MoS_(2)/ZnO异质结纳米材料降解亚甲基蓝的光催化性能研究

为了提高ZnO的光转换效率,选用带隙较低的MoS_(2)形成异质结提高ZnO的光催化性能。通过水热法制备ZnO纳米棒,并进一步制备MoS_(2)/ZnO异质结构的纳米复合材料。通过扫描电镜(SEM)、X射线粉末衍射仪(XRD)、固体紫外可见漫反射测试仪(UV-Vis)和紫外可见分光光度计(UV-245)等分析方法对样品的形貌、结构及光学性能等进行表征。结果表明,MoS_(2)/ZnO异质结复合材料呈棒状结构,并由于内建电场存在可有效增强光生载流子的分离效率,进而提高了可见光区的吸收,提高了光催化性能。在模拟太阳光(包含紫外波段)下,60 min时MoS_(2)-15/ZnO纳米复合材料对亚甲基蓝的降解率可达99%,比纯ZnO的降解率提高了10%。

改进巴氏距离算法下混合级联直流输电纵联阻抗保护优化

为提高纵联保护在LCC-MMC混合级联高压直流输电系统中的鲁棒性,提出一种基于纵联阻抗和改进巴氏距离算法的高压直流输电纵联保护方案。该方案将巴氏距离算法与纵联阻抗保护相结合,对被保护线路首末两端电气量的差异进行量化,并通过量化后的数据,进行区内外故障的判定,然后基于能量函数构建了故障选极判据,保证了保护的可靠性;在此基础上,通过分形维数构建了改进的自适应滑窗,提高了保护的速动性。最后,基于Matlab与PSCAD/EMTDC平台建立了“白江工程”±800 kV LCC-MMC混合级联高压直流输电系统模型,并对所提改进后的保护方案进行验证。仿真结果表明所提保护方案能够快速可靠地判别区内外故障并正确完成故障选极,且有着较好的耐受过渡电阻能力。

多连杆刚柔机械手设计与手指减振分析

针对陶瓷易碎零件分拣过程中难以稳定抓取的问题,设计了一种能够有效稳定抓取的新型多连杆刚柔机械手。首先,以机械传动为基础,将刚性关节与柔性材料相结合,设计机械手的传动方式与柔顺关节的最优结构,并在三维软件上构建刚柔机械手的整体结构;其次,通过对机械手手指结构进行简化,采用拉格朗日理论和有限元离散方法,构建出具有尖端质量的手指多连杆刚柔耦合动力学模型;最后,求解出机械手手指在运动过程中的动力学方程。在此基础上,通过设计减振方案,对机械手手指结构做出优化和改进。仿真实验结果表明:在外激力为2 N的条件下,改进结构后的刚柔机械手手指其振动的幅度降低8 mm,且恢复稳定的时间缩短了4 s以上,在一定程度上提高了分拣和抓取过程中的抗冲击力,保证了对陶瓷易碎零件抓取过程的稳定性。

“菌剂+分子膜”发酵工艺改善秸秆与畜粪共堆肥效率

为更好地对农业废弃物进行合理利用,提高堆肥产品营养效率,采用新型“菌剂+分子膜”发酵工艺对改善秸秆与畜粪共堆肥过程中的理化性质、腐熟度、腐殖化和磷组分动态进行研究。结果表明,土壤总有机碳(TOC)、含水率(MC)、C/N和黄腐酸(FA)均呈下降趋势,总氮(TN)、腐殖酸(HA)、总磷(TP)和有效磷(AP)含量明显增加(p<0.05),这说明共堆肥产品的腐熟度和营养水平都得到了改善。此外,腐殖化指数分析和液相磷31核磁共振波普(^(31)P-NMR)测定分别表明了共堆肥腐殖化程度的提高和磷组分的变化。根据NY/T 525—2021,除水分外,最终堆肥产品的性能符合法规要求。研究结果可为“菌剂+分子膜”发酵工艺在提高堆肥效率方面提供全面的认识,为实现农业废弃物资源化提供科学可行的策略。

融合注意力机制卷积神经网络的扬声器异常声分类

针对扬声器异常声非线性、非平稳且易受外部噪声干扰,以及因特征冗余而导致扬声器异常声识别率偏低的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和一维卷积循环注意力网络(1DCNN-BiLSTM-Attention)相结合的扬声器异常声分类方法。首先,采集不同类型异常声信号,采用VMD对异常声信号进行分解并提取扬声器异常声特征,构建标签化的初始数据;其次,将特征数据输入至1DCNN-BiLSTM网络中进行初始化特征提取,利用注意力机制自适应优化网络对异常声特征的学习权重,提升网络对特征鉴别能力,并优化Dropout抑制网络在训练过程中存在的过拟合问题,构成1DCNN-BiLSTM-Attention分类网络;最后,将所提方法应用于扬声器异常声分类中。实验结果表明:该方法可以有效提取到扬声器异常声中的关键特征,平均分类准确率为99.17%,与VGG16、RF和DCNN相比,其准确率分别提高了13.14%、0.56%,12.34%。

