14、铁氧化物与钛酸锶单晶结构转变研究

铁氧化物与钛酸锶单晶结构转变研究

1. 铁氧化物的研究

1.1 铁氧化物概述

铁作为多价金属,能形成三种氧化物:FeO、Fe₂O₃和Fe₃O₄。不同氧化物中铁的价态不同,电子结构有差异,催化效果也不同。基于Fe₂O₃和Fe₃O₄的氧化还原活性,有人提出利用其进行储氢,相关反应如下:
- (Fe₃O₄ + 4H₂ \longrightarrow 3Fe + 4H₂O)
- (3Fe + 4H₂O \longrightarrow Fe₃O₄ + 4H₂)

铁和铁氧化物价格便宜且环保,在常温常压下稳定,易于处理,以水为燃料,车辆碰撞时无爆炸风险。含有Mo⁺⁶和Zr⁺⁴阳离子的铁氧化物能通过氧化还原反应多次形成氢气,而无促进剂的铁氧化物很快会失活。添加Zr⁺⁴能在低温下增强铁金属与水蒸气氧化生成氢气的能力,但这些促进剂在铁氧化物形成中的作用尚不明确。

1.2 实验方法

  • 样品合成 :采用溶胶 - 凝胶法合成样品。以硝酸铁(Fe(NO₃)₃·9H₂O)、ZrOCl₂·8H₂O和(NH₄)₆Mo₇O₂₄·4H₂O为金属源。将0.05M的硝酸铁水溶液与金属盐(M = Zr, Mo)混合或磁力搅拌,加入1M的柠檬酸溶液((\sum Mn^+) : Ac = 0.85),加热至70°C,用氢氧化铵调节pH至6.5 - 7,持续搅拌至形成凝胶,凝胶在70°C干燥24小时,样品先在300°C加热60分钟,再在500°C空气中烧结3小时。Zr或Mo物种的添加量为所有金属阳离子的5mol%。
  • 氧化还原反应 :使用固定床常规气流系统,将铁氧化物样
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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