高载量钴离子掺杂MnO2用于高性能锌离子混合电容器

通过恒流电沉积的方法在柔性碳布上制备了钴离子掺杂的MnO₂，其负载量达到13.8 mg/cm²。利用X射线衍射仪（X-ray diffractometer, XRD）、扫描电子显微镜（scanning electron microscope, SEM）、X射线光电子能谱（X-ray photoelectron spectrometer, XPS）和电化学工作站等对材料的结构和性能进行表征，探究了钴离子掺杂对MnO₂电化学性能的影响。结果表明，当该电极与活性炭组装成液态锌离子混合电容器（zinc ion hybrid capacitors, Zn-HCs）时，Zn-HCs在2 mA/cm²的电流密度下，面积比电容高达5 883.0 mF/cm²，面积能量密度为3 154.9 μWh/cm²，与锌离子电池的能量水平相当。当该电极与活性炭组装成准固态柔性Zn-HCs时，Zn-HCs具有较好能量密度（在1 mW/cm²的功率密度下达1 351.1 μWh/cm² ）的同时具有优异的机械柔韧性，使Zn-HCs有望应用于新一代的柔性可穿戴设备。     

基于多时相InSAR技术的大渡河瀑布沟水电站形变监测与预测

形变监测与预测是对水电站异常情况进行预警和及时采取补救措施的关键。本文提出了一种长短期记忆(LSTM, Long Short-Term Memory)神经网络方法来预测大渡河流域瀑布沟水电站干涉合成孔径雷达(InSAR, Interferometric Synthetic Aperture Radar)的时间序列形变。该方法首先利用多时相干涉合成孔径雷达(MT-InSAR, Multi-temporal Interferometric Synthetic Aperture Radar)技术对2018-2020年瀑布沟水电站的哨兵一号(Sentinel-1)图像进行时间序列形变监测，然后基于时间序列InSAR形变数据采用LSTM神经网络建立了形变预测模型，最终获取瀑布沟水电站的形变速率结果和时序形变的预测结果。结果表明，瀑布沟水电站最大沉降速率达到-34 mm/a-1，LSTM预测模型训练和测试过程中点尺度的均方根误差(RMSE Root Mean Squared Error)和绝对误差平均值(MAE, Mean Absolute Error)最小值分别为2.343 mm和2.010 mm，2.094 mm和1.654 mm。LSTM形变预测模型的预测结果显示2020年5月-9月的累计沉降值将达到71.29 mm。本研究证明了LSTM神经网络是一种有效InSAR时序形变预测方法。同时该模型的预测结果也可用于瀑布沟水电站的形变预警和辅助决策。     

吉牛水电站顺层岩质边坡变形体成因机制及防治效果分析

顺层岩质边坡往往在坡脚进行工程开挖后诱发滑坡等地质灾害，一般采用锚索、抗滑桩等进行防治，但其治理效果如何通常难以检验。本文以吉牛水电站开挖后的顺层岩质边坡为例，结合变形体的地质条件、变形破坏特征、监测数据等资料，采用离散元数值模拟计算方法,分析不同工况条件下的滑坡变形响应过程、基本破坏规律，确定其主要诱发因素及形成机制，并结合防治方案进一步检验治理后的防治效果。研究结果表明，该滑坡为一处主要由前缘开挖诱发的滑移-拉裂式滑坡，并根据其破坏模式和地形地质条件采用深层锚索、中层锚筋束、浅层锚杆、表层喷护等深浅层结合手段进行综合加固。数值模拟结果与实际监测数据均显示变形趋势得到有效控制，工程防治效果良好，对类似的其他工程具有一定指导意义。     

LaNi5合金储氢平台压力的模拟

基于密度泛函理论(DFT),采用线性缀加平面波展式结合改进的局域轨道方法(APW+lo)与量子化学热力学函数关系,计算LaNi5晶胞逐次吸1到7个氢过程中的标准摩尔反应吉布斯函数,从而得到333 K,373 K两个温度下平衡压的变化曲线,计算得到的模拟平台压与实验结果基本一致。     

苦荞籽中黄曲霉毒素B1质量分数检测方法的研究

利用AFB1免疫亲和柱对苦荞籽进行前处理,使用高效液相色谱仪测定AFBl的质量浓度,建立了一种检测苦荞籽中AFB1质量分数的检测方法。采用该方法测定了凉山州不同区域苦荞籽中AFB1的质量分数。结果表明:新建方法的检测限为0.2 ng/ ml,精密度良好,添加回收率平均为85.87%。利用此法测定了凉山州不同区域的苦荞籽,在凉山州不同地区收集的苦荞籽中均未检出AFB1。     

使用候选框进行全卷积网络修正的目标分割算法

由于反卷积和上池化操作的存在,传统全卷积网络在解码阶段常常会丢失目标位置信息,降低图像的分割精度.针对这种情况,提出基于候选框网络对全卷积网络的输出进行缺陷位置微调的液晶面板缺陷分割算法.算法基于ResNet-101网络搭建全卷积主干网络,此构建2个分支,候选框生成网络和反卷积网络.在反卷积网络的输出层中使用多通道分类损失函数,输出关于每种缺陷的类别分割图.同时利用候选框网络产生高置信度的目标框,以此框对反卷积网络输出的类别分割图进行逐通道修正,使用修正后的多通道缺陷类别分割图进行逐像素分类,得到最终分割结果.实验结果表明,该算法对液晶面板缺陷的分割取得了7.5％的精度提升,边缘分割更加精细化.     

跨海大桥桥墩大体积混凝土温控

实心桥墩为典型的大体积混凝土制件,其温控容易被忽视,因此,在施工过程中容易产生温致裂缝.跨海大桥桥墩面临海水和浪溅工作环境,桥墩裂缝将影响结构的耐久性和安全性.以深中通道非通航孔桥为工程背景,对跨海大桥桥墩大体积混凝土进行了温控研究.该桥为（89×90） m长联多跨桥梁,采用整体式现浇桥墩,翻模法施工,模板周转周期快,拆模时间短;施工面临大风、潮汐和昼夜温差大的环境;桥墩为扁平结构,表面失温快,保温困难;上述条件均不利于大体积混凝土的施工养护.文章从配合比设计和冷却管布置等方面对桥墩大体积混凝土进行了温控优化设计,并模拟施工全过程进行了有限元分析,结果表明:实测与仿真吻合良好.温控方法节约了造价,节省了工期,相关优化思路可为桥墩大体积混凝土施工提供参考.