应用于光遗传学的集成式注入型生物光电极器件的研究进展

光遗传学是一门涉及神经科学、光学、半导体光电子学及生物医学的交叉科学.把光作为一种遗传学的研究工具,可为神经科学研究提供更高效、精准的神经调控手段,也为临床精神疾病的研究和治疗提供了新的思路.集成式注入型生物光电极是一种集刺激神经元的光源与采集生物电信号的微电极于一体的多功能生物微探针,在利用活体生物进行的光遗传学研究中有着重要的应用.文章回顾了光遗传学的历史,对集成式注入型生物光电极器件的分类和发展进行了分析,详细比较了不同类型光电极器件在结构和性能上的差异,从电学特性、噪声信号、生物兼容性及可靠性等方面进行评价.最后,对光电极器件的未来发展进行了初步的探讨.     

石墨烯/聚(N-异丙基)丙烯酰胺复合薄膜电极材料的制备

石墨烯凭借巨大的比表面积和优良的电性能在储能领域受到广泛的关注,但团聚问题限制了其应用发展。针对由Hummers法合成的石墨烯分别采用聚丙烯酰胺和聚N-异丙基丙烯酰胺进行改性,制得石墨烯/聚丙烯酰胺、石墨烯/聚N-异丙基丙烯酰胺自支撑薄膜,以亲水大分子链网络在石墨烯片层间阻隔其层间团聚。结果表明,改性后的石墨烯薄膜具有优异的保水性,当其作为电极材料时显现出良好的循环稳定性和较大的比电容。其中,石墨烯/聚N-异丙基丙烯酰胺自支撑薄膜处于电流密度为0.2 A/g时的电极比电容可达273.8 F/g。     

气体扩散层对质子交换膜燃料电池膜电极耐久性影响的定量分析

目前质子交换膜燃料电池(PEMFC)耐久性相关的材料研究主要集中在膜以及催化层上,对气体扩散层(GDL)衰减的研究较少,而且都集中在离线加速实验上,而离线加速实验结果难以与实际操作条件下的GDL衰减联系起来;并不能由此得出实际耐久性测试后GDL衰减对电池性能的影响程度。作者给出了定量分析GDL影响电池性能的实验方法。成功定量分析了GDL对MEA的耐久性影响:在800 mA/cm~2下,由GDL老化引起的MEA性能衰减率为13.22μV/h,在线耐久性测试的MEA性能衰减率为98.98μV/h,GDL衰减对性能的影响占整个MEA衰减的13.36%。     

多信息融合技术驱动的电加工控制优化研究

针对电火花微孔加工放电过程出现畸变,导致检测电路难于获取放电间隙状态的现象,提出了一种采用放电电流和放电电压双特征信息多重检测的方法,基于计算机信息融合技术,完成Matlab模糊神经网络训练模型的构建,提取放电状态特征,得到进行电火花加工电极的伺服控制策略,实验测试结果表明,采用该控制策略方法比某传统单一电路检测控制策略加工效果明显好转,获得相同微小孔深加工时间明显缩短,电极的损耗明显降低。     

避免加速度倍频激励共振的凸轮从动件运动规律设计

提出了一种运用有限傅里叶级数进行凸轮从动件运动规律设计的方法,运用该方法可有效减小或避免凸轮机构运动产生的某倍频激励恰与所作用对象的固有频率相近或相等而产生较大的倍频振动或共振。凸轮从动件运动规律依据工艺运动要求设计,常用有高次多项式等,通过对其周期运动进行频谱分析,可得其加速度幅值频谱;结合考虑激励对象的动态特性,在满足凸轮从动件运动规律工艺运动要求的条件下,选择去掉该凸轮从动件运动规律加速度幅值频谱中那些易引起倍频激励共振的项,得到改进设计后的运动规律,进而达到通过改变激励源频谱特性来减小激励对象振动的目的。进一步通过对改进后的凸轮从动运动规律的有限傅里叶级数的项数及系数进行优化,可使其能更好地满足给定工艺运动要求。     

电化学法定性与定量分析水溶液中的微量硼氢根

采用循环伏安法分析了硼氢化钠(Na BH_4)在金(Au)电极上的电化学氧化还原行为,在-0.473 V电位处发现了比较明晰且稳定的BH_4~-特征氧化峰,可作为BH_4~-存在的定性判据。通过线性伏安扫描,对浓度为1.0×10~(-4)~9.0×10~(-3)mol/L的Na BH_4碱性溶液进行了测定,发现Na BH_4特征氧化峰的峰值电流与其浓度呈良好的线性关系,相关系数为0.998 4。利用线性伏安法分别对5.0×10~(-4)mol/L Na BH_4+0.10 mol/L Na OH溶液和5.0×10~(-3)mol/L Na BH_4+0.10 mol/L Na OH溶液平行测定5次,所得结果的平均相对误差分别为3.18%和1.63%,相对标准偏差分别为2.38%和1.88%。     

基于多层感知器的气液两相流流型识别方法

通过对电阻层析成像数据采集原理和深度学习网络的研究,提出了一种基于阵列电阻值和多层感知器深度学习网络相结合的流型识别方法。利用电阻层析成像系统中的16个电极传感器来获取流型样本数据,并构建出流型识别数据库,然后对多层感知器深度学习网络进行训练,获得可以识别不同流型的网络。实验结果表明,采用阵列电阻值结合多层感知器网络对流型进行学习和识别的方法,流型识别准确率可以达到95%,解决了流型图像生成过程与数据特征预选过程中流型特征损失的问题,流型识别性能得到了提高。