锂离子电池石墨负极放热反应研究

采用差示扫描量热仪(DSC)对满嵌锂态石墨负极在50～400℃之间出现的放热反应进行了研究.对不同荷电状态(SOC)的负极进行DSC、扫描电镜(SEM)和X射线衍射(XRD)分析以研究放热反应发生的过程.对负极中各物质之间可能发生的反应也均使用DSC进行分析.最终得出石墨负极各放热反应归属:100～120℃为SEI膜分解.200～270℃为锂与电解液的反应,270～300℃为锂与羧甲基纤维素钠(CMC)的反应以及电解液的分解反应,300℃以上放热尖峰为锂与石墨的反应.     

建成环境中人与环境关系的优化

文章从建成环境的视角简析其发展演变的历史脉络,并以近现代建成环境中暴露出的问题为切入口,阐述方案设计过程中需要考虑的诸多环节,以及各个环节的先后顺序。并在过程中对"以人为本"设计思想进行重新审视,指出其局限性以及解决路径。     

医学如何走进人工智能时代

随着基于神经网络的机器学习技术的成熟,人工智能开始了井喷式发展的黄金时期。文章基于人工智能的技术现状,结合中医学的特点,为中医学走进人工智能时代提供了一套清晰的思路和方法:中医学要借助于人工智能的深度学习技术,前提是要建设一个规范标定(正确诊断)的病例数据集。而建立这个数据集,需要规范的症状、体征、检测指标体系,需要规范化、结构化的证候体系,需要规范的信息采集软件平台。在此基础上,根据中医学的知识与经验建立初步的算法模型,再进行机器学习,将会大大减少要学习的内容,减少运算的工作量以及训练所需数据集的规模和精准度。由此,经验模型基础上的机器学习,是现阶段中医人工智能开发的一条既经济实用又快捷有效的途径。     

MRI多征象分析在膝关节前交叉韧带损伤诊断中的临床应用价值分析

目的:分析MRI多征象分析在膝关节前交叉韧带损伤诊断中的临床应用价值。方法:选取本院2017年12月至2018年10月间收治膝关节损伤患者120例,分析其MRI影像,根据患者的膝关节前交叉韧带损伤直接征象以及间接征象展开评价。对诊断结果以及影像情况进行分析与总结。结果:MRI影像患者膝关节的前交叉韧带损伤直接征象中,走行异常、前交叉的韧带不连续、水肿增粗的敏感性与前交叉的韧带消失、萎缩变细对比存在显著性差异,P0.05具统计学的意义;而间接征象均存在较高特异性,敏感性相对较低,以Notch征、半月板后、PCL指数角裸露征、空髁间窝征的特异性相对更高(P0.05)。结论:走行异常、前交叉的韧带不连续、水肿增粗在膝关节的前交叉韧带损伤诊断中具有较高的价值,均可作为主要的诊断依据。Notch征、半月板后、PCL指数角裸露征、空髁间窝征则可作为辅助诊断依据。     

色连二矿选煤厂低质煤洗选实践

为实现色连二矿选煤厂低质煤的有效分选,引入了弛张筛深度筛分技术,并构建了3 mm深度筛分+分级分选+煤泥水三段浓缩的一体化工艺体系;针对洗选低质煤过程中的问题,基于对低质煤煤质和产品结构深入分析,提出了针对性的洗选方案。生产实践表明:与洗选低质煤的相邻选煤厂相比,色连二矿选煤厂的商品煤产率低14.03%,但发热量高2.15 MJ/kg;由于具有发热量和价格优势,吨煤收益更好。     

绞合型碳纤维复合芯软铝导线在220 kV向阳送变电工程中的应用

绞合型碳纤维复合芯软铝导线具有耐高温、载流量大、抗拉强度高、重量轻、弧垂小、节约杆塔费用及减少占地面积等一系列的优点。笔者以220 kV向阳送变电工程为背景,通过导线经济技术比较,推荐采用绞合型碳纤维复合芯软铝导线JLRX1/JF1B-240/30。     

某贫磁赤铁矿石选矿工艺试验研究

为了使某矿山贫磁赤铁矿资源得到合理的开发利用，针对现开采部位矿石的性质和可选性问题，进行了工艺矿物学和可选性试验研究。试验结果表明：采用弱磁、强磁—阴离子反浮选工艺可得到精矿铁品位68.55%、精矿产率36.41%、金属回收率79.92%、尾矿品位9.86%的较好选别指标，说明矿石的可选性较好，为该矿石的合理开发利用提供了可靠的技术依据。     

基于强化学习的数据驱动最优镇定控制及仿真

利用Q-学习算法,针对模型未知只有数据可用的非线性被控对象,解决最优镇定控制问题.由于状态空间和控制空间的连续性,Q-学习只能以近似的方式实现.因此,文中提出的近似Q-学习算法只能获得一个次优控制器.尽管求得的控制器只是次优,但是仿真研究表明,对于强非线性被控对象,相比线性二次型调节器和深度确定性梯度下降方法,文中方法的闭环吸引域更宽广,实际指标函数也更小.     

Sn-Bi系低温无铅钎料的研究现状与展望

锡铋钎料是近年来比较有发展潜力的低温无铅钎料,其广泛应用于低温钎焊相关产业中。锡铋钎料中Bi的脆性、 Sn-Bi钎料在服役过程中出现相的粗化以及Sn-Bi/Cu焊点Bi在界面偏聚等问题一直以来是国内外学者争相研究的热点。文中结合国内外对Sn-Bi钎料的最新研究成果,主要阐述了Ag, Cu, Zn, Sb, Ni等5个元素对Sn-Bi钎料的熔化特性、力学性能、润湿性以及钎焊点显微组织和性能等方面的影响,指明了不同成分的钎料在目前研究中存在的问题及今后研究的方向。