摘要：以京Ⅴ标准的实施为例,基于断点回归设计的方法,检验了机动车排放标准的提升对空气质量的改善效果。研究发现,长期京Ⅴ标准的实施使北京市大气中的PM2.5浓度均值发生显著降低,但短期内成品油质量的提升没有带来PM2.5浓度的显著下降,京Ⅴ标准实施前后空气质量的改善得益于良好的气象条件和污染产业产值的下降。城市政府应在加严机动车排放标准的同时,着力于从污染源出发,改善公共交通体系,开发新能源汽车和替代燃料,有针对性地调控污染产业,实现雾霾污染的治理和空气质量的改善。

摘要：涡轮分子泵作为维持洁净高真空环境的关键设备,广泛应用于半导体制造、空间模拟等诸多领域。然而,准确高效预测涡轮分子泵性能一直是亟待解决的难题,现有方法往往因模型缺乏通用性和计算效率不足而难以令人满意。文章聚焦于开发一种基于神经网络模型的涡轮分子泵抽气性能预测方法,旨在攻克上述挑战。提出了一种神经网络模型,该模型能够有效学习和模拟涡轮分子泵的复杂动态行为。模型训练数据涵盖数值模拟结果和实验测试数据,使其具备良好的泛化能力和预测精度。通过数值模拟和实验测试的双重验证,证明了神经网络模型能够准确预测涡轮分子泵抽气性能,并且根据实验测试结果综合分析了影响其抽气能力的诸多因素。结果表明,该模型可作为在分子流态下涡轮分子泵结构设计和性能评估的工具,能助力优化涡轮分子泵设计,进而提升其抽气效率和适用性。