40、真云母的特性与研究

真云母的特性与研究

1. 57Fe NGR 光谱研究

1.1 合成铁云母的 57Fe NGR 光谱

对合成铁云母(Annite)进行了 57Fe NGR 光谱研究。例如,对于化学式为 (K^{+}(Fe^{2 +} {3 - x - y}Fe^{3 +} {x}Al^{3 +} {y})(Al^{3 +} {1 - y}Fe^{3 +} {y}Si^{4 +} {3})O^{2 -} {10 + x + y}(OH^{-}) {2 - x - y}) 的合成铁云母,当 (x = 0.210(6)) 和 (y = 0.120(4)) 时,在 4.2 K 下的 57Fe NGR 光谱(图 41)显示出不同的特征。其中,水平虚线表示平坦的背景水平,B 表示 ([4]Fe^{3 +}) 六重峰的外线,A 表示 ([6]Fe^{3 +}) 六重峰的外线,P 表示持续顺磁性的 ([6]Fe^{3 +}) 双峰。同时,研究还给出了顺磁性 (Fe^{2 +}) 分数((p^{2 +}-\hat{Y}))和高超精细场分裂的 (Fe^{3 +}) 分数((f^{3 +}-\Gamma))随温度的变化关系(图 41b)。

此外,不同合成条件下的铁云母样品在室温(RT)下的 57Fe NGR 光谱也有所不同。如样品 24a)在 (T = 600^{\circ}C),(p = 0.5) GPa 下用 QMF 缓冲剂合成,样品 24b)在 (T = 300^{\circ}C),(p = 0.4) GPa 下用 IQF 缓冲剂合成,它们的光谱(图 42)能反映出不同的离子分布情况。

1.2 其他云

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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