简介:介绍〈物理·英语·多媒体·一体化〉课程创建的目的,特点及效果。
简介:采用微波等离子体技术研究了一氧化碳氢化制乙炔反应的产物选择性。对影响乙炔选择性的几个因素,如微波输入功率、反应物的比例和体系压力进行了研究。乙炔的选择性随着微波输入功率的增加,反应物比例和体系压力的降低而增大。在最佳条件下,乙炔的选择性可达到95.87%,甲烷选择性的变化规律和乙炔相反,乙烯和乙烷的选择性很低。等离子体中的电子温度(或能量)和密度采用了静电悬浮双探针诊断,电子密度和能量受微波输入功率和体系压力的影响。在反应中,电子能量决定化学反应是否进行,电子密度决定产物的组成。根据自由基反应理论解释了乙炔选择性在H2+CO等离子体化学反应中随影响因素的变化规律。更多还原
简介:目的:基于支持向量机回归(SVR)模型在非线时间序列的预测能力及经验模态分解(EMD)方法在处理非线性非平稳性的优势,提出一种复合自回归经验模态分解支持向量机回归(AR-EMDSVR)模型,提高非线性非平稳船舶运动极短期预报精度。创新点:1.研究非线性非平稳船舶运动的极短期预报问题,提出一种复合的预报方法;2.基于不同层次的预报模型和模型试验数据,分析非线性非平稳性对极短期预报精度的影响。方法:1.在SVR模型中引入基于自回归(AR)预报端点延拓的EMD方法,形成复合的AR-EMDSVR预报模型;2.基于集装箱船模水池试验运动数据将AR-EMD-SVR模型与AR、SVR和EMD-AR三种模型进行比较,分析非线性非平稳性对极短期预报的影响以及不同模型的预报性能。结论:1.AR-EMD方法能够有效的克服非平稳对极短期预报模型(AR和SVR)在精度上所带来的不良影响;2.基于船模试验数据的预报结果表明:相较于AR、SVR和EMD-AR三种预报模型,基于AR-EMD-SVR模型的非线性非平稳船舶运动极短期预报结果具有更高的精度。