国产Ni-5%W合金基带电化学抛光工艺优化研究

采用均匀实验设计方法,研究了Ni-5%W合金基带在磷酸-硫酸及添加剂体系中的电化学抛光工艺条件,利用DPS(Data Processing System)软件对抛光工艺进行逐步回归优化,同时根据回归后的特征方程组进行实验验证,并用金相显微镜、原子力显微镜对基带表面形貌进行表征。结果表明,通过两次回归拟合,在25μm×25μm范围内,基带表面均方根粗糙度可降低到3 nm以下,且实验值与预报值相对误差为2.36%。     

Li 含量对球形富锂正极材料结构和电化学性能的影响

富锂正极材料已经成为高能量密度锂离子电池最具有前景的正极材料之一。然而,富锂正极材料电化学性能对其本体和表面的局域结构很敏感,而这些结构跟材料的合成过程密切相关。在目前的工作中,从合成的角度提出了新的思路,Li含量x将影响着富锂Li1.2x Mn0.54 Ni0.13 Co0.13 O2材料的结构特性和电化学性能。基于电化学,XRD,Raman, XPS技术的分析结果,改变Li含量将在材料的本体和表面产生尖晶石相和Li2 CO3物种,会造成所合成的材料局部组分发生变化,进而影响其电压容量曲线。实验结果表明,在正极材料合成的过程中,相比于其他含量,Li含量过量5%(摩尔分数)所合成的样品表现出更好的电化学性能,放电容量高达270 mAh/g。     

纤维用浆粕中重金属含量的测定

介绍了一种检测浆粕中重金属含量的方法,即通过烧灰法将浆粕灰化,再加入盐酸和醋酸溶解,用等离子体原子发射光谱(ICP-OES)仪检测浆粕中重金属元素的含量。该方法能够准确测定铜、镉、铁、锰、钼、镍等6种重金属元素的含量,具有重复性能好、检出限低、操作简便的优点。     

染色体图像的增强及鉴定

人类染色体识别是医学遗传学的重要研究方向,本文主要研究了增强染色体图像,染色体核型分析,计算投影向量和着丝粒的定位。染色体定位为染色体特征提取和分类提供了重要依据,本文基于计算和分析该染色体的二进制图像的垂直和水平投影向量,得到了二进制图像,采用修改后的直方图和分析对输入图像的阈值进行分析。染色体配对也可以通过寻找P臂和q臂的面积和长度、以及染色体中部地区的像素值来完成。本方法快捷方便,正确率较高,可更好地解释图像,为日后分析数据库中的信息提供了可能。     

阳光下的霓中依

东莞市霓中依制衣实业有限公司，是一家集设计、生产、销售和品牌营销为一体的服装公司。公司品牌“霓中依”自1995年创立以来，通过几年的精心经营打造，在休闲服饰的领域迅速崛起，赢得了市场的信赖，也博得了消费者的青睐。     

新型固相萃取-高效液相色谱检测饮用水中的 邻苯二甲酸脂类物质

目的建立基于新型高效的样品前处理技术即固相萃取-高效液相色谱联用技术同时检测饮用水中七种邻苯二甲酸酯类物质的方法。方法以3-氨基丙基三乙氧基硅烷作为功能单体,四乙氧基硅烷作为交联体,并加入醋酸,合成新型的高选择性材料,并用作为固相萃取材料,吸附七种邻苯二甲酸脂类物质。结果高效液相色谱等度分析方法的最佳检测条件为:流动相为乙腈和水(96:4,V:V);运行时间20 min;检测波长为230 nm;流速1.0 m L/min;柱温30℃;进样量20μL。目标化合物线性范围较宽,其中DMP、DBP、DIDP为0.5~100 mg/L,DCHP、BBP、DEHP为0.5~25 mg/L,DEP为0.5~10 mg/L;该方法对7种目标化合物的检测限在0.18μg/L~1.86μg/L范围内,6次重复实验精密度在1.18%~5.20%之间,标准添加回收率在63.5%~108.4%之间。结论该方法可以用于饮用水中苯二甲酸脂类物质的定量检测。     

用于晶硅异质结太阳电池的透明导电薄膜研究进展

提升晶硅异质结（HJT）太阳电池的电流有望进一步提高电池效率,透明导电氧化物薄膜（TCO）是影响HJT太阳电池电流的重要功能层。该文首先介绍了TCO薄膜的自身特性,包括掺杂元素和掺杂比例、制备技术对薄膜特性的影响。同时总结了薄膜特性对HJT太阳电池性能的影响。最后阐述了TCO薄膜应用的最新进展及发展趋势,增加盖帽层或多层TCO薄膜有望改善薄膜整体特性及电池性能。以期指导TCO薄膜特性的优化,从而进一步提高HJT太阳电池效率,加快HJT太阳电池产业化进程。     

非稳态低浓度二氧化硫冶炼烟气制分析纯硫酸技术应用

针对低浓度非稳态含硫冶炼烟气,采用有机胺可再生脱硫技术将烟气中的SO2脱除,并回收得到高纯度的SO2气体,尾气中ρ(SO2)≤100 mg/m3,达标排放.产出的高纯SO2气体与空气配气后,配套"一转一吸"制酸系统,制备分析纯硫酸.制酸系统分析纯硫酸产出比例为100％,产品质量达到GB/T 625—2007《化学试剂硫...     

基于熵理论和BP神经网络的船舶柴油机磨损故障识别

磨损监测与故障诊断是保证船舶柴油机安全可靠运行的重要技术手段。随着船舶柴油机运行可靠性的要求增高,其磨损监测需要更加全面,数据呈高维化,无关数据和冗余数据增多,使故障诊断的复杂程度增大,且近年来,船舶柴油机故障诊断的智能化需求日益增高。针对以上问题和需求,基于信息熵理论,应用信息熵值与度量熵组合设计柴油机磨损监测与故障诊断特征属性约简算法,将某型柴油机润滑磨损故障诊断特征指标维度从16维降低至7维;应用设计的BP神经网络和磨损故障模式识别规则,以该型柴油机44个磨损故障诊断数据样本为对象,进行应用验证与研究分析。结果表明,构建的模型在保证数据集分类特性的基础上,有效实现其数据降维,且所构建的磨损故障识别BP神经网络在属性约简后,故障识别的准确性有明显提高。     

基于黏结-滑移摩擦模型的304不锈钢切削力仿真研究*

通过预测加工304不锈钢时产生的切削力,从而对切削参数和刀具几何参数进行优化,是提高304不锈钢的加工精度、切屑控制及保障刀具寿命的基础。建立304不锈钢切削仿真模型,为提高模型的精确性,选择Johnson-Cook本构方程和黏结-滑移摩擦模型。结果表明：采用黏结-滑移摩擦模型的切削力预测结果更为准确,表明相对于纯剪切摩擦与库仑摩擦模型,黏结-滑移摩擦模型能更准确地描述刀-屑摩擦特性。展开不同参数下的切削力研究,研究发现：切削力随着刀具前角、后角和切削速度的增大而减小,随切削刃钝圆半径和切削厚度、宽度的增大而增大,其中切削宽度、厚度及前角对切削力大小影响较大。研究结果为304不锈钢切削效率的提高和切削机制的研究提供了理论依据。