Bi掺杂O3型NaNi0.5Mn0.5O2钠离子电池层状正极材料的制备与储钠性能

O3型NaNi_0.5Mn_0.5O₂拥有高理论比容量且易于制备,是商业钠离子(Na⁺)电池的首选正极材料之一,但其循环稳定性仍面临挑战。利用Bi对NaNi_0.5Mn_0.5O₂进行改性。研究发现,Bi的引入可以在晶粒生长过程中通过调节表面能实现晶粒细化,并且Bi的掺杂增加了层状正极材料的晶胞参数,为Na⁺提供了宽的扩散通道,提高了Na⁺的扩散能力,优化了Na⁺在脱嵌过程中的可逆性。改性后的NaNi_0.495Mn_0.5Bi_0.005O₂实现了在2.0～4.0 V的电势区间内0.2 C倍率下的可逆容量为138.1 mAh/g,在5 C倍率下循环100圈后容量保持率可以达到97%。     

SUS441不锈钢/Al金属间化合物微叠层复合板的界面结构与力学性能

采用“表面预处理—交替层叠—热轧复合—热处理”的工艺流程制备了SUS441不锈钢/Al金属间化合物微叠层复合板。利用光学显微镜、X射线衍射仪、扫描电子显微镜等检测与表征方法研究了热处理温度对复合板界面形貌、微观组织、物相组成、维氏硬度、拉伸性能的影响。结果表明：复合板界面结合良好;热处理后,固–液反应界面氧化严重,易导致界面分层而开裂;固–固、固–半固、固–液热处理后,金属间化合物层由均匀层和两相层组成,均匀层的物相组成为Fe₂A1₅,两相层的物相组成为Fe₄Al₁₃和Al₁₃Cr₂,且两相层具有韧性特征,固–半固反应所得到的复合板的综合力学性能最佳。     

基于自监督信息增强的图表示学习

针对图表示学习模型依赖具体任务进行特征保留以及节点表示的泛化性有限等问题,本文提出一种基于自监督信息增强的图表示学习模型(Self-Variational Graph Auto Encoder,Self-VGAE)。Self-VGAE首先使用图卷积编码器和节点表示内积解码器构建变分图自编码器(Variational Graph Auto Encoder,VGAE),并对原始图进行特征提取和编码;然后,使用拓扑结构和节点属性生成自监督信息,在模型训练过程中约束节点表示的生成。在多个图分析任务中,Self-VGAE的实验表现均优于当前较为先进的基线模型,表明引入自监督信息能够增强对节点特征相似性和差异性的保留能力以及对拓扑结构的保持、推断能力,并且Self-VGAE具有较强的泛化能力。     

硅胶基衬底表面高分辨复杂可延展电路的印刷制备

 柔性可延展电子因其能够适应非平面工作环境,将突破现有电子器件的应用范围,促进信息与人的融合,在智能穿戴电子、柔性显示、生物医疗等领域具有广阔的应用前景。本文提出利用印刷结合真空抽滤方法实现硅胶基衬底表面高分辨复杂可延展电路的制备;研究了丝网印刷工艺实现微孔滤膜表面银纳米线（Ag NWs）图形化沉积的分辨率;讨论了Ag NWs线长、抽滤真空度等因素对沉积分辨率的影响,实现了Ag NWs图形化50 μm线径分辨率及间隔分辨率。本文还研究了硅胶基衬底表面微电极的电阻均一性及拉伸电阻稳定性,并结合电极表面微结构的变化详细讨论了屈曲褶皱结构的出现对微电极拉伸电阻的影响,实现了100 μm线宽微电极100%拉伸幅度下电阻增加仅为初始值的40%。最后,通过集成LED芯片演示了面料基底表面柔性可延展发光电路。本研究对于柔性可延展电路的制备提供了新的思路。     

滨岸缓冲带对农业面源污染NH_4~+-N,TP的吸收效果

在野外布点采样及分析的基础上，比较了滨岸缓冲带植被类型对NH4^ -N、TP浓度变化的影响，以及不同深度样品中NH4^ -N、TP的浓度变化．结果表明：(1)植被不同，缓冲带对NH4^ -N、TP的去除效率不同；(2)不同深度采集的样品中，NH4^ -N、TP的浓度变化有差异。     

船舶航向与柴油主机联合LPV鲁棒控制及仿真

船舶航向与柴油机推进装置是紧密耦合的,但长期以来对它们的控制是完全独立的.根据线性变参数(LPV)系统设计原理,提出了基于LPV的船舶航向与主机联合控制.建立了以船速等为变参数的船舶航向与主机联合控制的LPV模型,采用LPV多胞设计方法,通过状态反馈对闭环极点进行配置,分别设计具有H∞鲁棒性能的航向与主机LPV控制器,实现二者的联合控制.以5446箱班轮为被控制对象,仿真验证了航向与主机LPV控制器在风浪干扰下联合控制的有效性.     

基于电控柴油机、TC+AMT及制动的TCS研究

针对某4×2车辆,设计了基于电控柴油机、TC AMT及驱动轮独立制动联合控制的牵引力控制系统的方案,并提出了控制策略。建立了动力传动系统、整车等数学模型。在Matlab\Simulink环境下搭建了仿真模型,并对典型工况进行了仿真分析。结果表明所提出的牵引力控制策略能够使柴油机、TC AMT及制动系统的控制有机结合,有效地改善车辆在弱附着路面上的起步加速能力。     

基于级联网络和图搜索的轨迹模式学习算法

提出了一种基于级联竞争神经网络和有向无环图搜索的运动目标轨迹分布模式提取算法。采用级联竞争神经网络提取不同时序处流矢量的分布,根据轨迹点之间的时序转移关系构造有向无环图,通过深度优先搜索来获取轨迹分布的显式表示,并在此基础上给出了一种基于轨迹点对齐的异常轨迹检测方法。构造的级联网络自动隐含了轨迹点的时序关系,可以处理不同长度轨迹模式的学习问题。不同场景的仿真实验表明此方法可以应用于复杂场景下的目标异常行为检测。     

多跳筛选无线传感器网络决策融合

为了在保证传感器工作效果的同时控制系统能耗,在资源受限的无线传感器网络决策融合系统中同时引入传感器信息的多跳传输方式和筛选传输策略。在瑞利分布信道模型下,推导出该系统的最优融合规则。但该规则需要信道的实时状态信息,实用性差。为此提出基于信道统计分布信息的次优似然比融合规则,并给出了小信道信噪比情况下的简化形式。理论分析和仿真表明,次优规则性能损失较小,运算量更低,信息需要更少,符合资源受限系统的要求;同时使用筛选策略,降低了系统的传输能耗。     

经济负荷分配问题的闭环文化粒子群算法

结合文化算法的双层进化结构和粒子群算法的局部搜索性能,提出了求解经济负荷分配问题的闭环文化粒子群算法。算法设置了上层的信念空间和下层的群体空间,并利用同步传输方式通过接受操作和影响操作来完成两层空间的交互;各群体空间采用反馈控制的原理对粒子的演化速度进行控制以保持群体的多样性。通过对文献中的3机组6母线和IEEE30BUS经济负荷分配问题的仿真结果表明,闭环文化粒子群算法有更好的收敛性能和更快的收敛速度。