化学盲的铝热效应学习笔记

本文介绍了铝热反应的化学原理,这是一种剧烈的放热反应,温度可高达3000℃。铝粉和氧化铁混合后在镁条点燃的情况下产生高温,可用于焊接等工业应用。由于其危险性,进行此类实验时需谨慎,确保安全措施,如放置沙子隔离,并保持适当距离。

大家不要烧学校啊

为了烧学校,我学了这个东西

百度百科说:

铝热反应以铝粉和氧化铁为主要反应物的发热反应。当温度超过1250℃时,铝粉激烈氧化,燃烧而放出大量热。这种放热反应的温度可达3000℃以上。铝热反应非常迅速,作用时间短。加入硅铁粉时,可使作用缓和,利于延长作用的时间。为用于浇注温度1000~1100℃左右的铜合金铸件,可再加少量强氧化剂,如硝酸钠、硝酸钾等;还可加入镁作为点火剂,使其在较低温度起化学反应。

通俗的说就是:

你把镁条放好,在用锡纸做成的漏斗中。

下面要铺上沙子不然地板会烧掉

你有铝粉和氧化铁,都搞成粉,混在一起,也在里面

你点燃镁条后,温度上升。

当温度超过1250℃时,铝粉激烈氧化,释放出大量的热。

这种释放出的热可以达到3000℃以上!!!

听同学说,就是会向四周喷溅出液态铁,温度很高,可以把地板烧掉,也可以在焊接中发挥作用。

因此底下要放沙子。

当然,如果你在学校做实验,不要铺沙子

人要退到五米外。

这个释放过程短暂。

在这里插入图片描述

就这样了,我是个化学盲,化学一点都不会。

自然我没有初三。

只会用炸学校的语言来介绍了。

谢谢阅读。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值