丝网印刷技术制备高性能织构化K0.45Na0.55NbO3陶瓷（英文）

以片状NaNbO3晶粒为模板,以K4CuNb8O23(KCN)为助烧剂,通过丝网印刷技术制备出晶粒定向的K0.45Na0.55NbO3(KNN)无铅压电陶瓷.片状的NaNbO3模板是以铋层状Bi2.5Na3.5Nb5O18为前驱物,通过熔盐拓扑微观反应制得.织构化(K0.45Na0.55)NbO3陶瓷的晶粒定向程度达到95%,其定向晶粒沿丝网印刷方向平行排列,块体的相对密度达到92%.在平行和垂直于丝网印刷方向的两个面上,织构化(K0.45Na0.55)NbO3陶瓷表现出不同的定向程度,且其介电、铁电和压电性能均明显优于无织构化陶瓷.介电常数εr、压电系数d33、机电耦合系数kp在平行于丝网印刷方向的表面上,分别提高了75%、44%、42%;在垂直于丝网印刷方向的表面上分别提高了35%、30%、35%.相对于目前其它的晶粒定向技术,丝网印刷方法既简单又高效.     

基于R-L模型的单相重合闸线路故障测距方法

基于R-L线路模型的单端阻抗测距原理简单、可靠,实际应用时为消除过渡电阻影响,需要事先已知对端系统阻抗,当对侧系统运行方式变化时,传统阻抗测距法的故障定位精度降低.针对输电线路上最常见的单相接地故障,提出利用故障后单相跳闸等待重合、线路非全相运行时的单端电气量,计算得到对侧系统零序阻抗,从而提高单相接地故障的定位精度.该方法从原理上消除了对侧系统实时参数未知对故障测距的影响,只使用本侧工频电气量,无需通信通道,原理可靠,适用于现有故障测距装置.理论分析和EMTP仿真试验表明该方法无需事先知道对侧系统运行方式,有较高的故障定位精度.     

激光诱导气相合成SiN4／SiC纳米粉试验工艺研究

选择廉价的六甲基乙硅胺烷（（Ｍｅ３Ｓｉ）２ＮＨ）和氨气为原料，采用正交设计试验参数的方法，研究了激光功率密度、六甲基乙硅胺烷蒸汽流量、氨气流量对粉体化学组成的影响，制备出低游离碳含量，高Ｓｉ３Ｎ４含量的Ｓｉ３Ｎ４／ＳｉＣ粉体，研究结果表明，在的试验参数范围内，形成的粉体中Ｓｉ３Ｎ４，ＳｉＣ的相对含量在较大的范围内变化，对Ｓｉ３Ｎ４粉体中Ｓｉ３Ｎ４的形成影响最大的是激光功率密度，六甲基乙硅胺烷流量对     

纳米SiC颗粒增强铝基复合材料研究

用粉末冶金方法制备了纳米尺寸ＳｉＣ颗粒增强铝基复合材料，并将其组织及性能与相同工艺制备的纯铝和微米尺寸ＳｉＣ颗粒增强的铝基复合材料（增强相的体积分数相同）进行了对比．与微米颗粒相比，纳米颗粒增强的复合材料组织均匀而细小，硬度及电阻均有较大幅度的升高．     

通用航管二次雷达功放模块自动测试系统研制

航管二次雷达的性能直接关系到航空飞行安全。高功率模块的测试尤需谨慎;研制通用的航管二次雷达功放模块自动测试系统可提高保障能力,降低保障成本;系统采用PXIe、LXI/LAN、GPIB混合总线技术,以PXIe嵌入式PC控制器为控制中枢,以“测试盒组”为测试中枢,经适配器实现PXIe板卡、仪表与被测单元的适配,实现多品类功放模块的测试;文章从测试需求、仪表选择、TPS开发平台、系统结构等方面阐述了系统总体设计,提出了基于频谱分析仪的插入相位测试方法,并着重分析了系统在测试盒组、适配器和自动校准补偿三方面的通用性设计;系统可实现大功率范围的激励、测试及校准,省去对昂贵的矢量网络分析仪的配置,测试精度高,经济效益显著。     

