27、光催化、空调与双燃料发动机技术研究

光催化、空调与双燃料发动机技术研究

光催化领域研究

在光催化实验中,当向甲基橙(MO)染料中添加锆时,所制备的催化剂在可见光照射下具有光催化活性。光催化技术在环境应用方面具有巨大潜力,众多研究围绕其展开。例如,有研究制备出具有高可见光驱动光催化活性的Bi₂WO₆纳米笼,还有通过溶胶 - 凝胶燃烧合成纳米晶LaMnO₃粉末并研究其光催化性能等。
以下是部分光催化相关研究的简单列表:
- 制备Bi₂WO₆纳米笼用于光催化。
- 研究LaMnO₃粉末的光催化特性。
- 制备具有高可见光诱导光催化活性的BiOI微球。

固体干燥剂空调系统

在印度,大部分地区处于温暖潮湿或复合气候区,太阳能热系统被认为是缓解能源危机和满足空调需求的有效途径。其中,使用固体干燥剂(硅胶)作为除湿剂的空调系统具有独特优势。

系统描述

该系统的工作流程如下:
1. 上层房间的空气通过安装在风扇上方的热交换器流到房间下部,与冷水相互作用,空气被冷却且湿度不增加。
2. 空气接着通过干燥剂管,硅胶吸收空气中的水分,使空气温度略有升高。
3. 低温低湿的空气再次通过另一个充满冷水的热交换器,冷水来自复合泥罐,通过自然蒸发方法保持水温低于周围空气,进一步降低输出空气的温度并保持低湿度。
4. 这个过程循环进行,使整个房间变冷。水箱中使用沙子加速蒸发过程,实验发现此过程可维持约3° - 4°的温差。

其流程可用mermaid流程图表示:

graph LR
    A[上层房间空气] -->
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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