公开(公告)号：CN116196931A

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202310264292.9

申请日：2023-03-19

Applicant: 同济大学

Inventor： 胡雨燕 ,  冯凯旋 ,  冯昱恒 ,  尹丽洁 ,  陈德珍

IPC: B01J23/755 ,  B01J23/04 ,  B01D53/90 ,  B01D53/56

Abstract: 本发明公开了一种低温氢还原N2O的碳载金属催化剂及其应用，属于空气污染治理领域。该方法以H2为还原剂，使用商业活性碳或椰壳碳负载金属硝酸盐，使得金属的负载量约为3‑10wt.％；混合物通过去离子水溶解干燥后，在N2气氛下煅烧，随后在H2气氛下将金属活性相还原成单质状态，使其具备反应活性，完成催化剂的制备；然后在H2气氛中进行实现N2O的中低温(40‑200℃)还原。本发明的催化剂效率高，其中负载金属Ni后的活性碳表面能够在160℃的条件下达到90％的N2O脱除率，并且价格低廉，有效降低了N2O的还原成本，反应生成物均为环境友好型(H2O和N2)，无二次污染，且催化剂寿命较长。

公开(公告)号：CN116090259A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310288767.8

申请日：2023-03-22

Applicant: 同济大学

Inventor： 冯凯旋 ,  贺鹏飞 ,  戴瑛

IPC: G06F30/20 ,  G06F30/10 ,  G06F17/18 ,  G06F119/02 ,  G06F119/04

Abstract: 本发明提供一种涡轮叶片疲劳寿命可靠性设计中逆设计点的求解方法，包括：1)在给定设计参数下，对涡轮叶片疲劳寿命可靠性设计的输入变量进行标准正态化；2)在标准正态空间内，确定以坐标原点为中心，目标可靠度指标为半径的超球面抽样域；3)在所确定的超球面抽样域内，产生求解逆设计点的备选样本池；4)在备选样本池中抽取少量训练样本点构造粗糙的Kriging模型；5)根据最速极值搜索学习函数在备选样本池中选择新的训练样本点并更新Kriging模型，直至Kriging模型收敛；6)使用收敛的Kriging模型求解涡轮叶片疲劳寿命可靠性设计中的逆设计点，从而快速评估涡轮叶片疲劳寿命可靠性约束是否满足，有助于高效对涡轮叶片进行可靠性优化设计，提升效率。