Self‐Powered Distributed Water Level Sensors Based on Liquid–Solid Triboelectric Nanogenerators for Ship Draft Detecting

Ship draft measurement is of great significance for ensuring navigation safety and facilitating ship control. In this work, a self‐powered water level sensor based on a liquid–solid tubular triboelectric nanogenerator (LST‐TENG) is proposed and analyzed. The LST‐TENG is made of multiple copper electrodes uniformly distributed along a polytetrafluoroethylene (PTFE) tube. When water flows into the PTFE tube, it induces alternating flows of electrons between the main electrode and the distributed bottom electrodes. The obvious peaks in the derivative of open‐circuit voltage with respect to time are found to correspond with the electrode distribution. Then it can be utilized as a robust and sensitive indicator for detecting the water level as the number of obvious peaks in the derivative of open‐circuit voltage is directly related to the water level height. The ship draft is successfully detected using the LST‐TENG with an accuracy of 10 mm. It shows that the water level sensor has stable performance for liquid–solid interface monitoring. Therefore, this LST‐TENG is self‐powered, robust, and accurate for extensive applications in marine industry.     

搪瓷承压水箱在空气源热泵中实际运用研究

随着经济的快速发展,人们的生活水平得到了显著的提升,由此,人们对生活的质量就有了更高的要求,尤其是对热水的要求,更是出现了显著的提升。当前,国内的空气源热水器行业发展的十分迅速,能够充分地满足人们对热水的需求,这使得空气源热泵在人们的生活中应用的越来越广泛。在本文中,介绍了空气源热泵的工作原理以及优点,并介绍了搪瓷承压水箱在空气源热泵中的实际应用。     

某舰载密闭电源机柜的热设计及实现

针对某密闭电源机柜的热设计要求,采用局部水风换热器循环风冷和冷板表面器件散热相结合的设计思路,以UG三维软件进行整体结构布局设计,再利用UG高级热流仿真模块进行热散耗功率仿真,从而较好地解决了电源机柜的变压器和隔离栅双极晶体管(IGBT)等重要器件的散热问题。整个方案具有设计合理、紧凑、可靠性高等特点。最后通过试验,验证了整个机柜热设计的合理性。     

基于ANSYS的智能搬运AGV小车下车体结构分析

本文以智能搬运AGV小车下车体机械结构为例,应用ANSYS12.0对智能搬运AGV小车下车体机械结构进行有限元分析,旨在校核该结构的合理性、可靠性;进而为新一代AGV小车车体机械结构的设计提供重要科学性保证。     

基于MC9S12XET256MAL的汽车车身控制模块系统电路设计

本设计是以Freescale导体的MC9S12XET256MAL设计车载车身控制单元,主要实现功能包含车窗控制,车灯控制,背光控制,RKE,雨刮,清洗电机,防盗报警,中控门锁,行车喇叭,安全指示灯,CAN总线,LIN总线。增强汽车的安全、舒适和方便性。用户可以对外部按键操作实现相应功能,同时采集相关传感器自动实现相关功能,例如雨刮,防盗报警。利用总线将显示系统、驾驶员信息系统、导航系统、计算机网络系统、状态监测与故障诊断系统等连接。     

遗传算法优化小波阈值对水质光谱数据的去噪研究

针对紫外-可见光谱法水质检测系统易受到仪器本身和外界环境的噪声干扰, 所测得的光谱数据存在大量系 统和杂散光噪声的问题, 在对紫外-可见光谱法水质检测系统的噪声源分析的基础上提出将遗传算法应用于小波阈值 优化的去噪方法, 并与小波软阈值、 SG 平滑和中值滤波方法进行了对比。为评价去噪效果, 对同一浓度的邻苯二甲 酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪实验。在采用遗传算法选取小波最优阈值对标液进行去噪处理的同时, 还 采用传统小波软阈值去噪、 SG 平滑和中值滤波去噪作为对比。为验证该算法的实际可行性, 进一步用这四种方法对 某地排水沟和某污水处理厂排水口的实际水样光谱进行去噪处理。实验结果表明: 基于遗传算法的小波阈值去噪效 果良好, 相较于传统的小波软阈值去噪、 SG 平滑和中值滤波的方法, 信噪比分别提高了 2.2994、 5.7066、 2.6155 dB, 均方根误差分别减小了 0.0028、 0.0087、 0.0033, 峰值信噪比分别提高了 2.0837、 5.2569、 2.7375 dB。基于遗传算法 的小波阈值去噪算法不仅抑制了光谱数据中的噪声, 同时也提高了系统精度, 为紫外-可见光谱法水质光谱去噪处理提 供了一种新的解决办法。     

柳树河油页岩微波干燥孔隙及内部水分扩散特性*

以柳树河油页岩为原料在微波功率为300W、400W、550W 条件下进行干燥试验,结果表明:对干燥处理后样品进行脱附/ 吸附、孔径和比表面积及孔特性测定得出,微波干燥有利于中孔的形成;运用Fick 第二定律对水分有效扩散系数进行分析可知,由于较高微波功率会在原料中心和表面产生很大的蒸汽压差,导致水分的有效扩散速率在加速干燥段与微波功率成反比;降速干燥段与微波功率变化成正比,但总体上还是随着微波功率的增加而增加。     

Hierarchical Nanowire Arrays Based on ZnO Core−Layered Double Hydroxide Shell for Largely Enhanced Photoelectrochemical Water Splitting

Well‐aligned hierarchical nanoarrays containing ZnO core and layered double hydroxide (LDH) nanoplatelets shell have been synthesized via a facile electrosynthesis method. The resulting ZnO@CoNi–LDH core?shell nanoarray exhibits promising behavior in photoelectrochemical water splitting, giving rise to a largely enhanced photocurrent density as well as stability; much superior to those of ZnO‐based photoelectrodes. This is attributed to the successful integration of photogenerated electron–hole separation originating from the ZnO core and the excellent electrocatalytic activity of LDH shell. This work provides a facile and cost‐effective strategy for the fabrication of multifunctional nanoarrays with a hierarchical structure, which can be potentially used in energy storage and conversion devices.     

基于群智感知的智慧城市交通系统研究

针对日益严重的城市交通拥堵、城市建设、生活节奏等问题,提出以物联网为基础,利用群智感知技术实现信息采集,利用广播电视技术、移动电话技术、车联网技术实现信息共享的智慧城市交通系统。不同的组织和人群将会从中得到不同的支持,并对关键问题从数据采集、数据纠正、大数据处理、数据发布等方面做了阐述。     

基于SVM方法的神经网络呼吸音识别算法

提出了一种神经网络的SVM(支持向量机)呼吸音识别算法,将通过小波分析得到的呼吸音特征输入神经网络,作为SVM方法的特征输入,对训练样本进行训练,再对测试样本进行分类识别。对于呼吸音反映的3种状态（正常、轻度病变和重度病变）进行了识别,同时与K最近邻(KNN)方法进行比较。实验结果表明,SVM方法具有较高的识别精度,能够对呼吸音状态进行识别,同时在此领域也验证了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题。提示基于SVM方法的神经网络呼吸音识别算法有较好的精度,可为身体局域网技术提供信息处理的有效算法。