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静电纺丝技术是目前制备纳米纤维材料最重要的方法之一。聚偏氟乙烯（PVDF）是一种半结晶性的热塑性塑料，具有独特的压电性、介电性、热电性和生物相容性。静电纺丝制备的聚偏氟乙烯纳米纤维在电工电气、环境工程、生物医学、纺织等领域有着广泛的应用。本文主要结合中国专利检索情况，从应用的角度阐述了静电纺丝聚偏氟乙烯纳米纤维的研究进展，并对其未来发展趋势进行了展望。
为优化丙烷回收工艺运行参数，以丙烷回收率和单位综合能耗为响应值，采用响应曲面法中的Box-Behnken设计（BBD）和中心复合设计（central composite design， CCD）试验优化工艺参数，从方差分析、帕累托图分析、响应面分析和优化结果4个方面优选最佳试验方法。结果显示，CCD法建立的二次响应回归模型的显著性优于BBD法，且CCD法响应曲面分析参数交互作用的显著性结果与方差分析一致。CCD 法优化得到的最佳工艺如下：脱乙烷塔压力为3 250 kPa，低温分离器温度为-55.6 ℃，液相回流比为98%，丙烷回收率为98.1%，单位综合能耗为114.1 kgce/104 m3（1 kgce=29.307 6 MJ）。在最优工艺参数条件下，丙烷回收率增加了4.36%，产品收益达到3.548万元/d，且预测误差均小于0.2%。
为了解决含高熔点原油的单管道短期调度优化问题，对调度过程中出现的目标函数和约束条件建立数学模型，并采用基于超体积贡献（HVC）的进化算法优化求解该问题。通过种群聚类获得唯一目标值集合，然后计算HVC，并根据目标价值优化参考点的选取，提出改进的基于HVC的非支配排序遗传算法（NSGA-HVC）对含高熔点原油的单管道短期调度问题进行多目标优化求解。实例分析表明，与其他算法相比，NSGA-HVC算法的求解性能更优，超体积（HV）指标高于其他算法10%左右，所得解集表现出更好的多样性和收敛性。将NSGA-HVC算法得到的调度结果与已有文献进行对比，结果表明所提算法在不同目标上的优化效果提升了3.1%~24.1%，整体上调度成本显著降低。
采用水热晶化法，以1，5⁃双（N⁃甲基吡咯烷）戊烷溴盐（MPPBr2）为模板剂，在n（SiO2）∶n（Al2O3）=40~80的范围内合成了纯相［B，Al］-IM5分子筛。采用X射线衍射仪（XRD）、扫描电子显微镜（SEM）、荧光光谱仪（XRF）、电感耦合等离子体发射光谱-质谱仪（ICP-MS）、静态氮吸附仪和化学吸附仪等方法对分子筛进行了表征。结果表明，与棒状IM-5分子筛中试样品相比，［B，Al］-IM5分子筛呈片层形貌，XRD峰强度较低，比表面积较大，酸量和B酸量/L酸量较低。在［B，Al］-IM5分子筛的晶化过程中发现，B原子以四配位形式进入分子筛骨架，模板剂的分解量较少，促进了分子筛某方向晶面的生长，出现片层形貌。对于甲苯与乙烯气相烷基化反应，在300 ℃、n（SiO2）∶n（Al2O3）=60的条件下，［B，Al］-IM5分子筛的乙烯转化率为97.0%~98.5%，甲苯转化率为12.0%~10.3%，接近理论转化率（12.5%），对-甲乙苯的选择性为41.9%~73.8%，对位选择性为79.1%~85.8%。与ZSM-5相比，［B，Al］-IM5的反应温度较低（300 ℃），乙烯转化率较高（98.5%），可以稳定运行105 h，较文献报道的改性ZSM-5分子筛和中试IM-5分子筛分别延长了25 h和78 h。
