染料敏化太阳能电池二氧化钛光阳极的研究进展

介绍了染料敏化太阳能电池(DSSC)的结构和工作原理,针对目前全世界关于染料敏化太阳能电池二氧化钛光阳极的改性进展进行了综述. 目前,TiO₂薄膜改性手段主要包括:表面处理、离子掺杂、半导体复合、微观有序空间结构、多孔化结构、贵金属沉积等. 改性二氧化钛光阳极是为了减少阳极和染料之间的界面阻抗以提高DSSC的光电转换效率. 最后对DSSC中光阳极改性的发展趋势和应用前景做了期许和展望,提出工程设计微观有序TiO₂光阳极结构、更大程度地开发TiO₂光阳极的制膜工艺、发挥各种手段的优势互补协同作用是未来染料敏化太阳能电池二氧化钛光阳极改性的方向. 对TiO₂光阳极界面之间的电阻和电子传输的机理进行更深层次的研究和探讨对染料敏化太阳能电池的工业化是非常必要的.      

中继下基于特征子矩阵的干扰对齐优化算法

针对MIMO双向中继网络系统中,由于用户对间的数据流具有非对称性,通过研究用户对与中继之间的天线分配关系,提出了一种基于特征子矩阵的干扰对齐优化算法及可行性方案.该算法首先利用特征子矩阵准则,为每个用户设计干扰对齐预编码优化方案,然后基于分布式迭代算法逐一推导出最优的干扰抑制矩阵,以达到在目的用户端消除其他用户干扰的效果.通过仿真结果表明,与传统中继迫零方法相比较,优化算法对系统传输速率有了显著的改善.     

一种新型预氧化工艺去除原水中有机污染物的研究

采用一种新型预氧化工艺强化常规过滤工艺,并对滤后水的一系列指标进行了测定与比较,结果表明新型预氧化工艺滤后水的大分子有机污染物含量、有机物的峰面积及种类、有机污染物的总量较常规滤后水分别降低了8.6%、37%、17.8%、13.86%,进一步强化了水质的化学安全性.     

M 极小余纯平坦模及其同调维数

定义了M-极小余纯平坦模和M-极小余纯平坦维数,并证明了如果N是有限表示的M-极小余纯平坦模,那么N是M-极小平坦预包络的余核.同时给出了左M-极小余纯平坦维数有限的等价刻画.     

正则 α-次预解族与积分 α-次预解族

为研究不适定的抽象Cauchy问题,Da Prato引入了正则半群,而 Arendt则引入了积分半群的概念.deLaubenfels给出了这两种半群之间的联系.本文将 delaubenfels 的上述结论推广到了正则α-次预解族和积分α-次预解族上.最后给出这个定理的一些简单推论.     

隧道不同损伤状态二次衬砌预养护试验研究

采用1∶10破坏性模型试验,研究隧道不同损伤状态衬砌预养护构件变形特性、破坏模式与承载力.研究表明:预养护试件整体破坏由原衬砌拱腰极限承载力控制;预养护损伤衬砌受力过程为"加载—原裂缝贯通—套拱拱顶裂缝贯通—试件破坏",整体结构刚度逐渐退化.关键部位破坏顺序为"拱顶开裂—拱腰脆性断裂—拱顶延性破坏".裂缝深度为1/3衬砌厚度损伤状态可作为合理预养护时机;不同损伤状态衬砌预养护曲率突变点一致,可作为加固构件养护控制基准;提出衬砌预养护构件破坏荷载与损伤状态关系简易计算公式,计算结果与试验误差约5%.     

立方体外壳片段算法在财务数据仓库中的应用

高校管理数据涉及的主题众多,其中财务数据仓库是典型的高维应用情形.财务数据对精度要求极高,不允许数据的丢失,这些特点都将影响财务数据仓库中数据立方体预计算算法的选择.分析了各种立方体预计算算法的特点和适用范围,同时研究了财务数据仓库的特殊性质和需求,以高校科研财务数据仓库为基础,提出了科研财务数据仓库事实星座模型.根据对数据立方体预计算算法的分析,分别使用立方体外壳和立方体外壳片段算法进行物化操作,提出立方体外壳片段算法是一种比较适合财务数据仓库的数据立方体预计算算法,并通过性能分析实验证明了该算法能在预计算时间、存储空间和联机分析处理效率等各方面取得较好的平衡.     

基于多功能层TiO2薄膜增强染料敏化太阳能电池性能?

利用粒径为20和200nm TiO2在导电玻璃表面制备光阳极的光透明层薄膜、混合层薄膜以及散射层薄膜,通过有效地调整3种薄膜结构进而制备了染料敏化太阳能电池.研究表明,多功能层TiO2膜结构大幅度地提升了光电流,而且电子在多功能层TiO2膜内的界面传输阻抗较低.将3种薄膜有效结合并控制其厚度,可以有效地提高染料敏化太阳能电池的性能,在AM1.5,光强度为100 mW·cm-2的条件下,染料敏化太阳能电池光电转化效率可以提升至5.29%,电流密度达到11.7mA·cm-2.     

改进变步长LMS在组合学习结构预失真的研究

针对预失真间接学习结构易受加性噪声、模数转换（Analog to Digital Converter,ADC）量化噪声等影响,提出一种通过设置判别门限自适应切换直接学习结构和间接学习结构的组合学习结构数字预失真方案。该方案在直接学习结构中采用最小二乘法（Recursive Least Square,RLS）算法对参数进行快速粗估计,切换至间接学习结构时采用改进变步长最小均方（Least Mean Square,LMS）算法进一步提取参数。分析仿真表明,组合学习结构的预失真方案其线性化性能较间接学习结构有很大提升,且在算法收敛速度基本持平的情况下有效抑制了间接学习结构中的非相关噪声。     

大规模MIMO预编码中降低反馈开销的方法

研究大规模多输入多输出(MIMO)系统下,天线数增多反馈开销随之显著增大的问题,提出一种分割码本的预编码方法。该方法将有限反馈的大码本等间隔地分成k个码本,信道变化一次k个码本中的多个码本就被循环一次,选出一个最优码字Fi。Fi放入新开辟的储存空间,方便与下次选出的最优码字比较,循环一次Fi更新一次。同时将注水算法与之结合,使系统性能大大提高,而不会增加反馈量。仿真表明：正交移相键控(QPSK)调制、离散傅立叶变换(DFT)码本的预编码、反馈比特数为4的条件下,系统误码率与单一码本下预编码误码率对比,约提升3dB;用较少反馈量便可取得与大码本预编码几乎相同的误码率。