城市公路隧道衬砌结构碳化寿命可靠度预测模型

影响城市隧道衬砌结构耐久性的因素复杂,保护层厚度、温湿度、CO2浓度以及混凝土强度等因素对衬砌结构服役寿命有着显著的影响。分析城市隧道衬砌结构耐久性服役寿命影响因素的概率分布特征,提出基于碳化经验公式的耐久寿命概率预测方法。根据可靠度理论,基于结构的可靠指标提出了结构的服役寿命预测方法,该方法弥补了现有模型在参数取值方面的不足,并且能够满足对结构整体寿命预测的要求。建立可靠指标与时间的关系,预测衬砌结构的失效时间,以此作为结构的耐久寿命,完善了混凝土结构的寿命预测方法。     

锂离子电池Si-Ni负极材料的制备研究

锂离子电池的制备中,材料的选择是非常重要的,好的材料可以让锂离子电池的性能大大提升。本文对锂离子电池SiNi负极材料的制备进行了一些研究探讨,为相关人员提供一些参考思路。     

一种用于锂离子电池的三维多孔Cu_(2-x)Se_x负极材料及其制备方法

本文介绍了一种新型Cu_(2-x)Se_x负极材料制备方法,通过非溶剂致相分离法制备得到微米级孔径的多孔铜平板膜,并在平板膜上原位生长Cu_(2-x)Se_x制备一体化Cu_(2-x)Se_x负极材料。该材料制备工艺简单,无须加热,常温即可制备且反应高效快速。借助SEM发现,Cu_(2-x)Se_x均匀分布在多孔铜集流体上。在不同电流密度下对该材料进行电化学测试,发现500μA/cm~2电流密度下的性能最佳,首圈容量达到2 432μAh/cm~2,500圈后仍能稳定在458μAh/cm~2。     

锂离子电池SEI成膜添加剂的研究

开发高效优质的固体电解质界面（SEI）成膜添加剂是提高锂离子电池性能的一种经济而有效的途径.本文从SEI成膜添加剂成膜机理的角度,分析和评价了已有的还原型添加剂、反应型添加剂及修饰型添加剂的作用效果;综述了理论计算在锂离子电池SEI成膜添加剂研究中的应用,并提出了＂理论设计、材料合成、性能评估＂三个研究环节无缝连接锂离子电池中SEI成膜添加剂创新研发的新思路.     

锂离子电池非水电解液导电添加剂

从理论的角度分析了影响非水相锂离子电池电解液电导率的主要因素.论述了阳离子型、阴离子型和中性分子型等不同类型导电添加剂的研究进展、性能和作用机理,并提出了导电添加剂未来两个可能的发展方向.     

负极预锂化对高倍率锂离子电池性能的影响

以磷酸铁锂为正极、人造石墨为负极,制备高倍率锂离子电池。本研究通过对人造石墨负极与锂电极进行电化学预锂,得到负极预锂的锂离子电池,并进行了一系列电化学性能对比测试,研究了负极预锂对高倍率磷酸铁锂电池首次效率、倍率放电、存储自放电及循环寿命的影响。结果表明,负极预锂可以弥补电池在化成及使用过程中活性锂的损失,提升电池首次充放电效率和循环寿命,降低存储自放电衰减速率。     

锂离子电池低温辅热方法研究

为提高锂离子动力电池的低温充放电性能,以某型特种车用磷酸铁锂电池组为研究对象,采用自限温伴热带方法进行辅热设计,分析并建立了该车电池组辅热模型,通过ANSYS有限元热仿真分析表明该辅热方法符合设计要求,最后通过电池组低温放电试验,验证了辅热方法设计符合该车的工程需要,该方法对其它电动车辆的电池组低温辅热设计同样有借鉴意义。     

大容量层叠结构LiMn_2O_4锂离子电池的制备及性能研究

大容量层叠结构Li Mn2O4锂离子电池在现今被广泛地研究,在电池领域,大容量层叠结构Li Mn2O4锂离子电池有着不可取代的地位。由于它具有存储性能高、性价比高等一系列优点,对大容量层叠结构Li Mn2O4锂离子电池的研究更加深入,并且大容量层叠结构Li Mn2O4锂离子电池的应用衍生到汽车、设备、军事、医疗等各领域。     

压力不均对锂离子电池电芯循环性能的影响研究

锂离子电池在组装及试验过程中经常要对电芯施加压力,以延长电池循环寿命,但不均衡压力会对电池循环寿命产生负面影响为了探究不均匀加压对锂离子电池电芯性能的影响,该文设计了一套夹板装置,通过控制电芯的摆放方式模拟均匀和非均匀加压场景循环性能测试结果表明,不均匀加压会降低电芯的循环稳定性;通过解剖电芯,解释了电芯失效的基本原理,即负极析锂该文研究了锂离子电芯在受到外界不均衡压力的情况下,电池失效的基本原理,为锂离子电池生产组装及测试提出了改进方向     

矿山机车用中等功率型锂离子电池制备技术

分别以LiFePO4、人造石墨为正、负极活性物质,成功研制出可替代铅酸电池用于矿山机车、额定容量为23 Ah的中等功率4866135型方型钢壳锂离子电池．针对矿山机车使用工况,提出了锂离子动力电池的设计依据和各项工艺参数,重点研究了电池的荷电特性、功率特性和安全性能．测试结果表明,4866135型锂离子电池5 C倍率的持续放电质量比功率高达354.6 W/kg,1 C循环450周,容量保持率在86%以上．安全性能测试表明,电池可靠性高,各项技术指标均达到了设计要求．     

