负极添加NMP对电池性能的影响

锂离子电池负极浆料中添加N-甲基吡咯烷酮(NMP),在极片加热干燥时不能完全除去.残留的NMP吸附在石墨表面,使得SEI膜与石墨结合不牢固.研究了其对电池性能的影响,结果显示,在电池的循环过程中,SEI膜逐渐脱落,导致电池循环寿命缩短,但对电池的容量、内阻、倍率、存储等初期性能不影响.     

工作面快速掘进工艺及设备优化研究

为保证掘进效率与采煤效率相匹配、保证煤炭的产出率,在分析当前掘进工艺和掘进设备现状的基础上,分别对自动化、可靠性、生产效率较低的掘进设备进行优化,并对掘进设备相配套的掘进工艺(打眼、支护、运输等)进行优化,从根本上提升掘进工作面的效率和安全性.     

基于全局优化与深度学习的条形码识别方法

提出了一种在深度神经网络的基础上结合全局优化方法的条形码识别算法,利用卷积循环网络提取出条码中各字元的特征并进行分类,较传统方法具有更强的适应性与泛化能力,再进一步结合全局优化的方法,以达到充分利用条码结构性先验信息的目的,能显著提升方法的效果,尤其是将全局优化方法引入到神经网络中进行端到端学习,不仅保持了两者的优势同时还进一步提高了识别精度.实验结果证明了所提方法的有效性,达到约99.48％的识别精度,超越了传统的图像处理方法.     

水杨酸处理诱导采后甜瓜抗坏血酸-还原型谷胱甘肽循环代谢清除过氧化氢的作用及机制

目的：研究抗坏血酸（ascorbic acid，AsA）-还原型谷胱甘肽（reduced glutathione，GSH）循环代谢在水杨酸处理采后甜瓜诱导的过量H2O2清除过程中的作用。方法：用4 mmol/L水杨酸浸泡‘玉金香’厚皮甜瓜10 min，测定处理后果实常温贮藏过程中丙二醛（malondialdehyde，MDA）含量，分析活性氧的积累水平、超氧化物歧化酶（superoxide dismutase，SOD）和过氧化氢酶（catalase，CAT）活力，以及AsA-GSH循环过程相关酶活力及产物和底物含量。结果：水杨酸处理降低了果实MDA含量，第10天处理组MDA含量较对照组降低14.6%；显著提高了果实O2－·的产生速率和H2O2含量（P＜0.05），其中处理后第2天O2－·的产生速率高出同期对照组的1.9 倍，第6天H2O2含量高出对照组果实29.7%；提高了果实SOD活力，但抑制了CAT活力，说明H2O2的清除可能是依赖于除酶促系统外的其他系统。此外，水杨酸处理提高了果实抗坏血酸过氧化物酶、单脱氢抗坏血酸过氧化物酶、脱氢抗坏血酸还原酶和谷胱甘肽还原酶的活力，增加了AsA和氧化型谷胱甘肽的含量，降低了脱氢抗坏血酸和GSH的含量。结论：水杨酸处理诱导了厚皮甜瓜果实的氧爆，抑制了MDA产生，由水杨酸诱导产生的过量H2O2主要依靠AsA-GSH循环系统清除。     

基于改进 abcd 模型的黄河源区径流变化与归因

为改进模型对高寒地区融雪径流模拟不足的缺陷，将融雪模块耦合到传统 abcd 模型。利用 1980—2018 年 逐月实测的径流数据和通过 AnuSpline 方法插值的格网气象要素，驱动改进后的abcd 模型，分析三江源生态保护 措施实施前后（1980—1999 年和 2000—2018 年）黄河源区径流的动态变化，并量化关键气象因素与人类活动对 径流变化的影响程度，即相对贡献。结果表明：耦合融雪模块的 abcd-snow 模型完善了高寒地区水文过程的模拟， 提高对径流的模拟性能，在黄河源区表现出较好的适用性；整个研究时段黄河源区的实测径流呈不显著减少趋势 （?0.80?mm/a，p>0.05），但 2000 年前径流则呈现显著下降趋势（?4.12?mm/a，p<0.05），2000 年后径流则呈显著增加 趋势（3.16?mm/a，p<0.05）；?归因分析表明气候变化是源区径流变化的主导因素。2000 年前，气候变化对径流减少 的相对贡献率为 62.8%，人类活动对径流的贡献为 37.2%；2000 年后，气候变化对径流增加的贡献率达到 120.0?%， 人类活动对径流的贡献为?20.0%。其中：降水的变化是决定径流变化主导因素；其他气候因素的相对贡献较小； 以人类活动为主的生态恢复可显著降低河川径流。本研究有助于理解气候变化和下垫面变化对黄河源区水资源 变化的系统驱动机理，并为流域水资源合理配置提供科学参考依据。     

速率加载历史对铁磁性材料压磁磁场演变规律的影响

以往的研究已经证明加载速率会对铁磁性材料的力学行为和周围压磁磁场产生影响，为了进一步研究历史加载速率对后续压磁磁场演变规律的作用，对Q345工程结构钢进行了一系列循环拉伸试验，采用磁通仪对试件压磁磁场进行在线监测，研究试件在经历不同的历史加载速率后，其压磁磁场的演变规律。结果表明：加载速率历史是影响压磁磁场演变的重要因素之一。     

基于音频特征的工程车辆工况识别研究

高效率地使用工程车辆是工程项目管理中节约成本的有效方法，无人监管环境下工程车辆的工况识别，是实现工程车辆高效率使用的有效手段。目前以GPS等技术为核心的车辆智能管理系统未对工程车辆进行工况识别，提出一种基于GRU循环神经网络的工程车辆工况识别方法，通过对工程车辆在不同工况下产生的音频信号进行分析，从中提取Mel倒谱系数作为主要特征，构建GRU循环神经网络模型进行训练和识别。实验结果表明，该方法可以实现对工程车辆工况的有效识别。