多方向线积分的梯度特征

典型的梯度特征包括HOG(梯度方向直方图)、Shapelet及Edgelet等,这些特征被广泛用于目标检测、目标识别、图像检索及场景分类等领域。针对HOG特征运算复杂度高的问题,提出了一种新的多方向线积分的梯度特征(MDIG)。通过避免计算梯度方向并利用积分图,该特征简化了计算过程,提高了计算速度,因而便于在DSP等硬件上实现。实验中新特征被应用于人体头肩检测。实验结果表明当使用AdaBoost算法训练分类器时,该特征的描述能力与HOG相当,同时其计算时间仅为HOG的1/3,整体性能优于HOG。最后,针对梯度特征的适用范围对其未来应用的发展方向进行了讨论。     

溶胶-凝胶高温氧化防护涂层

溶胶-凝胶方法是一种制备氧化物涂层的简单方法.在不同基体上，采用溶胶-凝胶法可以制备连续的对基体起保护作用的SiO2、Al2O3、ZrO2及它们间复合的涂层.本文系统介绍了溶胶凝胶过程的特点、原理，着重介绍溶胶凝胶法制备抗氧化性涂层的工艺过程，分析了该方法存在的缺点，指出未来要解决的问题.并简单介绍了一种新型无氧溶胶-凝胶制备陶瓷涂层技术.      

基于层次分析-模糊综合评价法的新能源电力系统储能技术评价

以某新能源电力系统为例,从技术、经济、安全3个方面构建新能源电力系统储能技术评价指标体系,采用层次分析-模糊综合评价法评价该新能源电力系统的储能技术。结果表明,该新能源电力系统的储能技术水平比较好,同时,针对该新能源电力系统在储能技术中存在的问题,从研发合作、功能强化、体制机制等方面提出对策与建议。     

锂硫电池用杂原子掺杂碳纳米管/硫复合柔性自支撑正极的制备及电化学性能研究

碳纳米管膜具有丰富的孔道结构、大比表面积、高导电性及优异的柔性,可通过负载硫形成柔性碳纳米管/硫复合膜,用于锂硫电池正极材料。为了提高锂硫电池的循环稳定性,抑制“穿梭效应”,通过浮动催化化学气相沉积法(FCCVD)分别制备了氮掺杂和硼掺杂的碳纳米管膜(N-CNT膜和B-CNT膜),然后通过浸渍工艺负载硫后得到掺杂型碳纳米管/硫复合柔性自支撑正极膜。微观表征显示：复合膜中硫和碳纳米管在纳米尺度复合均匀。复合膜均具有良好导电性：CNT正极电导率为4.62S/m, N-CNT正极电导率为0.86S/m, B-CNT正极电导率为1.29S/m。作为锂硫电池正极,B-CNT正极表现出最佳性能：在0.2C倍率下首次放电容量达到1197.3mAh/g, 200次循环后容量保持在950.2mAh/g, 1C倍率下放电比容量仍旧保持在615.5mAh/g。分析认为：碳纳米管良好的导电性和丰富的孔结构同时提供了高效的电子和离子传输通道;硼原子掺杂向碳纳米管引入极性,增强了碳纳米管网络对聚硫离子的吸附作用,抑制了“穿梭效应”。可为高比容、高循环稳定性锂硫电池正极材料研发提供解决思路。     

基于深度学习的视觉目标检测技术综述

视觉目标检测旨在定位和识别图像中存在的物体,属于计算机视觉领域的经典任务之一,也是许多计算机视觉任务的前提与基础,在自动驾驶、视频监控等领域具有重要的应用价值,受到研究人员的广泛关注。随着深度学习技术的飞速发展,目标检测取得了巨大的进展。首先,本文总结了深度目标检测在训练和测试过程中的基本流程。训练阶段包括数据预处理、检测网络、标签分配与损失函数计算等过程,测试阶段使用经过训练的检测器生成检测结果并对检测结果进行后处理。然后,回顾基于单目相机的视觉目标检测方法,主要包括基于锚点框的方法、无锚点框的方法和端到端预测的方法等。同时,总结了目标检测中一些常见的子模块设计方法。在基于单目相机的视觉目标检测方法之后,介绍了基于双目相机的视觉目标检测方法。在此基础上,分别对比了单目目标检测和双目目标检测的国内外研究进展情况,并展望了视觉目标检测技术发展趋势。通过总结和分析,希望能够为相关研究人员进行视觉目标检测相关研究提供参考。