一种密集多尺度特征引导代价聚合的改进立体匹配网络

针对目前立体匹配算法在重复纹理、无纹理、边缘等不适定性区域仍存在匹配不准确的问题,提出了一种基于PSMNet的密集多尺度特征引导代价聚合的立体匹配算法—DGNet(Dense multi-scale features Guided aggregation Network)。首先,基于密集连接空洞空间金字塔池化结构设计了密集多尺度特征提取模块,该模块利用不同膨胀率的空洞卷积提取不同尺度的区域级特征,并通过密集连接方式有效整合不同尺度的图像特征,使网络捕获丰富的上下文关系;其次,在每个视差等级下将左右特征图串联形成初始代价体,再提出密集多尺度特征引导代价聚合结构,在聚合代价体的同时自适应融合代价体和密集多尺度特征,从而使后续的解码层在多尺度上下文信息的引导下解码出更加精确和高分辨率的几何信息;最后,将全局优化后的高分辨率代价体送入视差回归模块以获得视差图。实验结果表明:所提算法在KITTI 2015和KITTI 2012数据集上的误匹配率分别降至1.76%和1.24%,SceneFlow数据集上的端点误差降至0.56 px,与GWCNet、CPOP-Net等先进算法相比,所提算法在不适定区域有明显改善。

基于数字孪生的工业机器人建模及监测方法

针对工业机器人数据不透明、监测存在死角等问题,通过对实体工业机器人分析和研究,构建数字孪生机器人监测系统。首先从几何、物理、逻辑3个维度完成虚拟机器人的建模;其次基于开放平台通信联合架构(open platform communications united architecture,OPC UA),实现机器人的数据采集和通信,设计用户显示界面,达到数据实时可视化的效果;最后,通过机器人仿真实验得出机器人末端执行器X、Y、Z坐标的相对位置误差分别为0.48%、0.32%、0.27%,通过数字孪生机器人监测同步实验验证机器人关节角度误差最大值为0.31°。实验结果表明:该方法能够实现数字孪生工业机器人的运动数据监测,减少工业机器人在生产过程中发生意外和故障的风险,为智能工业机器人的发展提供思路和方向。

结合非对称卷积与特征蒸馏的图像超分辨率重建网络

为了进一步提高单幅图像超分辨率(single image super-resolution,SISR)轻量化网络的图像重建效果,基于轻量化网络RFDN,提出一种结合非对称卷积与特征蒸馏的图像超分辨率重建网络(asymmetric convolution distillation network,ACDN)。首先利用非对称卷积构建特征提取模块,在残差块中并联2个不同卷积核的非对称卷积,增强网络对特征的提取能力;其次利用均衡注意力机制与非对称卷积改进特征蒸馏模块,强化网络对高频信息的获取;最后在重建模块中加入均衡注意力机制进一步提高网络的最终重建性能。实验结果表明:与RLFN、SMSR等先进轻量化网络相比,提出的ACDN网络能在5个标准数据集上重建出纹理细节更丰富的高质量图像,重建图像的峰值信噪比和结构相似性指标均有提升,并在网络模型的参数量和性能上达到了更好的平衡。

考虑输入饱和的机械臂轨迹跟踪滑模控制

针对复合干扰和输入饱和特性影响机械臂轨迹跟踪精度的问题,给出了一种基于输入饱和补偿的自适应积分滑模控制策略。首先,基于自适应控制方法设计了辅助函数,以消除输入饱和特性的影响;其次,利用所估计的复合干扰上限,结合非奇异积分终端滑模控制方法设计轨迹跟踪控制律,使跟踪误差快速收敛至零的邻域,且削弱了抖振,经过Lyapunov稳定性定理的证明,该算法可以保证轨迹跟踪误差的有限时间收敛性;最后,通过仿真与实验手段,与自适应非奇异快速终端滑模控制方法的对比验证了所提控制方法的有效性。结果表明:机械臂各关节在仿真和实验中分别可以在0.5 s和0.8 s内跟踪上期望轨迹,跟踪误差能降低到1.2×10^(-3)rad和8.7×10^(-3)rad内,有效解决机械臂输入饱和问题和复合干扰对系统轨迹跟踪控制精度的影响。

