液相法制备LiMn2O4及掺杂研究

以LiNO3,Mn(NO3)2和弱有机酸为原料,将其按一定比例混合,先于低温蒸干水分,再在250℃加热1h,得到黑色前驱物粉末;将前驱物在650～800℃焙烧10～20h便可得到LiMn2O4晶体.此外,研究了生产LiMn2O4晶体过程中温度及添加Ni,Co,Al对LiMn2O4晶化程度和结晶结构的影响.研究结果表明:利用液相法可以使反应物充分反应,能够得到晶形完整、结晶度高的尖晶石型LiMn2O4;并通过该液相法能更均匀掺杂,得到晶粒粒径更小的掺杂Ni,Co,Al型LiMxMn2-xO4.     

由废旧锌锰电池回收氯化锰和锌的一种工艺

介绍一种从废旧锌锰电池中回收锰、锌，进而生产工业级无水氯化锰、锌锭的工艺。该工艺所制得的产品符合有关企业标准，总回收率分别达到93％和95％。充分研究了产品除铁方法，并对镉、铅、汞重金属进行了无害处理。     

高锰酸钾氧化法制备可充碱锰电池正极材料MnO2

介绍了一种在HNO3介质中，用KMnO4氧化MnCl2，并通过添加Bi(NO3)，制备可充碱锰电池正极材料MnO2的方法．多次破坏性全充全放循环检测试验表明，利用该方法制备的MnO2作为正极材料，具有较好的循环寿命．放电试验进一步表明，Bi的加入改变了MrO2的结构，提高了稳定性，使MrO2的电化学性能得到明显改善，在深度放电条件下显出良好的可充性．     

双向Elman神经网络在卫星电池阵功率预测中的应用研究

针对神经网络预测电池阵功率存在的模型阶数难以确定及预测精度低下的问题，提出一种基于改进的Elman神经网络的双向预测模型。该模型利用关联层动态神经元的反馈连接，将未来预测网络和过去预测网络的信息进行融合。使网络对时间序列特征信息的记忆得到加强，从而提高预测精度。用该文提出的双向预测模型对电池阵功率进行预测，输入层仅需一个节点，不需事先对模型进行定阶。仿真预测表明，预测精度比单向模型明显提高，且网络具有较好的泛化能力。     

固相合成条件对LiCoO2结构与形貌的影响

研究了热处理制度、气氛以及原料等合成条件对LiCoO2结构形貌的影响.研究结果表明:高温时LiCoO2的生长呈现各向异性并有层状结构外露,易出现烧结、晶粒长大的现象;提高氧分压有利于减小LiCoO2晶粒及颗粒粒径,还可抑制颗粒之间的团聚.提出了以两段连续烧成法合成LiCoO2的工艺,简化了合成工艺,解决了低温下反应速度慢,高温下易烧结而难控制粒径的问题.     

LiCoO2的形貌与结构对其电化学性能的影响

研究了对电极界面状态有重要影响的LiCoO2物理参数如粒径分布、比表面积及表面形貌等对LiCoO2电化学性能的影响.研究结果表明:粒径及比表面积对LiCoO2电极的容量循环稳定性及电压循环稳定性有较大的影响;适宜的粒径分布有助于提高LiCoO2电极的循环稳定性,过大的比表面积会使电极循环稳定性急剧下降;随着晶块尺寸的减小,LiCoO2材料在大电流下的放电性能得到改善;在优化条件下合成的LiCoO2样品具有最佳的高倍率性能、较高的容量及电压循环稳定性.     

基于Matlab的燃料电池汽车动力系统仿真

在给出燃料电池汽车动力系统结构的基础上，基于Matlab软件环境，建立了前向式燃料电池汽车动力系统模型，模型结构和实际的动力系统有着严格的对应关系，各部分模型采用物理分析与数据处理相结合的方法建立。按照一定的控制策略和部件物理参数进行了仿真，仿真结果表明该模型的有效性和合理性，为燃料电池汽车动力系统研究打下了基础。     

高分子／富勒烯光伏电池的研究进展

高分子／富勒烯光伏电池是近些年来研究比较广泛的一类新型聚合物光伏器件。本文详细分析了高分子／富勒烯光伏电池的分类及工作原理，并介绍了以共轭高分子作为电子给体材料，富勒烯及其衍生物作为电子受体材料的高分子／富勒烯光伏电池的研究进展。     

金属有机骨架衍生双金属氧化物的锂离性能

通过一步微波法设计合成了含有Co和Zn的双金属有机骨架结构,并在氧气氛围下500℃煅烧衍生获得由纳米粒子组装的Co-Zn-O双金属氧化物微米棒材料.衍生材料延承了双金属有机骨架前驱体的微米棒形貌和多孔特性,具有两种不同的金属组分之间的协同储锂作用.Co-Zn-O双金属氧化物作为锂离子电池负极材料时展现了较高的比容量与循...