MgWO_4:Nd^(3+)的水热合成及近红外发光性能研究

采用水热法制备MgWO4:Nd3+近红外发光材料。通过XRD,SEM和发光光谱等手段对样品的物相、形貌、发光性质进行表征。XRD测试结果表明:水热法制备MgWO4:Nd3+在850℃以上煅烧时,四方晶系转变为单斜晶系;1050℃煅烧后,SEM显示样品形貌由片状变为棒状且分散良好;激发和发射光谱的对比研究表明,MgWO4:Nd3+中WO42-对Nd3+存在有效的能量传递。研究了Nd3+的掺杂量、煅烧温度、煅烧时间对材料近红外发光的影响。结果表明:在1050℃煅烧时,Nd3+掺杂量为0.5%时发光最强;随着煅烧温度的升高,MgWO4:Nd3+的近红外发光强度先增强后减弱,而煅烧时间对发光强度影响很小。

水热法制备MgWO_4及其发光性质

以硝酸镁、钨酸钠为原料,氢氧化钠和硝酸作为pH调节剂,在180～230℃水热条件制备纯相的MgWO4。探讨了水热反应温度对MgWO4纯相形成以及煅烧温度对其晶型、发光性质的影响。分别用粉末X射线衍射、荧光光谱、扫描电子显微镜和综合热分析等手段对样品进行表征。结果表明,水热法可以直接制得不含结晶水MgWO4晶体,属于四方晶系,形貌呈片状,厚度约为几个纳米。样品热重分析和高温煅烧的结果表明,水热法所得MgWO4晶体在850℃附近出现晶型转化,由四方晶系转变为单斜晶系,并导致发光性质的明显变化。SEM显示煅烧前的样品形貌为片状,不同温度煅烧后由片状逐渐向棒状转变。

高密度发光材料Pb_2MgWO_6的制备和发光特性研究

论文研究了高密度发光材料Pb2 MgWO6的制备方法 ,测量了它在室温下的结构、光致发光光谱、激发光谱和漫反射谱 .Pb2 MgWO6多晶粉末由固相反应法制备 ;制备时配料中一定剂量的MgO过剩有利于形成稳定的单相Pb2 MgWO6,且抑制寄生相的形成 ;烧结时间和温度、冷却过程对寄生相的生成也有显著影响 ;可能是过剩MgO对Pb2 MgWO6晶核的包敷作用所致 .由X 射线衍射得到Pb2 MgWO6的计算密度为9 2 6g/cm3 .Pb2 MgWO6光致发光光谱的激发带位于 2 0 0nm～ 30 0nm ,发射峰位于 482nm和

基于MGWO-SCN的滚动轴承故障诊断方法

为了提高滚动轴承故障诊断模型的鲁棒性和泛化能力,提出了一种基于改进灰狼算法优化随机配置网络(MGWO-SCN)的滚动轴承故障诊断模型。首先,在随机配置网络(SCN)中引入L2范数惩罚项,提高了SCN在实际应用中的泛化能力;然后,在灰狼算法(GWO)中融入差分进化机制,构建了改进灰狼算法(MGWO),并用其对SCN的惩罚项系数C进行了优化;最后,通过分析美国凯斯西储大学(CWRU)轴承振动信号数据集的频域特征信息,构造了基于频域特征参量的振动数据集;并分别用BP神经网络(BPNN)、极限学习机(ELM)和支持向量机(SVM)诊断模型,以及MGWO和粒子群优化算法(PSO)对所提模型进行了对比仿真测试。研究结果表明:在30次重复实验中,采用基于改进灰狼算法优化随机配置网络(MGWO-SCN)的方法,可以准确地识别出12种轴承运行状态,相比于BPNN、ELM和SVM轴承诊断方法,该方法的诊断平均准确率分别提高了7.27%、6.47%和8.67%;另外,MGWO-SCN在优化故障诊断模型方面具有更强的全局搜索能力,相比于GWO-SCN和PSO-SCN,该模型预测结果的偏差值更小,测试集准确率更高。

