纳米Li2MnSiO4正极材料的高压水热法制备及其电化学特性

采用高压水热法制备锂离子电池正极材料Li 2MnSiO 4,研究压强、反应温度和前驱体浓度对合成Li 2MnSiO 4的影响,并进一步研究碳包覆前后Li 2MnSiO 4的电化学性能。通过X射线衍射、扫描电镜、透射电镜、充放电测试和交流阻抗等方法对样品的结构、形貌和电化学性能进行表征分析。结果表明:采用水热法在高压高温条件下可以合成高纯度的Li 2MnSiO 4材料,提高前驱体浓度有助于形成粒径较小的Li 2MnSiO 4纳米颗粒。电化学性能测试显示碳包覆后的 Li 2MnSiO 4/C比Li 2MnSiO 4具有更高的比容量,在0.1C (电流密度为33.3mA·g -1 )下首次放电比容量可达178.6mAh·g -1 ,循环50次后放电比容量为97.1mAh·g -1 ,容量保持率为54.4%。同时,Li 2MnSiO 4/C还具有比Li 2MnSiO 4更小的电荷转移阻抗和更高的锂离子扩散系数。     

基于宽度学习的注塑产品质量预测方法

在注塑成型工业中,产品质量自动监测一直是注塑工业智能化发展的核心问题。高品质和大规模的产品质量数据采集成本高昂,导致数据样本量少、不同类别样本数据不平衡,为注塑产品质量预测提出了更高的挑战。为此,该文提出一种基于宽度学习方法的注塑产品质量预测模型,以产品的3维尺寸为预测目标,在普通的宽度学习系统(BLS)中加入最小p范数来改进得到模型p范数宽度学习系统(pN-BLS),解决小样本和不平衡数据的问题,提高模型对离群点的检测性能。在第4届工业大数据竞赛任务2《注塑成型工艺的虚拟量测和调机优化》数据集中,将192个参数特征与预测目标进行相关分析,提取相关性高的基础特征17个,衍生特征4个和调机参数2个作为模型的输入。将16600条数据平均分为训练集和测试集各8300条,与支持向量机 (SVM)、最近邻算法 (KNN)、多层感知机 (MLP)和BLS进行对比实验,实验结果显示pN-BLS具有更快速和更准确的预测效果。在实际缺陷检测应用中,pN-BLS能更准确地预测异常数据,具有更高的鲁棒性。     

C++面向对象程序设计的课程改革

计算机语言有很多种,C++就是其中之一,而且是基础学科,承上启下.但是如果直接让学生学习C++面向对象编程,就会存在学生因为理解能力受限而出现无法理解的情况.因此,本文主要是剖析C++面向对象程序设计课程目前所存在的问题、课程建设和改革思路,旨在提高本门课程的教学效果,帮助学生快速理解C++语言,进而方便学习面向对象程序设计课程.     

三阴交穴位临床运用和实验研究概况

三阴交穴主治范围广泛、疗效显著,临床上可独取或与它穴配伍,或针或灸,疗效颇佳。现代临床实践中可加以拓展运用于多种肝脾肾系、女子妇科病、男子泌尿生殖及外科疾病等,尤对中风、关节炎、尿潴留、急症等有着显著疗效。现代动物实验研究中,三阴交穴除对大鼠模型妇科痛经治疗作用有明显效果外,还对大脑神经方面,如阿尔兹海默症学习记忆能力减退、失眠、焦虑等有着明显的改善作用。     

基于Android的网络应用程序开发

随着科学技术的快速发展,人们的生活和工作越来越离不开移动互联网技术.所以,在移动手机端开发网络技术倍受重视.传统的Web开发模式主要有RIA和MVC,因此,移动端网络程序的开发更注重平台方面,所以SOA模式应运而生.现阶段Android作为智能手机最为常用的系统,它的编程框架非常优秀,因此非常适合开发手机网络程序.     

基于虚拟现实的油气井场安全培训系统设计

针对传统安全培训存在的缺乏互动、形式枯燥、培训效果不佳等问题，将虚拟现实技术引入油气井场安全培训中，通过提炼油气井场典型的风险隐患，设计合理的交互情节，利用3dsMax建立模型，制作动态模型动画，以Unreal Engine 4作为开发引擎，构建交互体验场景，操作者可以通过HTC Vive设备与虚拟空间进行交互，开展油气井场事故体验与学习。实践表明，基于Unreal Engine和HTC Vive的油气井场安全培训系统对于提高学员的安全意识和安全技能具有良好的促进作用。     

二冲程发动机气缸珩磨工艺探讨

二冲程发动机结构虽然简单,但二冲程发动机的气缸工艺却比较复杂,二冲程发动机气缸一般是用铝合金压铸而成,为了提高寿命,会在气缸内壁镀上一层金属镀层,金属镀层镀上之后需要进行珩磨加工,使得气缸内径以及形状公差符合相关尺寸要求。本文将对二冲程发动机气缸珩磨工艺做一个分析。     

桩承式路堤中平面土拱效应室内模型试验研究

介绍了平面土拱效应室内模型试验的试验装置与试验方法,对比分析了桩承式路堤中填土的竖向应力分布与Terzaghi理论方法以及HewlettRandolph理论方法中的分布规律,并对HewlettRandolph理论方法进行了修正。研究结果表明:路堤高度h与桩间距s比值对土拱效应产生具有重要影响,当h/s0.67时,没有土拱效应;当0.67h/s1.33时,土拱效应部分产生;当h/s≥1.33时,土拱效应完全产生,且此时路堤填土的竖向应力分布与HewlettRandolph方法的分布规律相同;与HewlettRandolph方法相比,修正的HewlettRandolph方法与模型试验结果更接近。试验同时分析了路堤高度的变化对桩土应力比的影响,试验结果表明:随着路堤高度的增加,桩土应力比逐渐增大,但是增大的速率随着路堤高度的增加而减小。     

基于自适应差分进化和BP神经网络的光伏功率预测

针对光伏功率的波动性和间歇性,通过分析光伏发电的影响因素,建立了基于自适应差分进化和BP神经网络的光伏功率预测模型.该模型利用自适应差分进化算法优化BP神经网络的权重阈值,克服了BP算法收敛速度慢、容易陷入局部极值的缺点.利用光伏电站的历史数据和气象观测站的气象数据,对预测模型进行训练和光伏功率预测.结果表明,基于自适应差分进化和BP神经网络的模型预测精度高于BP神经网络模型,验证了所提模型和算法的有效性和可行性.