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金属氧化物催化剂的制备和基于ANN的催化作用预测
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金属氧化物催化剂的制备和基于ANN的催化作用预测
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-9页
1 绪论第9-19页
　　· 引言第9页
　　· 催化理论第9-12页
　　　　· 催化燃烧机理第9-10页
　　　　· 催化剂对推进剂热分解的催化作用第10-12页
　　　　　　· 双基推进剂第10-11页
　　　　　　· 双基推进剂用催化剂第11-12页
　　· 纳米燃烧催化剂第12-14页
　　　　· 纳米燃烧催化剂的应用研究及存在的问题第12-14页
　　· 复合催化剂第14-15页
　　　　· 铅-铜-炭复合催化剂第14-15页
　　· 纳米金属氧化物复合催化剂第15-16页
　　　　· 纳米金属氧化物复合催化剂的研究进展第15-16页
　　· 基于人工神经网络催化作用的预测探索第16页
　　· 本文的工作第16-19页
　　　　· 本研究目的和意义第16-17页
　　　　· 本文的研究内容和方法第17-19页
　　　　　　· 研究内容第17页
　　　　　　· 研究方法第17-19页
2 纳米结构氧化铜(ns-CuO)催化剂第19-39页
　　· 引言第19-20页
　　· 实验部分第20-21页
　　　　· 实验原理第20-21页
　　　　· ns-CuO的表征第21页
　　· 结果与讨论第21-26页
　　　　· 试样中活性组份负载量的影响因素第21-25页
　　　　　　· 反应温度第21-23页
　　　　　　· 反应物配比第23-25页
　　　　· 反应温度对ns-CuO晶粒尺寸的影响第25-26页
　　· 试样的表征第26-32页
　　　　· 产物的XRD分析第26-29页
　　　　　　· Ma制备的ns-CuO的XRD分析第26-27页
　　　　　　· M_c制备的ns-CuO的XRD分析第27-29页
　　　　· 透射电镜(TEM)分析第29-31页
　　　　　　· Ma制备的ns-CuO的TEM分析第29-30页
　　　　　　· M_c制备的ns-CuO的TEM分析第30-31页
　　　　· 热解产物的自然堆积密度第31-32页
　　· ns-CuO催化剂对AP和RDX催化热分解的影响第32-37页
　　　　· AP和RDX催化热分解的测定第32-37页
　　　　　　· ns-CuO对AP热分解的催化性能第33-35页
　　　　　　· ns-CuO对RDX的催化性能第35-37页
　　· 本章小结第37-39页
3 纳米结构氧化铅(ns-PbO)催化剂第39-54页
　　· 引言第39-40页
　　· 实验部分第40-41页
　　　　· 实验原理第40-41页
　　　　· 试样的表征第41页
　　· 结果与讨论第41-43页
　　　　· 沉淀剂对PbO负载量的影响第41-42页
　　　　· 反应温度的选择第42-43页
　　· 热解产物的表征第43-49页
　　　　· 热解产物的物相分析第43-46页
　　　　· 沉淀剂对热解产物粒径的影响第46-47页
　　　　· M_a所得ns-PbO的XRD分析第47-48页
　　　　3.4.4.ns-PbO的TEM分析第48-49页
　　· ns-PbO制备工艺的优化第49-51页
　　　　· 改变溶剂制备ns-PbO催化剂第50-51页
　　　　　　· 溶剂对PbO负载量的影响第50页
　　　　　　· ns-PbO微观结构的表征第50-51页
　　· 热解产物的自然堆积密度第51-53页
　　· 本章小结第53-54页
4 纳米结构PbO·CuO催化剂第54-69页
　　· 引言第54页
　　· 实验部分第54-55页
　　　　· 实验原理与方法第54页
　　　　· ns-PbO·CuO的制备第54-55页
　　　　· 试样的表征第55页
　　· 实验结果与讨论第55-59页
　　　　· 反应条件的确定第55-56页
　　　　· Ma_1中氧化铅含量对CuO负载量的影响第56页
　　　　· Ma_2中氧化铜含量对铅化合物负载量的影响第56-57页
　　　　· 热解温度的确定第57-58页
　　　　· 共沉淀三种方法热解产物中活性组份负载量的比较第58-59页
　　· 试样的表征第59-65页
　　　　· 热解产物的XRD分析第59-61页
　　　　　　· Ma_2的前驱体热解产物的XRD分析第59-60页
　　　　　　· 共沉淀法的热解产物的XRD分析第60页
　　　　　　· 热解温度对微粒粒径的影响第60页
　　　　　　· 热解时间对晶粒尺寸的影响第60-61页
　　　　· 试样的TEM分析第61-63页
　　　　· ns-PbO·CuO的能谱分析第63-65页
　　· ns-PbO·CuO催化剂对RDX热解性能的影响第65-67页
　　· 本章小结第67-69页
5 基于BP网络燃烧催化剂催化性能的预测第69-78页
　　· 引言第69-70页
　　· 基于BP网络燃烧催化剂催化性能预测第70-72页
　　　　· BP(Back Propagation)网络的结构及其基本算法第70-72页
　　　　　　· BP神经网络的结构第70-71页
　　　　　　· BP神经网络算法步骤如下：第71-72页
　　· BP网络的建立第72-74页
　　　　· 运行软件与硬件第72页
　　　　· 数据的准备第72-73页
　　　　· 样本的选取与预处第73-74页
　　· 网络参数的确定第74-77页
　　　　· 隐含层节点数第74-75页
　　　　· 学习速率(lr)第75-76页
　　　　· 动量因子第76页
　　　　· 迭代次数第76-77页
　　· 结果与分析第77页
　　· 本章小结第77-78页
6 结论第78-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-85 页

本篇论文共85页，点击这进入下载页面。
 
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