Ｃｏ－γ处理＞激光处理。由籽粒产量、株高及籽粒产量和旗叶长构成的选择指数,其遗传进度的相对效率比籽粒产量直接选择高２９．８５％和２９．０８％,且仅涉及两个性状,实用性强,为较优选择指数。     

基于采样密度不同土壤的水分特征参数的预测及误差分析

目前土壤水分特征曲线（h-θ曲线）的研究普遍采用vanGenuchten模型（简称VG模型）。利用不同取样精度的土壤,将土壤质地（砂土、粘粒、粉粒含量）和容重作为输入值,探讨了使用基于土壤转换函数的BP神经网络模型来预测0～20cm表层土壤水分特征曲线参数,用甘肃称钩河流域小流域的土样进行了预测和误差分析。结果表明,使用线性回归能够减小预测误差与实测值差距;BP神经网络预测饱和体积含水量的准确性比预测剩余体积含水量和田间持水量要高。为了进一步提高预测精度,还应尽可能地包括土壤结构、有机质含量等信息。     

夏谷种植密度与产量预测模型的研究

采用田间小区试验和非线性回归分析的方法,对作物的密度与产量的经验模型进行模拟和比较。结果表明:二次曲线模型运算简洁、可操作性强,是模拟谷子密度与产量关系的最优模型。谷子种植密度对籽粒产量具有重要影响。谷子籽粒产量随着种植密度增加呈先升后降的趋势。     

基于灰色马尔可夫链模型的水质预测

GM(1,1)模型由于其原始数据的起伏性和无序性,预测结果不是很理想.针对这一情况,采用马尔可夫链模型对GM(1,1)模型结果进行优化,并应用该模型对太子河干流化学需氧量进行预测.结果表明,应用灰色马尔可夫链模型进行预测,化学需氧量成逐年下降的趋势,2012年实际化学需氧量为11.4 mg/L,结果在(9.97,12.59)的预测区间,说明应用灰色马尔可夫链对水质进行预测是可行的.     

基于BP神经网络的河川年径流量预测

运用人工神经网络模型对松花江流域年径流量径流序列做出预报,表明了人工神经网络模型在水文预报中具有一定的优势。通过对基本BP网络算法和L-M算法的比较工作,得到了适合该神经网络模型的训练算法,既L-M算法,提高了预报的精度。以松花江流域哈尔滨站年径流量实测序列为研究对象,在数值试验的基础上找到了适合于松花江流域哈尔滨站年径流序列预报的人工神经网络预报模型结构,提高了该模型的预报准确性。     

基于人工神经网络的杉木可变密度蓄积量收获预估模型

采用人工神经网络方法拟合杉木林分蓄积量与立地质量、林龄、林分密度之间的非线性关系,建立了杉木可变密度蓄积量收获预估BP网络模型,并对所建立的模型进行精度检验.检验表明,所建模型预测精度高,可应用于森林经理调查、数据更新与经营决策优化以及编制可变密度收获表.     

基于增强回归树的海河平原小麦赤霉病预测模型构建与验证

[背景]自1995年至今,小麦赤霉病(Fusarium head blight,FHB)逐渐在海河平原蔓延,由零星出现演变成连片发生,在流行年份呈现出暴发快、面积大、损失重的特点,小麦赤霉病已由次要病害上升为主要病害之一.准确的预测预报是有效控制小麦赤霉病发生与发展的关键和难点.[目的]根据海河平原小麦赤霉病发生情况的...     

基于改进粒子群算法的烧结配料预测模型

针对烧结配料系统中的非线性、复杂性和相关性，基于BP神经网络建立烧结配料的预测模型，并采用粒子群算法对预测模型参数进行优化。为了克服粒子群算法的局部收敛性，在迭代过程中，根据迭代次数对惯性权重进行动态非线性调整，从而提高算法的搜索能力。仿真结果表明，所提出的改进粒子群算法与传统的粒子群算法比较，收敛速度快、迭代次数少、具有较强的全局寻优能力。