空心微球表面化学镀Ni薄膜的工艺研究

比较空心微球表面化学镀Ni薄膜的工艺.分别以Sn-Pd胶体溶液和[Ag(NH3)2]+溶液作为活化剂,将空心微球表面进行活化,再采用化学镀的方法分别在其上淀积金属Ni薄膜.使用扫描电子显微镜(SEM)、能量色散光谱(EDS)和X-射线衍射光谱(XRD)对两种工艺所镀Ni薄膜的表面微观结构和组分进行表征.结果表明:用Sn-Pd胶体溶液活化后的空心微球表面淀积了均匀、致密的金属Ni薄膜,该薄膜是由大小约100 nm的颗粒组成;而以[Ag(NH3)2]+溶液活化后的空心微球表面淀积的金属Ni薄膜,是由大小约1 μm的颗粒组成.并分析了这两种镀层形成的机理.     

Preparation and properties of （K0.5Na0.5）NbO3-LiNbO3 ceramics

The lead-free piezoelectric ceramics （1-x）（K0.5Na0.5）NbO3-xLiNbO3（abbreviated as KNLN） were synthesized by a traditional solid state reaction. The effects of Li^＋ on the sintering characteristic, the phase structure and piezoelectric properties of KNLN ceramics were investigated. The sintering temperature of KNN-based ceramics is decreased by doping Li^＋ and the range of the sintering temperature is narrow. The KNLN ceramics exhibit an enhanced piezoelectric properties with the piezoelectric constant d33 value of 180-200 pC/N, The electromechanical coupling coefficients kp is 35%-40%. The results show that （1-x）（K0.5Na0.5）-NbO3-xLiNbO3 （x=0.05, 0.06） is a promising high-temperature lead free piezoelectric ceramic.     

基于集成经验模态分解和最小二乘双支持向量回归机的风速预测算法研究

为有效解决风电大规模并网过程中面临的并网难和弃风等问题,实现可再生能源大规模平滑并网并保证大电网的安全稳定运行,采用集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和最小二乘双支持向量回归机(least square twin support vector regression,LSTSVR)算法进行风电场风速预测。分别介绍了LSTSVR、EEMD及自适应变异粒子群算法原理。给出基于EEMD和LSTSVR的风速预测流程,以安徽女儿岭风电场测风声雷达30、70 m处风速采样数据为例,开展基于EEMD和LSTSVR的风速预测算法验证,预测结果误差分析表明:基于EEMD+LSTSVR+自适应变异粒子群算法可以实现风电场风速的高精度预测。     

Self-diagnosis method for faulty modules on wireless sensor node

In order to diagnose the working status of each module on sensor node and make sure the wireless sensor networks (WSN) work properly, the components of sensor node and their working characteristics are studied. An on-line fault self-diagnosis method for sensor node is proposed. First, a flexible fault sensing circuit is designed as a state detection module on sensor node. Second, a self-diagnosis algorithm is proposed based on the hardware design and the failure analysis on sensor node. Finally, in order to ensure the WSN reliability, the voltage changes of each module working statuses can be observed using the state detection module and the faulty module will be found out timely. The experimental results show that this self-diagnosis method is suitable to sensor nodes in WSN.     

一种APF直流侧电压波动分析及其吸收电路设计

此处根据瞬时功率平衡理论,对并联有源电力滤波器(SAPF)的直流侧电压波动进行了详细地分析,得到了SAPF直流侧产生波动的原因,并建立了相应的模型.更进一步地分析发现直流环节电压纹波会严重影响SAPF的输出电流畸变率,从而影响SAPF的补偿性能.因此,此处设计了一种直流环节电压纹波抑制电路(RSC),此处设计的RSC可...     

高抗撕裂硅橡胶复合材料的制备

研究了羟基硅油和四甲基四乙烯基环四硅氧烷(V 4)对气相法白炭黑增强甲基乙烯基硅橡胶(VMQ)复合材料性能的影响。结果表明,在VMQ用量为100份、气相法白炭黑用量为40份时,加入羟基硅油可明显降低混炼胶的Payne效应,有效改善白炭黑的分散性;当其用量为5份时,复合材料的综合力学性能最优。在添加5份羟基硅油的基础上,加入V 4可显著提高VMQ复合材料的撕裂强度,其用量为4份时,撕裂强度可达42.2 k N/m。     

基于证据堆叠的高速列车运行状态监测数据处理

为区分高速列车运行不同工况,提出证据堆叠法构建表征高速列车运行状态的特征框架。结果表明,该特征框架能在不同速度下区分高速列车运行的不同工况。该法避免了证据理论中冲突证据的合成问题,避免了证据空间完备性问题,且能利用多证据间的支持作用,提高判定故障部件或诊断故障类型的准确性,可用于高速列车运行状态监测,确保高速列车运行的安全性、舒适性。     

基于深度学习的人—物交互关系检测综述

人—物交互关系检测旨在通过精细化定位图像或视频中产生特定动作行为的人,以及与其产生交互关系的物体,并识别人和物体之间的动作关系来理解和分析人体的行为。人—物交互关系检测是一个非常具有实际应用意义和前瞻性的研究方向,是高层视觉理解的关键基石。随着深度学习的发展,基于深度学习的研究方法引领了近期人—物交互关系检测研究的进步。本文一方面分析空域人—物交互关系检测任务,从数据内容场景、标注粒度两个方面总结和分析当下数据库和基准。然后从两阶段分段式方法和单阶段端到端式方法两个流派出发系统性地阐述当前检测方法的发展现状,分析两个流派方法的特性和优劣,厘清该领域方法的发展路线。其中,两阶段方法包括多流模型和图模型两种主要范式,而单阶段模型包括基于框的范式、基于关系点的范式和基于查询的范式。另一方面,对时空域人—物交互关系检测任务进行总结,分析现有时空域交互关系数据集构造与特性和现有基线算法的优劣。最后对未来的研究方向进行展望。     

PNW对PMS-PZT压电陶瓷结构和性能的影响

采用传统陶瓷工艺制备了PNW-PMS-PZT四元系压电陶瓷,分析了陶瓷样品的相结构组成,结果表明所有陶瓷样品的相结构为纯钙钛矿相结构;随着PNW含量的增加,陶瓷晶粒逐渐长大;研究了室温下PNW含量对介电性能和压电性能的影响,实验表明,随着PNW含量的增加,介电常数rε、机电耦合系数kp和压电常数d33先增加,PNW含量为0.02 mol时分别达到最大值,然后降低;随着PNW含量的增加,介电损耗tanδ一直增加,机械品质因数Qm和居里温度TC始终降低。PNW含量为0.02 mol的压电陶瓷适合制作大功率压电陶瓷变压器。其性能为:rε=2 138,tanδ=0.005 8,kp=0.61,Qm=1 275,d33=380 pC/N和TC=205℃。     

一起电流互感器内部连接故障的综合诊断实例

介绍了一起电流互感器内部连接故障的综合诊断实例,详细描述了综合运用红外热像技术、绝缘油色谱技术等诊断手段对故障性质和部位的诊断过程,并从技术管理、设备管理等方面提出了防范措施。