基于MGWO-SVR的空气质量预测

空气质量指数预测可以为企业和社会工作提供指导.灰狼优化算法具有简单高效的特点,但是在后期迭代中容易陷入局部最优.针对灰狼优化算法的缺点,对其全局优化能力进行了改进,并用改进的算法对支持向量机回归算法（SVR）的参数进行寻优,建立了MGWO-SVR预测模型.最后以中国环境监测总站中太原市的数据为研究对象,分别用MGWO-SVR模型和SVR模型对太原市的空气质量指数进行了预测拟合实验.实验结果表明,MGWO-SVR模型可以有效预测空气质量指数,并比SVR模型有更高的预测精度.

基于特征选择和MGWO-LSSVM的出口SO2浓度预测

针对燃煤机组出口SO2浓度难以稳定控制的问题,提出一种基于特征选择和MGWO-LSSVM的预测模型。通过机理分析挑选初始变量,再利用LASSO算法删除冗余变量,简化模型输入。将互信息算法计算输入与输出变量间的时间延迟,加入时延补偿,增加输入与输出之间的相关性,利用改进灰狼算法(MGWO)对搭建的LSSVM模型参数进行优化。仿真结果表明,特征选择可以有效降低模型误差,而MGWO算法相比于其他寻优算法具有更高的寻优精度,经MGWO优化的LSSVM模型预测误差RMSE为0.707 1,能够满足实际生产需求。

基于改进灰狼优化算法的光伏阵列多峰MPPT研究

针对局部阴影条件下光伏阵列呈现出的非线性多峰值P-V输出特性,提出一种基于改进灰狼优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)控制方法。该算法将传统灰狼优化算法中线性减小的收敛因子改进为按非线性规律变化,以改善算法的动态性能。结果表明:所提出的MPPT方法在局部阴影条件下能有效跟踪到光伏阵列的最大功率点,不仅具有较快的跟踪速度,且跟踪精度达到99.1%。

多策略灰狼算法优化SVM的尾矿坝地下水位预测

为实现尾矿坝地下水位预测及预报预警,以尾矿坝地下水位为研究对象,将库水位、最小干滩长度等5个变量作为影响参数,尾矿坝地下水位为输出变量,建立支持向量机(SVM)预测模型。引入多策略改进的灰狼优化算法(MGWO)确定SVM模型参数,并以工程实例进行仿真预测。结果表明,MGWO-SVM模型平均相对误差0.24%,平均绝对误差0.02 m,与传统模型相比精度高、性能优越,将其应用于尾矿坝地下水位预测具有较好的适用性和可靠性。

白钨矿焙烧转料的氢氧化钠浸出动力学研究

中国的钨矿种类以白钨矿为主,黑白混合钨矿与黑钨矿为辅,白钨矿虽储量丰富,但传统的白钨冶炼工艺冶炼难度大、成本高且环境污染严重。为此,提出了一种“氯化镁焙烧—氢氧化钠浸出”绿色环保新工艺。为进一步明确焙烧矿碱浸工序的反应机制,以白钨精矿与MgCl_(2)焙烧的转型物,即MgWO_(4)转料为研究对象,以氢氧化钠为浸出剂,详细考察了氢氧化钠浓度、反应温度、转料粒度、搅拌速度以及时间对MgWO_(4)转料碱浸过程的影响。在此基础上,开展动力学研究,结果表明:氢氧化钠浓度和反应温度为浸出反应过程中的主要影响因素,矿物粒度为次要影响因素。对MgWO_(4)转料的氢氧化钠浸出动力学实验数据进行拟合,可知该浸出过程符合整体反应模型(volume reaction model),计算可得反应活化能为89.9 kJ·mol^(-1),氢氧化钠浓度反应级数为1.718,矿物粒度影响指数为-0.391。反应过程受化学反应控制,其反应动力学方程为:x(/1-x)=3.16×10^(8)CN1.a7O18HD^(-0.39)1exp[-89900(/8.314T)]t.