High-performance La–Mg–Ni-based alloys prepared with low cost raw materials

La–Mg–Ni-based hydrogen storage alloys showed good application prospects owing to their high hydrogen storage capacity. However, the poor cycling stability was a key problem. In order to improve the cycling stability, low cost YFe_0.85 master alloy was used as raw material to prepare La–Mg–Ni-based La_0.8-xY_xMg_0.2Ni_3-0.85xFe_0.85x (x = 0.50, 0.55, 0.60) hydrogen storage alloys by powder sintering method. The alloys were mainly composed of PuNi₃ phase and MgCu₄Sn phase. With the increase of Y and Fe, the cell parameters of PuNi₃ phase decreased. Lower mismatch coefficient promoted the cycling stability. As the case of x = 0.60, the capacity retention rate rose up to 95.45%. Aside from the cycling stability, appropriate substitution content contributed to higher capacity and satisfactory kinetics. As the case of x = 0.55, the hydrogen storage capacity reached 1.529 wt%, and hydriding time for the x = 0.60 alloy shrank to 76.7% of that for alloys without Y and Fe at 303 K.     

床面推移质颗粒跃移过程的水槽试验研究

推移质泥沙颗粒的跃移是河流泥沙运动的重要形式.为了研究推移质颗粒跃移运动参数的变化规律,在水槽试验中采用高速摄像技术,观测7种工况条件下,0.3～1.7 mm粒径的推移质颗粒的跃移运动形态,提取颗粒跃移运动的时空信息,分析了泥沙颗粒跃移距离和跃移高度的变化规律.结果 表明,相对跃移高度和相对跃移距离的概率密度分布函数均...     

基于NRC和多模态残差神经网络的肺部肿瘤良恶性分类

针对深度卷积神经网络训练时的网络退化、特征表达能力不强等问题,提出一种基于非负表示分类和多模态残差神经网络的肺部肿瘤(residual neural network-non negative representation classification, resnet-NRC)良恶性分类方法。使用迁移学习将预训练残差神经网络模型初始化参数;分别用CT、PET和PET/CT 3个模态的数据集训练残差神经网络,提取全连接层的特征向量;采用非负表示分类器(non-negative representation classification, NRC)对特征向量进行非负表示,求解非负系数矩阵;利用残差相似度进行肺部肿瘤良恶性分类。通过AlexNet、GoogleNet、ResNet-18/50/101模型进行对比试验,试验结果表明,ResNet-NRC分类效果优于其它模型,且特异性和灵敏度等各项评价指标也较高,该方法具有较好的鲁棒性和泛化能力。     

增强合作中继系统在多径阴影联合衰落信道下的性能分析

针对数字通信系统在多径阴影联合衰落信道下不易获得性能闭式解的问题,运用MG（mixture Gamma）模型近似了NL（Nakagami-lognormal）衰落信道模型,在各跳具有独立不同衰落分布下研究和推导了增强合作中继系统的误码率和中断性能,数值和仿真分析验证了理论分析的正确性。结果表明运用MG近似NL模型有助于合作中继系统在多径阴影联合衰落信道下的性能研究。     

物联网能量获取节点的研究与实现

物联网应用中,节点的能量是限制节点性能和决定网络寿命的关键因素.环境能量获取技术的使用可以为物联网节点的能量补给提供完美的解决方案.研究并实现了基于太阳能获取技术的3种节点电路方案,并搭建简单网络测试节点的工作特性,对特定区域的物联网应用提供了参考能量获取方案.     

Strong shape-dependence of Morin transition in <Emphasis Type="Italic">α</Emphasis>-Fe<Subscript>2</Subscript>O<Subscript>3</Subscript> single-crystalline nanostructures

Single-crystalline hematite (α-Fe₂O₃) nanorings (short nanotubes) and nanotubes were synthesized by a hydrothermal method. High-resolution transmission electron microscopy and selected-area electron diffraction confirm that the axial directions of both the nanorings and nanotubes are parallel to the crystalline c-axis. Intriguingly, the Morin transition occurs at about 210 K in the short nanotubes with a mean tube length of about 115 nm and a mean outer diameter of about 169 nm. However, it does not occur in the nanotubes with a mean tube length of about 317 nm and a mean outer diameter of about 148 nm. Detailed analysis of magnetization data, X-ray diffraction patterns, and room-temperature Mössbauer spectra demonstrates that this very strong shape-dependence of Morin transition is intrinsic to hematite. We explain this intriguing shape-dependence quantitatively, in terms of the opposite signs of the surface magnetic anisotropy constants of the surface planes parallel and perpendicular to the c-axis.

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沸石及其复合物气体传感器的研究与应用

半导体金属氧化物是一种常见的气敏材料,以该类型材料作为敏感材料可以设计出具有不同传感原理的气体传感器,但选择性和灵敏度不佳却一直是该类气体传感器的不足。为了解决该问题,常将气敏材料与沸石进行复合,制备金属氧化物/沸石气体传感器,利用沸石独特的物理、化学特性来改善金属氧化物的气敏特性。近年来,许多研究者对金属氧化物/沸石气体传感器进行了研究,使该类传感器对目标气体的选择性与灵敏度均有了提升。为了更好地总结已有的研究内容,以气体传感器的检测原理为主线,对金属氧化物/沸石气体传感器进行了总结,结合沸石对气敏特性的改善进行归纳梳理,从传感器的制备方法、气敏特性和敏感机理等多方面进行了详细的整理和分析,为后续此类工作的开展提供基础。     

镧系锗酸盐合成及应用的研究进展

稀土作为一种重要的战略资源,是高精尖产业中所需的关键原料之一。镧系锗酸盐作为稀土功能材料中的一种,具有与稀土化合物相似的4f电子结构和与硅酸盐类似的O-Ge四面体结构,同时具备稀土化合物和硅酸盐的物理化学性能与结构特征,受到国内外学者的广泛关注与研究。目前,镧系锗酸盐展现出较好的光学、电学、磁学以及铁电等物理化学性能,在相关领域有着较好的应用前景。文章综述了镧系锗酸盐合成方法及应用的研究现状,重点讨论了高温固相法、助熔剂法、水热合成法和络合法等制备方法,以及镧系锗酸盐在发光材料、光催化材料、固体电解质等领域的应用情况,同时对镧系锗酸盐制备技术的发展趋势和未来的应用领域进行了展望。     

双线性融合网络的驾驶员分心行为识别

准确识别驾驶员的分心行为能够从源头上减少交通事故的发生。传统的识别方法类别少,准确率不高,对此,引入并改进残差神经网络(ResNet-50)对驾驶员分心行为进行识别。为了进一步提高模型特征的提取能力,从改进后的ResNet-50和EfficientNet-B0模型中提取特征,并将其双线性融合,从而进一步提高模型的识别准确率。通过对正常驾驶、玩手机、打电话、喝水、向后座拿东西、与副驾交谈6种驾驶员的行为进行测试,改进后ResNet-50模型的平均识别准确率达94.2%。将改进后的ResNet-50与EfficientNet-B0模型进行融合,融合模型的平均识别准确率高达96.7%。实验结果表明,该方法对驾驶员分心行为的检测有较好的分类效果。