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本文采用一种快速、低成本的方法制得纳米碳材料-碳烟颗粒(CH),并通过粉末冶金和机械合金化技术制备出铅/碳烟颗粒(Pb/CH)复合阳极材料,利用纳米碳材料高比表面积和高催化活性等优点,提高铅基阳极的析氧电催化性。使用场发射扫描电子显微镜(FE-SEM)、傅里叶红外光谱(FTIR)、循环伏安曲线(CV)和线性扫描伏安曲线(LSV)等测试进行表征。CH呈疏松的球链状,具有丰富的羰基和羟基功能团,是良好的电子和质子传递载体。随着CH含量增加, Pb/CH复合阳极的析氧超电位降低。Pb/1.5 wt.% CH复合阳极与纯Pb和传统Pb/0.75 wt.% Ag阳极相比,其表观交换电流密度分别提高3和2个数量级。在模拟锌电积条件下,其析氧电位低于铅银合金阳极20 mV,较纯铅阳极降低133 mV,具有优异的析氧电催化活性。 相似文献
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基于二次曲线的纯旋转摄像机自标定 总被引:8,自引:0,他引:8
研究探讨了一种基于平面二次曲线的纯旋转摄像机自标定方法.在不同的方位拍摄
三幅或三幅以上图像,每幅图像至少包含两个空间平面二次曲线、或两个二次曲面、或一个平
面二次曲线与一个二次曲面的投影,利用图像之间的二次曲线对应关系,可以确定摄像机的
内参数矩阵,同时可以获得摄像机不同方位之间的旋转矩阵.由于使用的定标基元为二次曲
线,是较点和直线包含更多信息的基元,因而基元之间的匹配容易自动实现,并有助于提高标
定算法的鲁棒性和在线实时性.模拟实验和真实图像实验表明文中所介绍的方法是可行的. 相似文献
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电化学阻抗谱(EIS)是研究锌电积电化学过程的常用方法,电化学阻抗谱一般用等效电路法解析,正确选取合适的等效电路成为首要关键。本文提出利用深度学习模型选取分析EIS等效电路的方法,该模型将卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)与长短时记忆神经网络(Long Short-Term Memory, LSTM)相结合,通过收集典型锌电积电化学过程等效电路和对应的EIS数据,将数据预处理后进入卷积神经网络中以提取EIS的特征信息,并利用堆叠的长短时记忆网络提取EIS前后数据时间维度关联的深层次序列特征,最终得出等效 电路选取结果。CNN-LSTM 模型选取等效电路准确率达到90.87%,比CNN、LSTM以及对应的改进模型准确率提高1.66%以上。将该方法应用于真实锌电积EIS分析,结果显示CNN-LSTM模型预测真实电化学阻抗谱所属等效电路的概率分布与软件拟合误差结果一致,表明CNN-LSTM模型对锌电积过程电化学阻抗谱的等效电路识别具有重要的理论意义和技术价值。 相似文献
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<正>国家能源局今年1月发布的《2014年能源工作指导意见》(以下简称《意见》),为沉寂已久的中国核电业带来一阵不小的涟漪。《意见》明确,适时启动核电重点项目审批,稳步推进沿海地区核电建设,做好内陆地区核电厂址保护。国家能源局提出,今年核电新增装机量将达864万kW,与去年实际新增装机量221万kW相比,增幅达291%。对于核电建设提速,业内普遍认为,核电大发展是大势所趋,伴随建设高峰期的到来,又一轮核电投资盛宴即将开启。 相似文献
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一种基于主动视觉的摄像机内参数自定标方法 总被引:13,自引:4,他引:13
摄像机定标是计算机视觉的一项基本任务.本文提出了一种基于主动视觉的摄像机内参数自定标方法.该方法和文献[1]提出的方法相比最大的优点在于不要求摄像机在三维空间作任意方向的平移运动,只需要控制摄像机在同一平面作四组运动,其中每组包括两次相互正交的平移运动,同时适当调整摄像机平移运动的姿态,可以线性求解摄像机内参数.理论上证明了如果摄像机作三次俯仰或者作两次俯仰一次扫视来调整摄像机平移运动的姿态,则解存在而且唯一.通过稳定性分析证明前一种方法对误差很敏感,后者则是稳定的.最后给出了采用真实图像的实验结果. 相似文献