Preparation and flocculation properties of biodegradable konjac glucomannan-grafted poly(trimethyl allyl ammonium chloride)

Polymer Bulletin - Preparation of konjac glucomannan-grafted poly(trimethyl allyl ammonium chloride) (KGM-g-PTMAAC) was carried out using KGM as polysaccharide matrix and TMAAC as cationic...     

物联网中基于KNN和BP神经网络预测模型的研究

物联网中,无线传感器网络由于环境、资源等因素的变化和限制,会导致部分数据异常或丢失,使数据传输的可靠性降低。因此常用的BP神经网络方法在根据最终获取数据进一步处理时的准确性不高。提出K近邻算法和BP神经网络相结合的二阶段预测模型,先使用K近邻算法对BP神经网络输入数据中异常或缺失数据进行估值和替换预处理,同时进行初步预测,然后将预处理后的数据输入BP神经网络,综合BP神经网络和KNN的预测结果给出最终结论。实际环境中实验表明,所提出的模型能够有效地提高物联网环境中预测的准确度和稳定性。     

基于多模板匹配的双模型自适应相关滤波跟踪算法

为有效提升目标跟踪的精确度和实时性,设计了基于多模板匹配的双模型自适应相关滤波跟踪算法。对多模板匹配模型与核相关滤波跟踪模型参数进行初始化处理：多模板匹配模型选取得分函数作为模板与候选样本间匹配准则,通过候选样本得分获取最佳目标,更新多模板后,通过形变多样相似性实现多模板匹配;核相关滤波跟踪模型利用所采集目标样本数据建立循环矩阵,通过训练核化岭回归分类器获取核相关滤波器,并获取响应置信图,再利用响应置信图获取下一帧图像目标位置。通过自适应融合策略获取两个模型所估计目标位置,再采用金字塔尺度估计策略估计目标尺度变化,通过不断更新各模型参数实现目标精准跟踪。实验结果表明,在目标受遮挡或旋转、光照变化等复杂环境下,该算法的中心跟踪误差均低于15 dpi,平均跟踪精确度均高于98%,且目标定位时间低于100 ms,说明该算法在跟踪精确度和实时性上具有明显的应用优势。     

Three-dimensionally ordered,ultrathin graphitic-carbon frameworks with cage-like mesoporosity for highly stable Li-S batteries

Mesoporous carbons have been widely utilized as the sulfur host for lithium-sulfur (Li-S) batteries.The ability to engineer the porosity,wall thickness,and graphitization degree of the carbon host is essential for addressing issues that hamper commercialization of Li-S batteries,such as fast capacity decay and poor high-rate performance.In this work,highly ordered,ultrathin mesoporous graphitic-carbon frameworks (MGFs) having unique cage-like mesoporosity,derived from self-assembled Fe3O4 nanoparticle superlattices,are demonstrated to be an excellent host for encapsulating sulfur.The resulting S@MGFs exhibit high specific capacity (1,446 mAh·g-1 at 0.15 C),good rate capability (430 mAh.g-1 at 6 C),and exceptional cycling stability (～0.049％ capacity decay per cycle at 1 C) when used as Li-S cathodes.The superior electrochemical performance of the S@MGFs is attributed to the many unique and advantageous structural features of MGFs.In addition to the interconnected,ultrathin graphitic-carbon framework that ensures rapid electron and lithium-ion transport,the microporous openings between adjacent mesopores efficiently suppress the diffusion of polysulfides,leading to improved capacity retention even at high current densities.     

低渣比冶炼锰硅合金的条件与操作要点

论述了低渣比冶炼锰硅合金的条件和操作要点，阐明了炉料中Al2O3与电炉工艺参数、焦炭粒度之间的相互关系及其对电耗等指标的影响。     

四川省数字孪生流域知识图谱的设计与实现

为解决水利信息资源管理分散、利用率低、缺乏统一整合和关联应用等问题,满足数字孪生流域建设中知识平台的构建需求,以数字孪生流域建设的数据底板为基础,依托自顶向下和自底向上相结合的方法,通过总体框架设计,基于BERT-BiLSTM-CRF命名实体识别、Transformer模型的关系抽取、Neo4j的存储和可视化展示完成知识图谱的搭建,并基于知识图谱建设性构建智能问答系统,为四川省数字孪生流域物理流域的全映射提供支撑,实现知识的可视化表达、精准查询与智能推荐,为四川省河湖智能管理提供知识性参考。     

电催化氮气还原合成氨催化材料研究进展

氨是纺织、制药、化肥等领域重要的化工原料,也是一种清洁的能源载体,需求量大。目前氨的工业生产主要为Haber-Bosch法,反应条件严苛,能源消耗大且碳排放较高。电催化氮气还原(NRR)合成氨是一种在常温常压下进行的反应,工作电位低,且电能可通过清洁能源提供,是一种很有潜力的合成氨新工艺。但目前电催化NRR材料的产氨速率和法拉第效率低、工作稳定性不够高、溶液中痕量氨的定量检测困难及检测标准不统一等都为其发展带来了巨大挑战。本文首先介绍了电催化NRR的反应机理和常用研究方法,然后重点梳理了2019年以来NRR催化材料的最新研究进展,最后对该领域研究面临的挑战和机遇进行了展望。     

梯形结构的大应变传感性能研究

以弓形曲梁式梯形结构为研究对象,首次应用单位荷载法推导了梯形结构的大应变传递灵敏度模型,推导过程简单,模型表达式明晰。建立了梯形结构的ANSYS有限元分析模型,模拟计算得到的应变传递灵敏度与推导的理论模型一致。采用光纤光栅作为结构的小应变测量元件,制作了大应变计试样。电动平移台给定待测大应变,光纤光栅监测仪测量光纤光栅的波长信号,实验结果显示:试样实际传感结果与理论分析结果相符,试样在实验中获得的正向应变范围为0～33.3%,负向应变范围为0～-16%,其线性度在1%以内,重复性和迟滞误差分别为1%和0.9%。     

振动辅助固结磨料抛光氟化钙晶体

为了改善氟化钙晶体加工后的表面质量、提高加工时的材料去除率,提出了振动辅助固结磨料抛光氟化钙晶体的加工方法。利用振动与固结磨料抛光有效结合,采用正交实验研究加工工艺参数对材料去除率和表面质量的影响。结果表明:振动辅助固结磨料抛光氟化钙晶体的最优工艺参数为转速40 r/min,振动频率40 kHz,抛光液pH值9,转速比0.95;在最优参数下抛光氟化钙晶体的材料去除率为324 nm/min,表面粗糙度S_a值为1.92 nm;与无振动辅助的固结磨料抛光相比,材料去除率提高了57%,表面粗糙度降低了35%。研究表明:振动辅助能够利用空化作用及规律化间歇性接触,在固结磨料抛光中提高材料去除率及表面质量。      

大行程纳米级步距压电电动机

介绍了一种基于尺蠖运动原理的大行程纳米级步距压电电动机。在结构设计方面,变传统单驱动器结构为双驱动器结构,采用新颖的推—拉接力运动原理,配以适当的四路驱动信号,实现了压电电动机的连续匀速运动。通过试验对电动机的性能进行了测试,结果表明：电动机的运动位移是线性的,运动速度在驱动电压为300 V时可达12 mm/s,最小步距小于6 nm,行程大于10 mm。