木质素基可降解材料近年来在生物医用领域受到越来越多的关注，但目前其在细胞培养微载体上的应用还有待进一步开发。研究利用烷基化的碱木质素引发左旋丙交酯开环聚合，首次采用不同分子量的木质素接枝聚乳酸（LGPL-L， LGPL-H）制备微球。通过仿生矿化评估不同微球材料诱导矿化的能力，反映其骨生物活性。将不同微球与MG-63（人骨肉瘤细胞）成骨细胞共培养后，不同微球材料组中的细胞活力如下：LGPL-L>LGPL-H>PLLA（左旋聚乳酸）。实验结果表明：相比聚乳酸微球，木质素基聚乳酸微球诱导矿化的能力较强，与人成骨细胞共培养后的黏附和增殖效果更好，并揭示了其作为细胞培养载体的应用潜力。
为了精准预测轻钢龙骨复合墙体内部温湿度分布规律，解决当前建筑维护结构保温防湿性能研究不足的问题，提出了通过数值模拟的方法对复合墙体内部温湿性能进行分析研究。基于多孔介质传热传质理论，以轻钢龙骨复合墙体为研究对象，采用轻钢龙骨复合墙体三维瞬态的热湿耦合数学模型进行研究。对比分析不同腹板开孔长度和构造形式以及加入隔汽层对复合墙体内部热湿性能的影响，得出复合墙体内部的热湿耦合瞬态变化规律。实验结果表明：腹板开孔轻钢龙骨的存在对复合墙体内部的温湿度变化规律具有显著影响，开孔不同则材料内部的温湿度变化也不相同；在轻钢龙骨复合墙体中不同内夹层在性能上存在着明显的差异，聚苯乙烯泡沫（EPS）的保温吸湿效果优于泡沫混凝土；从防止发生冷凝的角度考虑，在加入隔汽层后，泡沫混凝土的保温和防湿性能皆有所提高，这说明在墙体内部加入防湿层可有利于防止发生冷凝现象。
为了解决沥青路面施工中黏层黏轮和服役中层间黏结不足的问题，制备了一种具有自迁移功能的水性聚氨酯改性不黏轮乳化沥青。通过针入度、软化点及不黏轮效果等实验评价了不黏轮乳化沥青路用性能，研究了水性聚氨酯改性不黏轮乳化沥青黏层微观形貌和流变特性。研究结果表明：水性聚氨酯改性剂在乳化沥青黏层养生过程中自主迁移至黏层表面；水性聚氨酯在不黏轮乳化沥青最佳掺量为3%；在35 ℃时，水性聚氨酯改性不黏轮乳化沥青黏层养生时间不大于30 min；水性聚氨酯改性不黏轮乳化沥青黏层在60 ℃时剪切强度大于1 MPa，在70 ℃时未发生黏轮现象，具有解决沥青路面施工中黏层黏轮和服役中层间黏结不足难题的潜力。水性聚氨酯改性不黏轮乳化沥青路用性能突出和施工过程环境友好，因此其有望在公路建设和养护工程中得到大规模应用，并可提高沥青路面服役寿命，助力公路交通高质量的发展。
随着输油泵场站无人化建设的发展，企业对输油泵故障诊断技术的要求也越来越高。目前，被广泛使用的利用机器学习算法进行输油泵故障诊断的方法都只能针对模型训练集中已包含的几类故障进行诊断，在企业的实际使用中，仍会出现其他不包含在训练集中的故障而不能被正确自动识别、诊断。针对上述问题，设计了一种输油泵故障诊断模型自学习框架，通过信号处理技术结合深度学习提取深层故障特征，提高工业现场数据的可分性；通过模糊C均值聚类结合相似度度量判别已知故障和未知故障，对出现的未知故障模式进行识别和记录；利用频繁出现的未知故障数据重训练模型，在原有诊断功能的基础上提高对未知故障的识别、诊断及学习能力。为验证方法的有效性，使用工业现场采集的输油泵数据进行实验，结果表明，现有诊断方法所提出的输油泵故障诊断模型自学习框架能够实现对未知故障的准确识别。
为探究窄缝通道在大破口失水事故下再淹没过程中低雷诺数（Re in=1 881~10 348）过热蒸汽的流动换热特性，采用计算流体力学（computational fluid dynamics， CFD）方法，基于优选出的湍流模型，探究加热面热流、压力条件和入口速度对低雷诺数过热蒸汽流动换热特性的影响规律。对比了Gnielinski关联式与Dittus-Boelter关联式，并对Dittus-Boelter经验关联式进行修正。计算结果表明：雷诺时均（Reynolds average Navier-Stokes， RANS）湍流模型中SST k⁃ω的模拟结果与大涡模拟（large eddy simulation， LES）的模拟结果最为接近，且计算量小；过热蒸汽对流换热能力随压力和入口流速的增加而增强，随加热面热流增加而减弱；相对于数值模拟结果，Dittus-Boelter和Gnielinski经验关联式预测的Nu数偏低，修正后的新关联式误差在15%以内，可为再淹没过程低雷诺数过热蒸汽的流动换热分析程序开发提供参考。
