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采用液相无焰燃烧法在500℃反应1 h,然后在600℃二次焙烧3、6、9 h和12 h制备了尖晶石型Li1.05Ni0.05Mn1.90O4正极材料.结果表明,不同二次焙烧时间制备的Li-Ni复合共掺材料没有改变LiMn2O4的尖晶石结构,随着焙烧时间的增加,颗粒尺寸增大,结晶性提高.二次焙烧时间为9 h的Li1.05Ni0.05Mn1.90O4样品的颗粒尺寸约为70~100 nm,具有优异的电化学性能,在1 C(1 C=148 mA·h·g-1)倍率,初始放电比容量为94.8 mA·h·g-1,400次循环后展现出72.15%的容量保持率;在5 C下初始放电比容量可达到89.7 mA·h·g-1,800次循环后,仍能维持70.79%的容量保持率.并且具有较小的电荷转移电阻和较低的表观活化能.Li-Ni复... 相似文献
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针对直驱式波浪发电系统的工作效率较低问题,研究基于一种全封闭的振荡浮子波浪发电系统,采取高速发电和低速储能的分段控制运行策略,结合基于无源性理论的控制方法,研究了该系统的综合最大功率捕获控制问题.为避免分段控制过程中造成的波动和冲击现象,运用微分平滑性理论,对切换过渡过程的能量变化轨迹进行了规划.仿真结果表明,分段控制运行策略以及微分平滑性理论的应用,使振荡浮子式波浪发电系统达到了既提高发电效率又避免冲击的控制效果. 相似文献
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黄寅 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2020,36(2)
针对工件缺陷种类多样和特征不明显,造成机器视觉识别精度不稳定的问题,提出了一种基于深度学习网络模型与大数据自动训练的工件缺陷识别算法,并以软件工程来实现其功能。首先,对存在缺陷的工件进行取样,采集缺陷图像,建立识别标准。然后,基于深度神经网络模型和缺陷标准图像,进行模型训练,采取分批训练,逐步迭代收敛的方式,达到准确识别工件缺陷目的。最后,基于Python语言与TensorFlow框架实现深度神经网络模型,并将模型移植到C++平台调用,嵌入到商业版本软件中,实现算法的落地应用。实验测试结果显示,相对于已有的缺陷识别技术而言,本文算法具有更高的识别准确性,可为机器视觉软硬件设备提供技术基础。 相似文献
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从研究Euler图的等价命题入手,尝试挖掘Euler图的拓扑结构,力图从多个角度刻画Euler图的本征,得到4个新的Euler图等价命题,并利用图的"浓缩"和"稀释"运算给出刻画Euler图的技术,且此技术能够转化为可行的算法. 相似文献
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10.
某钢厂投产后,随着生产规格极限化,对于薄规格产品,带钢表面出现大量锌流纹缺陷,严重影响了带钢的表面质量和导致了协议品的产生。结合该钢厂镀锌机组投产以来的生产实践,对热镀锌板锌流纹缺陷的形成进行了分析,重点探讨锌流纹缺陷产生的原因,提出控制措施,消除缺陷的产生,提高镀锌板表面质量。 相似文献