西南化工研究设计院签约600000Nm3/h特大型PSA制氢装置

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图3-5 随机森林算法流程图图3-6超导材料的Tc散点图3.2辅助材料测试的表征近年来,设计由于原位探针的出现,设计使研究人员研究铁电畴结构在外部刺激下的翻转机制成为可能。首先,大型构建深度神经网络模型(图3-11),大型识别在STEM数据中出现的破坏晶格周期性的缺陷,利用模型的泛化能力在其余的实验中找到各种类型的原子缺陷。根据Tc是高于还是低于10K,制置将材料分为两类,构建非参数随机森林分类模型预测超导体的类别。

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首先,氢装利用主成分分析法(PCA)对铁电磁滞回线进行降噪处理,氢装降噪后的磁滞曲线由(图3-7)黑线所示,能够很好的拟合磁滞回线所有结构特征,解决了传统15参数函数拟合精度不够的问题(图3-7)红色。随机森林模型以及超导材料Tc散点图如图3-5、西南3-6所示。

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另外7个模型为回归模型,研究院签约预测绝缘体材料的带隙能(EBG),研究院签约体积模量(BVRH),剪切模量(GVRH),徳拜温度(θD),定压热容(CP),定容热容(Cv)以及热扩散系数(αv)。设计其中中山大学生物医学工程学院的李媛媛硕士和陈志鹏博士后为共同第一作者。

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