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1.
氢能由于具有环境友好、可再生、零二氧化碳排放等特点,被认为是未来最具有潜力的能源载体和传统化石能源的最佳替代品.电解水包括两个半反应:析氢反应(HER)和析氧反应(OER).近几年来,贵金属由于其优异的催化性能,特别是与新旧能源转换与利用相关的电催化性能,已经引起了人们的广泛关注.贵金属铂(Pt)是HER最优异的催化剂,但其高昂的价格、极低的地球储量极大的限制了其大规模的工业化应用.为了减少Pt用量,本实验采用具有大的比表面积、丰富的孔洞且易于制备的金属有机框架材料(简称MOFs)PCN-250-Fe与适量氯铂酸(H2PtCl6·6H2O)进行复合再经过高温还原煅烧,最终得到具有良好HER性能的复合产物Pt@PCN-250-Fe,同时,我们对此复合产物进行了一系列的材料表征及电化学HER性能研究.  相似文献   
2.
可持续清洁能源的发展对缓解能源和环境危机有着不可或缺的作用,燃料电池具有可循环性、产物清洁等优点,其中氢氧燃料电池有很大的发展前景,而寻找非贵重催化剂替代Pt基催化剂成为研究氢氧燃料电池阴极(ORR)氧还原反应的研究重点之一.本课题选择廉价易得的工业废料-木屑作为框架材料,通过N和P双掺杂的方法,对其表面进行后修饰.利用其协同效应,得到具有良好ORR活性的多孔碳材料,并利用电化学工作站对其进行ORR性能测试,结果表明calZIF-wood-24h具有较高ORR活性和较好的稳定性,而且其较低的成本为广泛的实际应用提供了可能.  相似文献   
3.
采用红色TADF染料4CzTPN-Ph与蓝色磷光染料Firpic作为发光染料,同时掺入高三线态双极性主体26DCzPPy中,制备了低效率滚降、结构简单的暖白色有机电致发光器件.器件最大电流效率为12. 5 cd/A,最大发光亮度为10 000 cd/m2,最大外量子效率为5. 6%.当发光亮度达到1 000 cd/m2时,器件的外量子效率滚降约10%.当发光亮度增至5 000 cd/m2时,外量子效率滚降仅约17%.低效率滚降主要源于发光层中量子阱结构的设计,将电子有效限制在发光层中,使激子复合区域进一步扩宽,降低了发光层中的激子浓度.  相似文献   
4.
为了研究Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近能力,编程建立了Gaussian型RBF神经网络和BP神经网络,并以正弦函数、指数函数、阶跃函数三种典型的一元非线性函数为例,分别用两种神经网络对其进行逼近.仿真结果表明,相对于传统BP神经网络而言,Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近精度更高、收敛速度更快,具有良好的逼近能力,为解决一元非线性函数的逼近问题提供了良好的解决手段.  相似文献   
5.
SOFM神经网络具有强大的非线性映射能力和高度的自组织和自学习能力,将SOFM神经网络应用于变压器的故障诊断.利用改进的罗杰斯三比值法获取变压器故障诊断的特征向量,建立了SOFM网络故障诊断模型,并对模型进行训练.为了检验模型的实际诊断能力,以变压器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验.仿真结果表明:SOFM神经网络能够根据获胜神经元在竞争层的位置对变压器故障进行判断,诊断准确率高,收敛速度快,泛化能力强,表明基于SOFM网络的变压器的故障诊断是一种行之有效的方法.  相似文献   
6.
为了比较不同的数值优化改进的BP神经网络的逼近性能,本文在MATLAB 7.0环境下,建立了三类基于数值优化改进的BP算法,并以非线性函数逼近为例,对7种典型的数值优化改进算法进行网络训练和仿真实验,得出了在不同环境下,每种数值优化差法逼近的可行性。  相似文献   
7.
为精确反映数字式涡流传感器的输入输出特性, 为其非线性补偿提供可靠依据, 对传统BP(Back Propagation)神经网络进行改进, 利用LMBP(Levenberg Marquart Back Propagation)神经网络和RBF(Radial Basis Function)神经网络对涡流传感器的输入输出特性曲线进行拟合, 并将两者拟合结果进行对比研究。仿真结果表明, 在训练样本数量相等且中小规模网络的条件下, 采用RBF神经网络比采用LMBP神经网络进行曲线拟合的误差更小、 收敛速度更快且具有更高的拟合精度, 为工程实际中一维数据的拟合方法选择提供了依据。  相似文献   
8.
助力型下肢外骨骼机器人是模仿人体下肢运动、增强穿戴者运动能力的智能机器人装置,可以在灾难现场救援、野外施工及军事用途等车辆无法通行的环境中发挥作用。通过分析国内外下肢助力型外骨骼机器人的研究现状,指出目前国内研究仍处于理论分析和实验室测试阶段。提出了助力型下肢外骨骼机器人研究的关键技术,并对助力型外骨骼机器人的发展趋势进行了展望。  相似文献   
9.
为了研究自组织特征映射神经网络在对于二维向量进行模式分类时,网络结构的最优化问题,深入研究了SOFM神经网络的结构和算法,说明了SOFM网络的建立方法。以二维向量的模式分类为例,利用所建立的SOFM网络模型对输入的二维向量模式进行分类,研究了输出层节点形状和拓扑结构对分类结果的影响,测试了在不同的训练步数条件下,SOFM模型的权值向量的调整过程和分类效果。仿真结果表明:当网络的输出节点以二维平面形式输出时,长和宽不相等的矩形图的分类性能明显优于正方形图的分类性能,并且在输出节点形式相同的情况下,六边型拓扑结构分类精度明显优于栅格型拓扑结构的SOFM神经网络。  相似文献   
10.
采用DNA重组技术,构建pGEX-4T-3-CIPK7和pET28-CBL1蛋白表达载体,转化大肠杆菌并诱导表达目的蛋白,利用亲和层析纯化法纯化GST标签、His标签融合蛋白,通过GST pull-down试验验证CIPK7与CBL1之间的相互作用.成功构建了CBL1和CIPK7的重组质粒,经诱导表达及纯化获得了可溶性GSTCIPK7和CBL1-His融合蛋白,GST pull-down试验证实了CBL1能够与CIPK7结合.CIPK7蛋白与CBL1蛋白之间存在直接的相互作用,为进一步研究蛋白激酶CIPK7的功能奠定了基础.  相似文献   
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