锂离子电池硅基负极材料研究进展

本文主要介绍近年来硅及含硅材料作为锂离子电池负极材料的研究进展，包括硅单质、硅的氧化物以及硅的金属化合物和其它硅基多元化合物；分析了硅基材料作为锂离子电池负极材料存在的问题；阐述了硅基材料作为锂离子电池负极材料的研究前景。     

表面包覆改善球形Ni（OH）2高温性能的研究

采用Yb／Co氢氧化物共沉淀包覆方法和Ca3（PO4）2与Co（OH）2分别沉淀分层包覆方法在球形Ni（OH）2的表面进行了均匀的包覆。前者利用COSO4，YbCl3和NaOH溶液进行共沉淀包覆，后者是先在球形Ni（OH）2的表面沉淀包覆Ca3（PO4）2，然后再沉淀包覆Co（OH）2。结果显示，两种包覆方法均能有效地提高球形Ni（OH）2的高温（60℃）性能。按照Yb／Co=0．75％：2％共沉淀包覆的试样制成AA型电池后，在60℃下1C放电的容量保持率达到常温下的90％。而2％Ca3（P04）2与2％Co（OH）2分层包覆后的球形Ni（OH）2制成AA型电池后，在60℃下1C放电的容量保持率达到常温下的81％。未包覆和仅用Co（OH）2包覆的球形Ni（OH）2制成的AA型电池，在60℃下1C放电的容量保持率分别只有46％和48％。通过循环伏安测试表明，利用表面包覆的方法可以增大正极材料Ni（OH）2在高温下的氧化电位、析氧电位和两者之间的电位差，从而提高了材料在高温下的电化学性能。     

基于CANoe-MATLAB的电动汽车电子差速仿真

针对后轮独立驱动轻型低速电动汽车协调控制问题,以阿克曼转向为基础建立了电子差速控制模型。CANoe-MATLAB接口软件可以整合CANoe和MATLAB的优势,在SIMULINK中将所建立的差速模型用对应的CAN模块进行封装,并自动生成执行代码。同时,在CANoe中建立电子差速与电机通信的CAN网络,将生成的DLL文件加载到CANoe电子差速节点中进行仿真验证。结果表明,该电子差速控制模型能够完成轻型低速电动汽车的差速功能。同时,验证了整个控制网络的有效性、实时性和准确性。该方法具有一定的扩展性,能够在开发实际控制器之前验证控制算法的正确性。     

污水处理厂有毒有害及易燃易爆气体在线监测系统建设与应用

小红门污水处理厂是较早建设有毒有害及易燃易爆气体在线监测系统的污水处理厂之一.介绍了小红门污水处理厂监测系统的建设背景、实施方案及应用效果.系统包括在线检测、视频检测、广播等3个子系统.系统的应用促进了安全生产,有利于保障职工职业健康,取得了较好的经济效益和社会效益.建议城镇污水处理厂的设计中增设此种监测系统.     

基于字符特征与支持向量机的车牌字符识别

首先,对车牌图像进行预处理,针对不同的字符样本采用不同特征提取方法;然后,用提取的特征训练SVM分类器。结果表明,在训练样本较少的情况下,该系统具有较高的识别率和识别速度,并具有很好的分类推广能力。     

交互式医学图像分割算法

针对医学图像的特点,提出了一种结合Live Wire算法和轮廓插值算法的三维医学图像分割算法.与原Live Wire算法相比,改进算法在不增加算法复杂度的同时,大大提高了图像分割的性能.为了进一步提高图像的准确性,用下列方法弥补了原算法的不足:通过寻求最短搜索路径,另外尽可能地降低搜索的时间复杂度.将改进的算法与余弦轮廓插值技术相结合,用在病灶组织区域形状变化较大的断层图像(关键层)分割中.实验表明算法能快速有效的从序列医学图像中分割出感兴趣的物体,为医学诊断提供了依据.     

基于扩展数学形态学的车牌定位算法

在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,目前车牌定位的方法多种多样,各有所长,但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。边缘检测是常用的车牌定位方法,边缘检测的质量决定了车牌图像的最终定位结果。一般人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘检测带来了困难。根据数学形态学原理与方法,提出一种扩展数学形态学车牌图像边缘检测算子,并结合水平和垂直投影进行车牌定位。实验结果表明,该算法不仅能成功提取车牌图像边缘,而且能很好地滤除噪声,从而实现准确车牌定位。     

媒体类课程教学与学生审美素质的培养

本文通过媒体类课程教学的实际经验,结合所做相关课题,提出课程教学与审美素质培养的一种新型教学模式。     

基于正负理想点的导弹武器系统作战效能评估

讨论了目前导弹武器系统作战效能评估中的几点不足,提出用正负理想点法来评估导弹武器系统的作战效能.首先给出评估模型.其次,通过对具有典型意义的5种空舰导弹武器系统作战效能进行分析,给出应用示例,并对评估效果进行分析,得出结论.     

面向安卓自动化测试工具综合评估

自动化测试工具是安卓应用质量保障的主要手段.随着安卓版本多样性、底层硬件差异性(碎片化)以及逻辑复杂性增加,自动化测试迎来新的挑战.为解决这些问题,近年来,业界开发出大量自动化测试工具.但是现有工具数量多,并且测试重点多样,测试人员选择工具时存在一定的困扰.为帮助测试人员选择最佳测试工具,实现对自动化测试工具的统一评估,提出了面向安卓自动化测试工具多特征综合评估方法(comprehensiveevaluation of Android automated testing, CEAT),并将其实现为便于测试人员使用的平台. CEAT在引入测试领域广泛接受的3个评估指标,即代码覆盖率、异常检出率、融合多版本兼容度得分的基础上,进一步基于变异测试的思想引入变异杀死率,并从用户体验出发引入UI控件覆盖率.以上5个指标构成CEAT整个体系,从而实现安卓自动化测试工具的综合多维评估.为验证CEAT的效果,生成了1 089个变异应用的待测应用集,在包含6个移动设备的真机集群中部署实验,对5个自动化测试工具适配并执行5 040次测试任务.最终结果表明:i) 5个指标从不同角度对自动化测试工具进行评估,...