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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

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

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