比例-积分-微分（PID）控制汽车半主动悬架时由于无法实时调整参数，相对于被动悬架可减小车身加速度，对改善汽车乘坐舒适性的优化效果有限。通过Simulink建立了1/4车辆半主动悬架的数学模型以及路面激励模型，在原有PID控制系统下引入模糊控制策略。以车身垂直加速度及其变化率作为模糊PID控制的输入，实现对PID控制器在原有参数范围内的实时动态调整，并对悬架性能指标进行仿真分析。结果表明，相对于被动悬架，PID控制下的半主动悬架车身加速度优化了17.1%，而模糊PID控制下的半主动悬架优化了35.9%，优化效果更加理想，并且同时兼顾了悬架动挠度。
空气中有害气体的浓度序列具有较强的复杂性、非线性及波动性，为气体浓度的准确预测带来了很大挑战。针对该问题，提出了一种基于变分模态分解（VMD）和误差补偿（ECM）的Transformer预测模型（VMD-Transformer-ECM）。首先通过VMD将气体浓度时间序列分解成不同频率的本征模态函数（IMF），以降低预测模型输入的复杂性和非平稳性；然后通过Transformer模型对分解所得的各模态分量进行预测，并对预测结果进行重构以得到初步预测值；最后通过ECM模型对误差序列进行预测，并使用误差预测值来补偿初步预测值，以进一步提高模型的预测精度。在不同数据集中对所提模型进行了验证，结果显示，与其他模型相比，VMD-Transformer-ECM模型对CO2及其他有害气体浓度预测的平均绝对百分比误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）最小，决定系数（R 2）最大，其中在预测步长为3 h时，本模型对CO2浓度预测的MAPE为4.38%，RMSE为35.44×10-6，R 2为0.94，表明所提模型的预测精度较高，预测性能较好。
为了解决间歇过程的复杂性和多变性导致的质量预测精度不高的问题，提出了一种基于改进的注意力机制（PCAM）-时间卷积网络（TCN）-双向长短期记忆网络（BiLSTM）的间歇过程质量预测方法。首先使用核熵成分分析（KECA）方法对间歇过程数据降维，以提升输入数据后续预测过程的效率；然后使用TCN网络提取数据的特征信息，利用改进的位置注意力机制和通道注意力机制对编码-解码器结构的双层BiLSTM网络参数进行自适应学习，并根据输入与输出的相关性强弱为输入特征分配不同权重，从而保留所有输入的必要信息，降低次要信息对预测的干扰；最后采用交叉验证算法对所提模型进行超参数寻优，建立了PCAM-TCN-BiLSTM预测模型。在青霉素发酵仿真平台上对所提模型的预测性能进行了实验验证，结果表明：与其他模型相比，所提模型的预测值与真实值之间的差异较小，各项评价指标表现最佳，对底物浓度、青霉素浓度、菌体浓度预测的均方根误差（RMSE）分别为0.009 2、0.034 6、0.023 2 g/L，平均绝对误差（MAE）分别为0.008 5、0.012 0、0.007 9 g/L，决定系数（R 2）分别为0.998 7、0.992 3、0.991 5，表明所提模型的预测精度较高，预测性能较好。
研究一类带临界指数的分数阶Schrödinger方程解的存在性。在扰动项满足较弱的条件下，利用山路定理证明了方程至少具有一个非平凡解。
