通过研究中性盐雾腐蚀研究热镀锌钢的腐蚀行为,明确不同时间周期下热镀锌钢的腐蚀过程及腐蚀机理.模拟中性盐雾加速试验,通过失重法、SEM、XRD以及拉曼光谱等分析方法,对比不同腐蚀周期对热镀锌钢腐蚀行为的影响.结果表明:随着腐蚀周期的增长,热镀锌钢的腐蚀速度呈现出逐步增大并最终趋于平稳的状态.腐蚀过程中,腐蚀表面首先出现白色和浅黄色锈迹,随着腐蚀的加剧,腐蚀表面逐渐出现褐红色以及黑色锈迹,腐蚀层也逐渐由较为致密转变为蓬松、开裂、剥落,腐蚀产物主要以ZnCl
2、Zn(OH)
2
以高锰酸钾(KMnO4)和盐酸(HCl)为原料,通过水热法制备出α-MnO2纳米管.将制得的MnO2以及SnCl2·2H2O分散于乙醇与去离子水体积比为1∶1的混合溶剂中,充分搅拌.通过高温烧结的方式将SnO2纳米颗粒生长在α-MnO2纳米管表面.采用X射线衍射仪(XRD),扫描电子显微镜(SEM)对样品进行了晶体结构表征以及表面形貌表征.测试了不同复合
以某农业植保无人机为研究对象,采用CFD仿真分析方法对油冷器的水冷、风冷两种冷却方式下的无人机流场特性进行数值模拟,分析各冷却风道风量、速度分布及整机换热量.结果显示风冷油冷器状态下整机散热能力较好,水冷油冷器状态下,散热器的热风回流较大,对整机散热不利.通过3D-CFD优化,将风扇转速提升至2500 rpm以上,水冷油冷器整机状态的换热能力可达到风冷油冷器整机状态;在水冷油冷器整机状态上增加散热器前端导风罩并适当提升转速(100 rpm左右),水冷油冷器整机状态的换热能力也可达到风冷油冷器整机状态,且整
过渡金属硫化物中MoS2因其独特的能带结构和优异的物理化学性能,具有较大的微波吸收潜力.本文以钼酸钠(Na2MoO4·2H2O)为原料,利用水热法制备了一种花球状MoS2,之后通过自组装法与还原氧化石墨烯(rGO)合成了不同质量比的MoS2/rGO二元复合材料.随着rGO的加入,复合材料的电导损耗随之增加,而介电常数较小的MoS2具有良好的阻抗匹配.因此
本实验的目的是研究复方小钻方3种颗粒剂对慢性盆腔炎大鼠的作用及机制.除假手术组大鼠外,其余大鼠左子宫内机械损伤加子宫内注射细菌混合液(大肠杆菌加金黄色葡萄球菌),每只0.1 mL复制慢性盆腔炎模型.10 d后,取72只成功模型大鼠随机分为9组,包括模型组、左氧氟沙星组(42 mg/kg)、花红片组(870 mg/kg)及复方小钻方3种颗粒剂(分别为Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ,每种2组,剂量均为9 g/kg和18 g/kg),另假手术处理的8只大鼠编入假手术组.假手术组和模型组大鼠灌胃0.5%羧甲基纤维素钠,其余大鼠按组别
为了解决传统图书推荐算法推荐准确性不高、效率低下的问题,本文提出了融合关联规则FP-Grow th和受限玻尔兹曼机RBM的混合推荐算法用于图书推荐.FP-Grow th算法能够处理复杂
为了提高开关柜设备温度预测的准确性,提出一种基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)循环神经网络的开关柜设备温度预测方法.首先获取电力开关柜设备相关数据集,并对原始数据集进行特征变量分析选择、数据预处理等工作;然后将处理后的数据集输入至LSTM循环神经网络中进行训练,得到LSTM温度预测模型;最后以6 kV开关柜母线设备为例,与多种预测算法进行设备温度预测对比实验.实验结果表明:相较于经典的神经网络和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)预
[目的]建立基于UHPLC-QE-MS非靶向代谢组学方法分析黑米水提物的功能活性成分。[方法]采用Waters ACQUITY UPLC BEH Amide(2.1 mm×100 mm,1.7μm)液相色谱柱;液相色谱A相为水相,含25 mmol/L乙酸铵和25 mmol/L氨水,B相为乙腈;梯度洗脱,流速为0.5 m L/min。Thermo Q Exactive HFX质谱仪在采集软件(Xcalibur,Thermo)的控制下以信息依赖模式采集质谱/质谱数据,并持续评估全扫描质谱。ESI离子源,正负离
物流园区在经济发展、各种交通方式的整合和城市生活环境的改善方面发挥着重要作用。然而,投入运营后的物流园区发展能否达到预期效益问题值得关注。选取河北省高碑店市新发地农副产品物流园区作为研究对象,应用模糊层次分析法,对可能影响物流园区的综合效益的要素进行了权重排列,在此基础上进行综合效益评价,最后根据上述方法得到结论和数据,提出物流园区综合效益的对策和建议。
针对压缩感知理论中确定性测量矩阵的构造问题,基于二进制伪随机序列,提出具有采样和重构性能的确定性测量矩阵.利用有限域、编码理论和伪随机序列等理论,引入奇数和偶数情况的低相关性二进制伪随机序列,在此基础上,提出了适用于压缩感知算法的确定性测量矩阵.理论分析和软件仿真实验表明,在同样的信号输入条件下,与高斯随机矩阵和伯努利随机矩阵相比,基于伪随机序列的测量矩阵具有更加优秀的信号重构性能和更低的实现难度.