71、材料研究与灾害决策支持系统的多领域探索

材料研究与灾害决策支持系统的多领域探索

在材料科学和灾害管理领域,有两项重要的研究成果值得关注。一项是关于Yb³⁺:Y₂O₃超细粉末的制备与特性研究,另一项是基于GIS的道里区城市内涝灾害决策支持系统的设计与实现。此外,还有关于一类偏椭圆方程三个非平凡解存在性的研究。

Yb³⁺:Y₂O₃超细粉末的制备与特性

Yb³⁺:Y₂O₃陶瓷是高功率激光器的新候选材料。为了制备具有高光学质量的透明Yb³⁺:Y₂O₃陶瓷,需要获得粒径均匀、分散性好的超细粉末。研究采用液相共沉淀法制备Yb³⁺:Y₂O₃超细粉末。
- XRD分析 :通过XRD图谱可以观察到不同煅烧温度下样品的结晶情况。在500℃时,样品为无定形超细粉末,XRD图谱无明显衍射峰;700℃时,开始出现一些弱而宽的峰,表明开始结晶,但反应不完全;900℃时,峰逐渐变尖锐和狭窄,说明Y₂O₃粉末晶粒生长,结晶程度趋于完全;1000℃时,大部分为纯Y₂O₃相;1100℃时,峰进一步尖锐;1200℃时,得到纯Y₂O₃相,且无其他相出现。单一的Yb³⁺:Y₂O₃相确保了粉末烧结陶瓷相的稳定性。
|煅烧温度(℃)|XRD图谱特征|样品状态|
| ---- | ---- | ---- |
|500|无明显衍射峰|无定形超细粉末|
|700|弱而宽的峰|开始结晶,反应不完全|
|900|峰逐渐尖锐狭窄|晶粒生长,结晶趋于完全|
|1000|大部分为纯Y₂O₃相| - |
|1100|峰进一步尖锐| - |
|1200|纯Y₂O₃相,无其他相| - |

  • SEM分析 :团聚体
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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