钛酸铜锂纳米粒子的制备及其电化学性能研究

采用静电纺丝和热处理技术成功制备了新型锂离子电池负极材料钛酸铜锂(Li2CuTi3O8)纳米粒子.通过扫描电子显微镜(SEM)、透射电镜(TEM)、X射线衍射(XRD)、热分析(TG-DTA)、循环伏安法(CV)、恒流充放电和电化学交流阻抗(EIS)等测试手段对材料的形貌、结构、物相及电化学性能进行了表征和研究.结果表明所制备的Li2CuTi3O8纳米粒子具有良好的立方尖晶石结构,粒度分布均匀,粒径约为100～200nm.充放电测试显示,当电流密度为25mA g-1时,Li2CuTi3O8纳米材料的首次可逆容量为245.3mAh g-1;且该电极在50,100,200,500,1 000mA g-1的电流密度下循环10次后,放电比容量分别为189.2,186.1,176.9,152.2,127.5mAh g-1当电流密度再回到25mA g-1时,比容量仍然可达到228.6mAh g-1,该材料显示出良好的循环稳定性和倍率性能,有望成为锂离子电池新型负极材料.     

GM(1,1)模型的改进及其在西安市人口预测中的应用

人口规模对大中型城市的发展非常重要,为提高人口预测模型的预测精度,分析了GM(1,1)和等维递补动态预测模型的特点,并以2007—2012年西安市人口数据资料为依据,应用灰色系统理论构建等维递补GM(1,1)动态预测模型,预测了西安市2013—2016年城市人口规模,结果分别为859.757 3万人(2013年),864.010 6万人(2014年),868.285 0万人(2015年),872.580 5万人(2016年)。统计检验和误差分析结果表明,该模型方法简便可行,预测精度高,结果符合实际,可靠性强,为市域经济发展的研究和决策提供了科学依据。     

利用朴素贝叶斯模型进行多层网络链接预测

针对多层网络链接预测中层间信息融合的问题,提出了一种利用朴素贝叶斯模型的链接预测方法。该方法结合目标层的邻域信息和辅助层相对于目标层的全局信息进行链接预测。在目标层中,根据节点对的邻域信息,利用朴素贝叶斯模型计算其连接概率;在辅助层中,计算节点对在该层有边或无边时在目标层存在链接的概率。在真实数据和合成数据上的实验结果表明：该算法在正相关和负相关的多层网络中都有很好的预测性能。     

水电站入库流量的灰色自记忆预测方法研究

运用灰色系统理论与数据序列自记忆性原理相结合的方法,提出了数据序列预测的灰色自记忆模型,并应用于年径流量及汛期来水预测.山西沁河曹河水电站年径流及汛期径流预测的实例表明,该模型能处理非平稳数据序列并反映动态数据序列的极值趋势,可提高预测精度.     

年径流预测的小波系数加权和模型

利用连续小波变换和小波方差分析年径流的周期特征,已被众多学者认可并应用于年径流的分析中。但这种方法只是一种定性预测,并不能作出比较明确的定量预测.本文在原有定性分析方法的基础上,提出基于年径流时间序列主周期小波系数加权求和预测周期成分的年径流预测模型.该方法更为有效地利用了小波分析的多分辨率特征,并可减小趋势成分的预测误差.经对千河流域年径流建模并检验,结果表明,文中所提出的预测方法可得到较为理想的预测结果,并可用于年径流时间序列预测.     

声屏障公路的噪声预测模型研究

对交通部有声屏障公路噪声预测模型进行了改进．将公路线声源视为多个点声源的叠加,改进其张角修正量,将张角修正量引入到公路噪声预测模型中,并对模型改进前后的预测值进行了比较,证明随位置变化,原模型绕射损失较快．     

蓄电池容量自动测试仪

本文根据国标《CB5008.1～3—85》的规定,设计了一种蓄电池容量自动测试仪.该仪器利用8位单片计算机进行控制,完成测试过程中的自动恒流、自动测量时间和温度、自动进行数据处理、自动停机等功能.它的优点是操作简单,测量精度高,成本低.本文介绍了蓄电池容量的测量原理和计算方法,对单片机的硬件和软件系统都做了全面的叙述.     

一种基于BC RBFNN的高填路堤地基沉降预测模型

针对高填路堤地基沉降难以预测这一技术难题,对其影响地基沉降的主要因素进行了分析,根据各因素之间存在的高度非线性, 结合BCRBFNN（基于聚类分析径向基函数神经网络）非线性拟合的特点, 提出一种基于BCRBNN模型对高填方地基沉降进行预测.运用施工期路基沉降实测资料,对神经网络模型进行学习、训练和仿真, 得出仿真值与实测值非常相似, 从而得出基于BCRBFNN模型在高填路堤地基沉降预测中具有很好的实用效率.     

基于BP人工神经网络的路基压实度预测模型研究

在大量路基碾压实验的基础上,通过对BP人工神经网络的分析,建立了路基压实度预测神经网络模型,并利用MATLAB环境下的神经网络工具箱开发了相应的程序.预测结果表明,该模型程序具有学习能力强、预测精度较高、快速方便等特点.这项研究为路基碾压施工工程中土的压实度预测研究提供了新的研究思路.