排序方式: 共有44条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
以热膨胀法制备的膨胀石墨为载硫体,通过熔融法制备出不同含硫量的硫/膨胀石墨复合材料.采用X射线衍射、热重测试、恒流充放电测试、循环伏安法、电化学阻抗谱等多种方法分析了膨胀石墨对锂硫电池电化学性能的影响规律.结果表明:当硫、膨胀石墨质量比为7∶3时,电池具有较高的比容量和较好的循环稳定性,0. 1C首次放电比容量为936 m Ah/g,较纯硫提高了324 m Ah/g;不同倍率下循环50圈以后可逆容量为509m Ah/g,容量保持率为55. 2%,1C倍率下循环100圈后容量保持率为78. 9%,库仑效率接近100%;循环过程中电化学活性最高、极化最小,界面行为良好. 相似文献
2.
采用湿法预浸技术和模压工艺制备了氧化石墨烯(GO)改性碳纤维/环氧树脂(CF/E54-DDS)复合材料,利用差示扫描量热(DSC)分析、动态热机械分析(DMTA)、超声波C扫描等研究了GO对复合材料的热固化性能、凝胶工艺性能、动态热机械性能以及抗冲击损伤性能的影响.结果表明:GO结构中的羟基和羧基会促进改性树脂体系的固化反应,加快GO/E54-DDS的固化反应进程.在GO添加量(质量分数)小于0.5%时,GO的活性基团可增加改性树脂体系的交联密度,从而提高复合材料的玻璃化转变温度;但GO添加量大于0.8%时,会因DDS在固化网络结构中比例的大幅下降,反而降低复合材料的玻璃化转变温度.微观形貌分析显示GO/CF/E54-DDS预浸料比CF/E54-DDS预浸料表现出更好的浸润效果.CF/E54-DDS复合材料被破坏后CF表面光洁,破坏主要发生在CF与树脂基体的界面;而GO/CF/E54-DDS复合材料被破坏后,CF表面紧密黏附着GO/E54-DDS固化物,破坏主要发生在CF织物层间的GO/E54-DDS区域.冲击后压缩强度测试表明GO的存在提高了GO/CF/E54-DDS复合材料抵抗横向裂纹和纵向裂纹扩展的能力,减小了复合材料的损伤投影面积和裂纹凹坑深度,提高了冲击后压缩强度. 相似文献
3.
高校“计算机图形学”实验教学课程的改进 总被引:1,自引:0,他引:1
本文分析了目前高校计算机图形学实验课程教学中存在的主要问题,提出实验应增加预备知识讲授与练习环节,增强基础算法实现的可视性与可交互性,大力引入应用性、趣味性与综合性的实验项目等改进措施。实践表明,这种改进能有效提升计算机图形学实验课的教学质量。 相似文献
4.
随着现代社会日新月异的变化,可持续发展的观念在人们心目中表现得越来越重要,在各行各业中都日渐突出。本文从建筑设计的角度,阐述可持续发展观实践的途径可以结合几个方面:重视自然崇尚自然、强调生态学与建筑的结合、强调资源的节约与节能、采用更为先进的结构体系。 相似文献
5.
采用频域分析的方法,充分利用图像的相位信息,在对数谱的基础上提出了一种可以使目标位移估计达到亚像素级的方法,这种方法不依赖于图像内容,与以往算法相比不仅精度高,而且易于实现,提出的图像预处理方法提高了图像信噪比,减少了图像的分布噪声在频域中的影响,使得算法更具鲁棒性。 相似文献
6.
采用频域分析的方法,充分利用图像的相位信息,在对数谱的基础上提出了一种可以使目标位移估计达到亚像素级的方法.这种方法不依赖于图像内容,与以往算法相比不仅精度高,而且易于实现.提出的图像预处理方法提高了图像信噪比,减少了图像的分布噪声在频域中的影响,使得算法更具鲁棒性. 相似文献
7.
针对模型未知和动力学非线性机器人轨迹跟踪,提出了一种基于分布式动态回归神经网络(DRNN)的自适应控制方法.该方法在PD动态反馈控制的基础上,引入神经网络辨识器(NNI)在线逼近对象的非线性动力学,并设计出神经网络自适应控制器(NNC)来补偿机器人动力学非线性造成的误差.仿真结果表明该控制方案具有良好的跟踪性能和较强的鲁棒性. 相似文献
8.
为了明确富营养化浅水湖泊中不同聚集厚度藻类分解过程对碳、氮和磷的产生及温室气体释放的影响,本研究通过室内模拟的方法,研究了不同聚集厚度(3 cm、5 cm、10 cm、15 cm和20 cm)藻类衰亡分解过程中碳、氮和磷的迁移特征及温室气体产生的规律.结果表明,在藻类衰亡分解过程中,藻聚集厚度20 cm时水体溶解性有机碳(TOC)浓度值最高;同时,随着藻类聚集厚度的增加,各处理组中总氮(TN)、总磷(TP)和铵态氮(NH+4-N)的浓度均表现出先上升后下降的趋势.气态碳以CH4和CO2形式排放到大气中,培养结束时,藻聚集厚度20 cm处理组中CH4和CO2排放通量最大,分别为58.85 mg·m-2·h-1和489.18 mg·m-2·h-1;此外,N2O的排放通量随着藻聚集厚度的增加而增加.实验过程中,水体中NH+... 相似文献
9.
智能重构控制技术及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
重构控制已成为目前控制领域的研究热点和具有挑战性的课题。概述了重构控制发展的背景、现状及存在问题,通过分析得知,重构控制的智能化已成为该领域发展的重要方向,并进一步总结了目前若干具有代表性的智能重构控制方法,着重介绍了基于神经网络和模糊推理的智能故障诊断和智能重构控制方法。最后,展望了智能重构控制在飞行控制领域的应用前景 相似文献
10.
周川冀越 《成都大学学报(自然科学版)》2020,(1):84-88
为了提升石墨毡作为氧还原电极的电化学性能,将五硼酸铵热解生成氮化硼原位复合至石墨毡碳纤维上,具体探究了不同比例氮化硼/石墨毡复合材料用作锂—空气电池的氧还原电极时的电化学性能,其中10%比例下氮化硼/石墨毡的电化学性能最佳,主要表现在首次深度放电容量较原始石墨毡提升了20%,首次放电充电的氧还原反应和氧析出反应极化降低了约0.3 V.该方案操作简便,成本低廉且绿色无污染,对锂空电池性能的提升有较好效果. 相似文献