整体型Bi2WO6/石墨烯气凝胶的制备及性能

为得到易于回收的光催化材料,采用溶剂热法并结合冷冻干燥制备整体型Bi 2WO 6/石墨烯气凝胶,通过扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)、红外光谱(FT-IR)及紫外-可见漫反射光谱(UV-Vis)等方法对材料进行表征,探究不同水热温度对Bi 2WO 6/石墨烯气凝胶形貌、结构及性能的影响。结果表明,水热温度为120℃时材料整体性较好,110℃时光催化活性较好。在500 W氙灯照射下,光照120 min后对罗丹明B的降解率可达99.7%。

基于改进蚁群算法的自动落布车路径规划

针对自动落布车在使用蚁群算法(ant colony algorithm,ACA)进行路径规划过程中出现的收敛次数多、收敛速度较慢且容易陷入局部最优的问题,提出一种改进蚁群算法(improved ant colony algorithm,IACA)。首先对信息素挥发系数ρ进行自适应调整,令其做动态变化,克服算法的收敛次数过多,加快算法收敛速度,减少算法的收敛时间;其次引入细菌觅食算法中趋化操作的趋化步长因子对信息素更新公式进行改进,削减算法迭代的后期信息素浓度值,使算法在后期跳出局部最优值,提高算法全局搜索能力。利用MATLAB将改进后的算法在3种不同的栅格环境中进行仿真验证。结果表明:相比传统蚁群算法,改进后的算法收敛次数减少81.1%,最小路径长度减少6.3%,收敛时间减少20.7%。最后搭建ROS小车实验平台,利用ROS机器人系统对改进蚁群算法在模拟的织布车间环境中进行实验验证。结果表明:对比传统蚁群算法,改进蚁群算法在寻优时间上减少了8.6%。

故障关联矩阵下弹性配电网可靠性评估

配电网弹性是指系统受到干扰后恢复原有状态的能力,而自然灾害的频发要求配电网不仅在正常条件下能够可靠运行,而且还能够在极端灾害出现时保持必要能力。据此,提出一种基于故障关联矩阵(fault incidence matrix,FIM)的弹性配电网可靠性评价方法。通过建立FIM,使用简化的矩阵代数、布尔运算即可实现配电系统可靠性、弹性和供电能力的显式解析计算,避免了评估过程中故障枚举的重复性搜索工作,节省了计算时间,并且可适用于结构复杂的配电网,易于扩展。最后结果表明:采用文中方法的计算时间仅为约0.055 s,相较于故障扩散算法和分块算法分别减少87%和75%的时间。

基于CiteSpace的智能纺织服装产品研究进展

为揭示智能纺织服装的研究现状、热点和趋势,以CNKI数据库和WOS数据库中2012—2022年的相关文献为研究对象,采用CiteSpace可视化分析软件绘制知识图谱,分析智能纺织服装产品在国家、机构、作者方面的分布现状及合作情况,对研究热点和前沿趋势进行梳理。结果表明,2012—2022年,CNKI数据库发文量稳步上升,WOS数据库发文量快速增长且中国学者发文量较多;CNKI数据库研究合作强度较低且以东华大学和江南大学为主体;WOS数据库合作关系密切,研究集中度和合作强度大;CNKI数据库研究方向更注重应用和设计模式,WOS数据库则更注重电子元件制造和智能纤维与面料的开发;健康检测、变色肌理、仿生设计、生物材料、可穿戴应变等是目前智能纺织服装领域的前沿热点,电子元件制造、智能纤维及面料智能化研究是未来智能纺织服装领域研究的热点及趋势。

基于灰色关联度的艾德莱斯绸丝巾意象分析及评价

为了探究艾德莱斯文化在现代服饰中的传承与创新,挖掘艾德莱斯绸纹饰图案在丝巾中的有效应用,丰富丝巾设计的纹饰图案元素。精筛13种具有代表性的新疆艾德莱斯绸纹样,将其设计成同款式、同纹样排列,不同纹样图案的丝巾刺激图。以18~50岁女性为研究对象,运用感性工学法对调研结果进行均值分析、因子分析、灰色关联度分析。结果表明,不同纹饰图案的艾德莱斯绸对丝巾的感性影响差异性较大,其中气质因子是影响消费者对丝巾喜爱程度的主要因素,外观因子影响程度较小。

