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 |
·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 |