【摘 要】
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热工过程的数学模型对其控制系统的设计起着关键作用。传统的热工过程模型辨识主要基于过程的动态特性试验,由于单元机组运行的特点,现场动态特性试验往往难以实施,即使做的动态特性试验,其结果也不一定理想。因此,研究基于现场数据的热工过程辨识不仅具有很强的理论意义,而且具有一定的应用价值。神经网络可以任意精度逼近连续函数,具有较强的适应能力和学习能力,广泛地应用于热工过程的非线性建模中。但辨识中如何确定神经
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热工过程的数学模型对其控制系统的设计起着关键作用。传统的热工过程模型辨识主要基于过程的动态特性试验,由于单元机组运行的特点,现场动态特性试验往往难以实施,即使做的动态特性试验,其结果也不一定理想。因此,研究基于现场数据的热工过程辨识不仅具有很强的理论意义,而且具有一定的应用价值。神经网络可以任意精度逼近连续函数,具有较强的适应能力和学习能力,广泛地应用于热工过程的非线性建模中。但辨识中如何确定神经网络的结构,如何提高网络的泛化能力,这些问题没有很好地解决。另外,神经网络模型不直观,不易于理解,难以与
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硬炭具有比容量高、倍率性能优异、材料结构稳定以及与电解液相容性好等优点,因而是极具前景的锂离子电池负极材料之一。但是,硬炭负极的电位平台较高、首次效率低,严重制约了它在锂离子电池工业上的应用。本文采用硼酸掺杂、活化剂(聚乙二醇、KOH)造孔、聚偏氟乙烯包覆等三种方法对硬炭进行改性,目的是找到一种既有利于大规模生产,又能保证其具有良好电化学性能的制备方法。改性的主要结果如下：1、以酚醛环氧树脂为前驱
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