基于GIS的灌区土壤投入品残留污染监测预警系统

为了解决工业发展导致的灌区土壤投入品残留污染问题,给出一种基于地理信息系统(geographic information system,GIS)的土壤污染监测预警系统。该系统结合VOC-PF1型传感器、STM32主控芯片和GSM通信模块,实现了高效的数据采集和通信功能。通过反距离加权(inverse distance weighted,IDW)插值法进行空间分析,并设立预警阈值,实现对灌区土壤投入品残留污染的实时监测和预警。实验结果表明:该系统的监测精度高达98%,监测时长最高为49 s,具有很高的实用性和效率。研究结果不仅为灌区土壤投入品残留污染监测提供了有效手段,也为环境保护和农业可持续发展提供有力支持。

模型预测转矩自抗扰控制下直驱永磁同步发电机最大追踪系统

为了更好地获取风能,构建了一种基于模型预测转矩自抗扰的最大功率追踪控制系统,用于直驱永磁同步发电机(permanent magnet synchronous generator,PMSG)来实现系统的最大输出功率追踪。为了提升PMSG响应性能,增强PMSG抗扰动性能,首先在电流环设计了模型预测转矩控制(model predictive torque control,MPTC),同时在速度环提出了一种参数补偿改进自抗扰控制(active disturbance rejection control,ADRC)策略,该方法继承了ADRC和MPTC的优点,可以很好地处理内部和外部干扰、建模误差和风速变化等不确定性问题,以实现在不同风速下最大功率追踪性能。从仿真结果可知当风速变化较小时所提控制策略转速静态误差几乎为0,传统MPTC控制策略误差为0.2 rad/s;当风速变化较大时所提控制策略转速静态误差较小,传统MPTC控制策略误差达到5 rad/s。研究结果表明所提出的控制方法在最大功率追踪较传统控制器具有更好的动态响应性能以及抗干扰性能。

(NH_(4))_(2)S_(2)O_(8)/AC电极制备及其电吸附性能

为了制备电化学性能更优的活性炭电极,利用(NH_(4))_(2)S_(2)O_(8)浸渍得到改性后的APS-AC,运用EST技术筛选石墨烯微片、导电炭黑、碳纳米管中更佳的导电剂,制备电化学性能更优的APS-AC电极;通过CV、EIS、GCD和CA等测试手段比较APS-AC电化学性能,并结合吸附行动力学分析电吸附性能和吸附规律。结果表明:导电炭黑制备的APS-AC电极性能更佳,比电容为275.208 F/g;表征发现APS-AC电极的接触角变小,亲水性提高;充放电周期大,充放电性能和电荷储存能力更好。溶液中不同阴阳离子的吸附效果不同,离子去除率为K^(+)>Na^(+)、Cl^(-)>SO_(4)^(2-),吸附过程更符合准二级吸附动力学。

煤矸石/黄土基陶瓷膜支撑体的制备及烧结特性

为了解决陶瓷膜成本过高的问题,以煤矸石和黄土为原料,CaCO 3为造孔剂,羧甲基纤维素(CMC)为黏结剂制备煤矸石/黄土基陶瓷膜支撑体,利用扫描电镜(SEM)、X射线衍射(XRD)及压汞法等方法对陶瓷膜支撑体的物化性质、表面微观形貌、物相组成等进行表征。结果表明:随着烧结温度的升高,支撑体内部形成新的晶相,导致支撑体的纯水通量和抗折强度增加。同时,随着保温时间的延长,颗粒熔融现象更加显著,进而降低支撑体的纯水通量但增加其抗折强度。在烧结温度为1125℃、保温时间为2 h条件下,制得的煤矸石/黄土基陶瓷膜支撑体综合性能较好。此时支撑体的纯水通量为9102.44 L/(m^(2)·h·MPa),抗折强度为12.317 MPa,酸/碱质量损失率分别为6.64%/0.35%,显气孔率为38.26%,孔隙率为49%。

酶固定化技术的最新研究进展

酶作为一种催化性能好且安全可靠的生物催化剂,在食品、医药及环境治理等诸多领域得到了广泛应用,但因受限于游离酶较差的环境稳定性而难以实现进一步的工业化应用。酶固定化技术有助于提高游离酶对敏感环境的耐受性和操作过程中的稳定性,大大缩减了应用成本。回顾了近五年内固定化技术的发展及现状,总结了吸附法、结合法等传统固定化方法,共固定化酶法等新型固定化方法,以及天然材料载体、复合材料载体和纳米载体等不同固定化载体在各个领域的研究进展。相比于游离酶,固定化酶体系在稳定性和重复使用性等方面得到了显著提升,但同时也存在一些不足,如固定后的活性回收率降低、载体合成途径繁琐且成本较高以及固定化酶作用机理尚不完善等。结合这些不足之处提出了酶固定化技术在未来的发展方向。

启事

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